向量检索是一种基于向量空间模型的信息检索技术，其核心思想是将非结构化数据（如文本、图片、视频等）转换为高维向量，并通过计算查询向量与数据库中存储的向量之间的相似度来找到目标向量。这种技术广泛应用于各种场景，包括人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理和文件搜索等。
在向量检索中，向量是由多个数字组成的数组，通常称为n维向量。检索过程通常涉及计算查询向量与数据集中其他向量之间的相似性度量，例如欧式距离或余弦相似度。常见的相似性度量方法包括欧式距离和余弦相似度，这些方法用于衡量两个向量在空间中的接近程度。
为了提高检索效率，向量检索通常依赖于索引结构和高效的检索算法，如近似近邻搜索（ANNS）。这些技术可以显著减少搜索范围，从而加快查询速度。此外，向量数据库是实现向量检索的重要工具，它们专门用于存储和管理高维向量数据，并提供高效的相似度搜索功能。
向量检索技术通过将复杂的非结构化数据转化为计算机可处理的向量形式，并利用高效的相似度计算方法，实现了对大规模数据集的快速、准确检索
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