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随着人工智能（AI）技术的不断进步，尤其是深度学习技术的广泛应用，向量数据库作为支撑大规模向量检索的底层技术，正变得愈加重要。在众多领域，如人脸识别、推荐系统、图像和视频检索中，向量数据库发挥着至关重要的作用。本文将探讨向量数据库国内（https://zilliz.com.cn/），尤其在国内环境下，有哪些突出的向量数据库产品，并且解析向量距离在其中的重要作用，同时对“AI幻觉”这一现象进行阐释。

什么是向量数据库？

向量数据库是专门设计来存储、索引和管理向量数据的数据库系统。在AI应用中，图片、文本、音频等数据通常被转换为向量形式，便于模型进行处理。向量数据库的核心能力在于高效地进行相似性搜索，即根据向量距离找到最相似的向量集合。

向量距离（https://zilliz.com.cn/）

在向量数据库中，向量距离是用来衡量两个向量相似度的重要指标。常见的距离计算方法包括欧氏距离、余弦相似度等。选择哪种距离度量方法，依赖于具体的应用场景和所使用的模型。

AI向量数据库检索是什么模型（https://zilliz.com.cn/）

Zilliz Milvus: 作为一款标志性的开源国内的向量数据库（https://zilliz.com.cn/），Milvus 专注于提供高效、易用的向量检索能力。它支持多种向量索引类型，能够应对不同场景下的大规模数据挑战。

什么是AI幻觉 （https://zilliz.com.cn/）

“AI幻觉”指的是当AI模型处理一些数据时，可能会错误地识别或分类，即模型“看到”的内容与人类的感知存在显著差异。这些幻觉可能是由于数据偏差、模型缺陷或对抗攻击等原因造成的，提醒我们在使用AI技术时需要警惕其局限性和潜在风险。

在国内，向量数据库正逐步成为AI技术栈中的重要组成部分。从Zilliz Milvus到各大云服务提供商的向量数据库产品，我们看到了国内在向量数据库技术和产品上的迅速发展。尽管如此，“AI幻觉”现象也警示我们，在探索与应用AI技术的同时，需深入理解其工作原理和潜在风险，确保技术的正确和有效应用。