神经网络模拟人类大脑神经元结构,是现代人工智能核心技术,在图像、语音、自然语言处理等多领域成果显著。Embedding技术将各类数据映射为低维向量,如自然语言处理中的词向量,使语义相近单词在向量空间距离相近,助力神经网络处理数据。

向量数据库在技术体系中至关重要,高效存储管理向量数据,为神经网络和Embedding提供支持。图像搜索时,神经网络提取图像特征转化为向量,经Embedding优化后存入向量数据库,用户搜图时快速检索相似图像向量。

推荐系统中,神经网络生成用户向量,Embedding处理商品、内容向量,向量数据库通过计算相似度实现个性化推荐。随着向量数据库 图数据库大模型的兴起,三者融合将在更多领域释放潜力,推动人工智能应用发展,为用户带来更智能高效的服务。

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