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向量数据库擅长处理非结构化数据,通过embedding技术将文本、图像转化为向量进行存储和检索,适用于以图搜图、智能问答等需要语义或特征匹配的场景。
关系数据库则以处理结构化数据为主,依靠表与表之间的关系进行数据组织,适合财务系统、订单管理等对数据一致性要求高的场景。
大模型的应用中,向量数据库能为其提供非结构化数据的检索支持,而关系数据库则更适合存储模型运行的结构化参数,二者在不同层面发挥作用。
明确二者的区别,能让企业在技术选型时更精准,提升数据处理效率。
向量数据库与关系数据库在核心特性上差异显著。关系数据库基于表结构存储结构化数据,通过 SQL 实现事务性查询,适合处理结构化业务数据,如金融交易记录。
向量数据库专为高维向量设计,采用近似最近邻算法,擅长捕捉非结构化数据的语义关联,适用于以图搜图、相似音频检索等场景。
前者强事务一致性,后者重相似性匹配,二者互补,共同支撑复杂数据处理需求。
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