向量数据库在许多应用领域都有广泛的用途，特别是那些需要存储、检索和分析向量数据的场景。以下是一些常见的向量数据库使用场景：

1、相似性搜索：

1. 推荐系统：用于根据用户的历史行为或兴趣，搜索相似用户或物品，以提供个性化推荐。
2. 图像检索：允许用户通过图像查询相似的图像，用于图像搜索引擎和内容识别。
3. 自然语言处理：用于搜索相似的文本、句子或短语，用于信息检索和文本分析。

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2、嵌入向量存储：

1. 深度学习模型：存储和检索神经网络模型中的嵌入向量，用于词嵌入、图像特征等任务。
2. 特征工程：用于存储和检索特征工程生成的向量，如 TF-IDF 向量、Word2Vec 向量等。

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3、实时数据分析：

1. 实时大数据分析：用于在大规模数据集中执行相似性搜索或聚类，以支持实时决策制定。
2. 物联网（IoT）：处理传感器数据，检测设备之间的相似性或异常情况。

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4、生物信息学：

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