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技术挑战
向量数据库的优势
技术挑战
在前面，我列出了向量数据库应该具有的理想功能，然后将向量数据库与向量搜索库和向量搜索插件进行比较。现在，让我们简单来了解一下向量数据库的技术挑战。未来的教程中，我们将介绍 Milvus 是如何解决这些问题的，以及这些技术是如何帮助 Milvus 在性能方面胜过其他开源向量数据库。
想象这里有一架飞机。飞机本身包含一些相互连接的机械、电气和嵌入式系统，所有这些系统都在和谐地工作，为我们提供平稳和愉悦的飞行体验。同样，向量数据库也是由一些不断迭代升级的软件和组件构成的。简单地说，这些组件可以分解为存储、索引和服务。尽管这三个组件是紧密结合的，但像 Snowflake 这样的公司已经向存储行业表明，“非共享型”的数据库架构是优于传统的“共享型”云数据库模型的。因此，与向量数据库相关的第一个技术挑战是如何设计一个灵活和可扩展的数据模型。
如果有了一个数据模型，接下来是什么？数据已经存储在向量数据库中，能够在这些数据中进行搜索、查询和索引，是下一个重要的话题。机器学习和多层神经网络的计算密集性使得 GPU、NPU / T
