向量数据库和传统数据库（可视为您所提到的“矢量数据库”）主要有以下区别：
此外，向量数据库以多维向量形式保存信息，代表某些特征或质量，能根据数据的向量接近度或相似度快速、精确地定位和检索数据，从而实现根据语义或上下文相关性进行搜索。而传统数据库通常以表格形式存储简单数据，搜索依赖精确匹配或设定标准。
为了在人工智能和机器学习应用中利用非结构化数据（如文本、图像和音频等），需要使用嵌入技术将其转换为数字表示，嵌入过程通常通过特殊神经网络实现，使计算机能更有效地辨别数据中的模式和关系。
上图简单展示了向量数据库的存储过程，如果是文本，通过模型转换成向量对象，对象存入数据库中。再去使用它。传统数据库以表格形式存储单词和数字等简单数据。而向量数据库处理的是称为向量的复杂数据，并使用独特的方法进行搜索。常规数据库搜索精确匹配的数据，而向量数据库则使用特定的相似性度量来寻找最接近的匹配。向量数据库使用特殊的搜索技术，即近似近邻（ANN）搜索，其中包括散列搜索和基于图的搜索等方法。要真正理解向量数据库的工作原理，以及它与SQL等传统关系数据库的不同之处，我们必须首先理解嵌入的概念。文本、图像和音频等非结构化数据缺乏预定义格式，给传统数据库带来了挑战。为了在人工智能和机器学习应用中利用这些数据，需要使用嵌入技术将其转换为数字表示。嵌入就像给每个项目（无论是文字、图像还是其他东西）赋予一个独特的代码，以捕捉其含义或本质。这种代码可以帮助计算机以更高效、更有意义的方式理解和比较这些项目。把它想象成把一本复杂的书变成一个简短的摘要，但仍能抓住要点。这种嵌入过程通常是通过一种为完成任务而设计的特殊神经网络来实现的。例如，单词嵌入将单词转换为向量，使含义相似的单词在向量空间中更为接近。通过这种转换，算法可以了解项目之间的关系和相似性。从本质上讲，嵌入就像一座桥梁，将非数字数据转换成机器学习模型可以处理的形式，使它们能够更有效地辨别数据中的模式和关系。
图片来源A[ishwarya Naresh Reganti](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7184739572935753728/)从上面这个图可以看出来，向量数据库发展已经非常长时间了。有很多开源的，也有很多闭源的。也可以看出来，mangoDb，Postgre这样的关系数据库，No SQL数据库也加入其中，从侧面说明了这个市场很大。向量数据库是一种特殊的数据库，它以多维向量的形式保存信息，代表某些特征或质量。根据数据的复杂性和详细程度，每个向量的维数可能相差很大，从几维到几千维不等。这些数据可能包括文本、图像、音频和视频，通过机器学习模型、单词嵌入或特征提取技术等各种流程转化为向量。向量数据库的主要优势在于，它能够根据数据的向量接近度或相似度，快速、精确地定位和检索数据。这样就可以根据语义或上下文的相关性进行搜索，而不是像传统数据库那样仅仅依靠精确匹配或设定标准。例如，使用向量数据库，您可以根据旋律和节奏搜索能与特定曲调产生共鸣的歌曲。发现在主题和观点上与另一篇特定文章一致的文章。找出与某种设备的特性和评论相匹配的小工具。那么它和我们传统的关系数据库有什么样的不同呢？数据是如何存储的呢？
不仅有明确写着"星际旅行"的书，还有一些相关主题的书，比如外星文明、时间旅行等。两者的主要区别1.查找方式传统数据库：你需要精确的关键词或类别。就像在普通图书馆中，你需要知道书的具体位置或分类。向量数据库：你可以用自然语言描述你想要的内容。系统会理解你的意图，找到最相关的内容。2.组织方式：传统数据库：信息被严格分类和组织。就像图书馆里的书架和编号系统。向量数据库：信息根据其内在特征和相似性自然聚集。就像魔法图书馆里书籍自动根据内容相似性浮动聚集。3.灵活性：传统数据库：如果你想换一种方式组织书籍，可能需要重新安排整个图书馆。向量数据库：新加入的书会自动找到它们应该在的位置，无需重新组织整个系统。4.发现新内容：传统数据库：你很难偶然发现相关但你之前不知道的内容向量数据库：当你搜索时，你可能会发现许多相关但你之前不知道的内容，因为系统理解内容的本质而不仅仅是标签。总的来说，向量数据库就像一个能理解内容本质、自动组织、并能猜测你真正需求的智能图书馆。而传统数据库更像一个按规则严格排列的普通图书馆。