什么是向量数据库？AI 如何存储与搜索 Embedding

向量数据库通过存储、索引、过滤和搜索 embedding，让应用按相似度在规模化场景下检索条目。其流程包含五步：生成并存储带源元数据的向量、构建近似最近邻索引、对传入查询做 embedding、在过滤条件下搜索候选、返回标识符与证据。向量数据库不同于主要针对精确匹配与联表优化的关系型数据库，近似相似度可能漏掉相关条目或返回语义接近但不可用的结果。