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未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文

可用作像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本特征向量,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量捕捉了声音的重要特性,如音调、节奏、音色等,可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据库的优势?向量数据库与传统的关系数据库有很大提升。传统的关系数据库是基于表格的数据...

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其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett...

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