向量数据库（Vector Database）是一种专门设计用于存储、索引和高效查询向量嵌入数据的数据库系统。向量嵌入是将文本、图像等非结构化数据通过机器学习模型转化为高维空间中的数值表示，向量数据库的核心功能在于支持快速的相似度搜索操作，如基于余弦相似度或欧几里得距离查找与查询向量最接近的向量，从而在语义搜索、推荐系统和异常检测等人工智能场景中提供高效支持。
在AI产品开发的实际落地中，向量数据库扮演着关键角色，尤其在处理大模型生成的嵌入数据时。它被广泛应用于检索增强生成（RAG）框架，以实时检索相关上下文信息提升生成内容的准确性和相关性；同时，赋能个性化推荐引擎、图像搜索平台和内容分发系统，通过优化海量向量数据的处理效率，显著提升用户体验和产品性能，推动AI应用向更智能、响应更迅捷的方向发展。
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