当前章节：向量数据库
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介绍
向量数据库是实现本地知识库的必备数据库。传统数据库是一种面向业务的数据库类型，不适用存储向量，以及快速相似查找。我们将文本分割后，通过text2vec模型将文本转为向量存储，与问题的向量比较相似度，最后选出topk实现信息匹配查找。
原理
向量数据库最重要的两点就是向量存储和最大相似度查找，一般向量数据库会使用KNN来实现最近邻的向量查找。
现有数据库
- annoy：小型数据库，仅CPU，1M条向量建树10min+，查找需要10ms级时间，响应较快
- faiss：支持GPU加速，数据量越大，性能越优，支持批量插入和查询
- milvus：不仅仅向量查询，提供了完整的数据库的业务支持，开源，建议大型项目使用。
测试
总结
项目测试时可以使用annoy数据库测试，在实际配置时可以为多个数据库实现接口。