1. Deepseek的中的向量是什么？
在Deepseek中，向量可以理解为一串数字，用来表示某个东西的特征。比如，一段文字、一张图片或者一段音频，通过某种技术（比如深度学习模型）可以转换成一串数字，这串数字就是向量。向量的好处是，它能够捕捉到数据的关键信息，比如两段文字的意思是否相近，或者两张图片是否相似。
举个例子：
- 你可以把“猫”这个词转换成一个向量，比如
[0.2, 0.5, 0.1, ...]。 - 同样，“狗”这个词也可以转换成一个向量，比如
[0.3, 0.4, 0.2, ...]。 - 通过比较这两个向量，我们可以判断“猫”和“狗”在语义上是否接近。
2. 向量数据库是什么？
向量数据库是一种专门用来存储和快速查找这些向量的数据库。它和传统数据库的区别在于，传统数据库主要用来存储表格数据（比如用户信息、订单信息），而向量数据库则是为了高效地存储和检索向量。
向量数据库的核心功能是相似性搜索。比如，你有一个向量表示“猫”，向量数据库可以快速找到与“猫”最相似的向量（比如“狗”或者“老虎”）。
3. 常用的向量数据库有哪些？
目前市面上有一些比较流行的向量数据库，比如：
- Milvus：开源的向量数据库，支持大规模向量数据的存储和检索。
- Pinecone：云原生的向量数据库，适合需要快速上手的场景。
- Weaviate：结合了向量搜索和传统数据库的功能，支持多种数据类型。
- FAISS：Facebook开源的向量搜索库，虽然不是数据库，但常用于向量相似性搜索。
4. Spring Boot如何接入向量数据库？
Spring Boot 是一个用于快速开发Java应用的框架。如果你想在Spring Boot项目中接入向量数据库，通常的步骤如下：
步骤1：引入依赖
首先，你需要在Spring Boot项目中引入向量数据库的客户端库。比如，如果你用的是Milvus，可以在pom.xml中添加Milvus的Java SDK依赖：
<dependency>
<groupId>io.milvus</groupId>
<artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
<version>2.3.3</version>
</dependency>
步骤2：配置连接
在Spring Boot的配置文件（如application.yml）中，配置向量数据库的连接信息，比如地址、端口等：
milvus:
host: localhost
port: 19530
步骤3：编写代码
接下来，你可以在Spring Boot中编写代码来连接向量数据库，并进行数据的插入和查询。比如：
import io.milvus.client.*;
public class VectorService {
private MilvusClient client;
public VectorService() {
// 初始化Milvus客户端
client = new MilvusGrpcClient();
ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
.withHost("localhost")
.withPort(19530)
.build();
client.connect(connectParam);
}
public void insertVector(float[] vector) {
// 插入向量
InsertParam insertParam = new InsertParam.Builder("my_collection")
.withFloatVectors(Collections.singletonList(vector))
.build();
client.insert(insertParam);
}
public List<Float> searchSimilarVectors(float[] queryVector) {
// 查询相似向量
SearchParam searchParam = new SearchParam.Builder("my_collection")
.withFloatVectors(Collections.singletonList(queryVector))
.withTopK(10) // 返回最相似的10个向量
.build();
SearchResult searchResult = client.search(searchParam);
return searchResult.getResultVectors();
}
}
步骤4：使用服务
最后，你可以在Spring Boot的Controller或Service中调用这些方法，比如插入向量或者查询相似向量。
总结：
- 向量是一串数字，用来表示数据的特征。
- 向量数据库是专门用来存储和检索向量的数据库，支持快速相似性搜索。
- 常用的向量数据库有Milvus、Pinecone、Weaviate等。
- 在Spring Boot中，可以通过引入SDK、配置连接、编写代码来接入向量数据库。
