向量搜索并非轻而易举！

向量搜索，也称为向量相似性搜索或最近邻搜索，是一种常见于 RAG 应用和信息检索系统中的数据检索技术，用于查找与给定查询向量相似或密切相关的数据。业内通常会宣传该技术在处理大型数据集时非常直观且简单易用。一般来说，您只需将数据输入到 Embedding 模型中生成 Embedding 向量，然后将这些向量存储到向量数据库中即可检索到所需的结果。

许多向量数据库厂商通常会使用“简单”、“用户友好”和“易用”等词汇来描述向量数据库的能力。这些厂商还会宣传“只需几行代码就能获取显著的成果，绕过机器学习、人工智能、ETL 过程或系统调优等复杂步骤”。

这些宣传本身并无任何问题——向量搜索就像使用基本的数值库（如 NumPy）一样轻松。以下示例的 Python 代码只有十行左右，使用 KNN 算法，实现了向量搜索。对于数据规模在一千到一万个向量的小型应用而言，这种简单的方法既有效又准确。

import numpy as np


# Function to calculate Euclidean distance
def euclidean_distance(a, b):
   return np.linalg.norm(a - b)


# Function to perform KNN
def knn(data, target, k):
<