向量数据库的底层实现原理可以根据具体的数据库系统和索引方法而有所不同。不同的向量数据库可能使用不同的数据结构和算法来支持高效的向量存储和相似性搜索。以下是一些常见的底层实现原理和概念：
1、向量存储：
- 数据结构：向量数据库通常使用数据结构来存储向量数据。这些数据结构可以是平面的（例如，数组或矩阵），也可以是特定的向量存储引擎（例如，Faiss使用的Flat L2 Index）。
- 压缩技术：为了减少存储空间，一些向量数据库使用压缩技术来存储向量数据，尤其是在大规模数据集上。
2、向量索引：
- 索引结构：向量数据库通常构建索引结构，以加速相似性搜索。常见的索引结构包括KD树、树状结构（如B树、R树）和哈希表等。
- 距离度量：数据库通常使用不同的距离度量方法（如欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等）来度量向量之间的相似性。
3、相似性搜索：
- 查询处理：当执行相似性搜索时，数据库会将查询向量与存储的向量进行比较，并返回最相似的向量
