高效检索：构建基于向量数据库的高性能搜索引擎关键词：向量数据库高性能搜索引擎信息检索相似
高效检索：构建基于向量数据库的高性能搜索引擎
关键词：
- 向量数据库
- 高性能搜索引擎
- 信息检索
- 相似度度量
- 索引优化
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着互联网信息爆炸式增长，传统基于文本索引的搜索引擎已经难以满足实时、精确地检索大量多媒体数据的需求。诸如图片、音频和视频等内容，由于其非结构化特性，难以通过关键词搜索进行有效检索。为了解决这个问题，基于向量数据库的高性能搜索引擎应运而生，它们能够对非结构化数据进行高效检索。
1.2 研究现状
当前，基于向量数据库的搜索引擎已经在学术界和工业界得到广泛应用。通过将数据转换为高维向量并存储在专门设计的数据库中，可以快速计算向量间的距离或相似度，从而实现高效检索。此类系统通常采用空间搜索算法，如球面树（k-d树）、球面哈希或最近邻搜索算法，来优化查询性能。
1.3 研究意义
构建基于向量数据库的高性能搜索引擎具有重要意义。它不仅提升了非结构化数据的检索效率，还扩展了搜索引擎的功能，使其能够处理视觉、听觉等感官信息，为用户提供更加直观和精准的搜索体验。此外，这类技术在推荐系统、内容识别、广告投放等多个领域展现出巨大价值。
1.4 本文结构
本文将深入探讨构建基于向量数据库的高性能搜索引擎的
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