问题一：ADB-PG的向量检索有哪些特点和应用场景？
ADB-PG的向量检索有哪些特点和应用场景？
参考回答：
ADB-PG的向量检索功能支持点积距离、汉明距离和欧氏距离的向量和向量的相似度搜索，这些功能在人脸识别、商品识别和基于文本的语义搜索中得到了广泛应用。同时，其向量检索引擎也使用Intel SIMD指令极其有效地实现了向量相似性匹配，为基于文本的Chatbot等应用奠定了坚实的基础。
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问题二：在ADB-PG中使用向量检索和融合检索的便利性如何？
在ADB-PG中使用向量检索和融合检索的便利性如何？
参考回答：
在ADB-PG中使用向量检索和融合检索就跟使用传统数据库一样方便，没有任何的学习门槛。
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问题三：ADB-PG对向量检索做了哪些优化？
ADB-PG对向量检索做了哪些优化？
参考回答：
ADB-PG对向量检索做了多项优化，包括向量数据压缩、向量索引并行构建、向量多分区并行检索等。
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问题四：ADB-PG全文检索有哪些功能特点？
ADB-PG全文检索有哪些功能特点？
参考回答：
ADB-PG的全文检索功能丰富，支持复杂组合条件、结果排名等检索能力；对于中文数据集，还支持中文分词功能，并能高效、自定义地对中文文本进行分词处理；同时，它也可以使用索引来加速全文检索的分析性能。
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问题五：在AIGC业务场景下，知识数据库搜索部分包括哪些内容，它们的作用是什么？
在AIGC业务场景下，知识数据库搜索部分包括哪些内容，它们的作用是什么？
参考回答：
在AIGC业务场景下，知识数据库搜索部分包括传统的关键词全文检索和向量特征检索。关键词全文检索保证查询的精准性，而向量特征检索则提供泛化性和语义匹配，除字面匹配之外，还能召回和语义匹配的知识，降低无结果率，为大模型提供更加丰富的上下文，有利于大语言模型进行总结归纳。
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