问题一：什么是向量数据库？
什么是向量数据库？
参考回答：
在现实世界中，绝大多数的数据都是以非结构化数据的形式存在的，如图片，音频，视频，文本等。这些非结构化的数据随着智慧城市，短视频，商品个性化推荐，视觉商品搜索等应用的出现而爆发式增长。为了能够处理这些非结构化的数据，我们通常会使用人工智能技术提取这些非结构化数据的特征，并将其转化为特征向量，再对这些特征向量进行分析和检索以实现对非结构化数据的处理。因此，我们把这种能存储，分析和检索特征向量的数据库称之为向量数据库。
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问题二：向量数据库为了提高检索效率，一般会采用什么技术手段？
向量数据库为了提高检索效率，一般会采用什么技术手段？
参考回答：
向量数据库为了提高检索效率，一般会采用构建向量索引的技术手段，通常使用的向量索引都属于近似最近邻搜索（ANNS），它的核心思想是通过牺牲一定精确度来换取检索效率。
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问题三：目前业界将ANNS向量索引应用到实际生产环境中的两种主要实践方式是什么？
目前业界将ANNS向量索引应用到实际生产环境中的两种主要实践方式是什么？
参考回答：
目前业界主要有两种实践方式应用ANNS向量索引到实际生产环境中：一种是单独将ANNS向量索引服务化，形成专有的向量数据库；另一种是将ANNS向量索引融合到传统结构化数据库中，形成具有向量检索功能的DBMS。
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问题四：融合了向量检索功能的DBMS相比专有的向量数据库有哪些优势？
融合了向量检索功能的DBMS相比专有的向量数据库有哪些优势？
参考回答：
融合了向量检索功能的DBMS相比专有的向量数据库具有以下优势：首先，它是一个非常完备的现代数据库平台，能满足开发人员的数据库功能需求；其次，它集成的向量检索能力可以实现专有向量数据库的功能，并且继承了DBMS的易用性、事务、高可用性和高可扩展性等优秀能力。
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问题五：本地知识问答系统(Local QA System)是如何工作的？
本地知识问答系统(Local QA System)是如何工作的？
参考回答：
本地知识问答系统主要是通过结合了大语言模型的推理能力和向量数据库的存储和检索能力来工作。它首先通过向量检索找到最相关的语义片段，然后让大语言模型结合这些相关片段的上下文进行推理以得出结论。
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