向量數據庫：大模型驅動的智能檢索與應用

《向量數據庫:大模型驅動的智能檢索與應用》系統地介紹向量數據庫的原理、技術實現及其應用，重點分析傳統數據庫在處理高維向量數據時的局限性，並提供相應的解決方案。《向量數據庫:大模型驅動的智能檢索與應用》分為4個部分，共13章，內容涵蓋從理論基礎到技術實踐的多個方面，詳細討論高維向量表示中的信息丟失、嵌入空間誤差和維度詛咒等問題，結合FAISS和Milvus等主流開源工具，深入剖析向量數據庫的索引機制、搜索算法和優化策略。通過實際案例，展示向量數據庫在推薦系統、行為分析、智能診斷、語義搜索等領域的應用，並特彆強調企業級語義搜索系統的開發與部署經驗。

《向量數據庫:大模型驅動的智能檢索與應用》不僅提供深度的理論指導，還通過豐富的案例幫助讀者掌握如何構建高效的向量搜索引擎，適合從事搜索引擎與推薦系統開發的工程師，數據科學、人工智能及相關領域的從業者、研究人員，以及對向量數據庫與相似性搜索感興趣的讀者，也可作為培訓機構和高校相關課程的教學用書。



梁楠，博士，畢業於北京航空航天大學，高級職稱，長期從事模式識別、機器學習、統計理論的研究與應用，負責或參與科研項目多項，專註於人工智能、大語言模型的應用與開發，對深度學習、數據分析與預測等有獨到見解。