趋近智
向量数据库与语义搜索实现
章节 1: 向量嵌入与向量空间
从数据到向量：回顾
嵌入模型概述
理解向量维度
降维技术概述
测量向量空间中的相似度
动手实践：生成与比较嵌入
章节 2: 向量数据库介绍
什么是向量数据库？
核心架构组成部分
数据模型与数据结构定义
向量操作：CRUD
元数据过滤
扩展考量
实践操作：向量数据库基本交互
章节 3: 近似最近邻 (ANN) 搜索
近似的需求
ANN 的核心思想
算法概览：HNSW
算法概述：IVF
算法概述：LSH
索引参数与调优
评估 ANN 性能
动手实践：调整索引参数的试验
章节 4: 构建语义搜索系统
语义搜索与关键词搜索再比较
语义搜索流程的架构
数据准备与分块处理
查询处理与向量化
结果排序与再排序
实现混合搜索
评估语义搜索相关性
动手实践：设计搜索查询流程
章节 5: 向量数据库的应用实践
选择向量数据库平台
使用 Pinecone 客户端
使用 Weaviate 客户端
使用 Milvus 客户端
使用 ChromaDB 客户端
高效索引大型数据集
监控与维护
动手实践：构建小型语义搜索应用
降维技术概述
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- UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction, Leland McInnes, John Healy, Nathaniel Saul, Lukas Großberger, 2018 Journal of Open Source Software, Vol. 3 (The Open Journal) DOI: 10.21105/joss.00861 - 介绍统一流形近似与投影（UMAP）这一非线性降维技术的原始研究论文。
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman, 2009 (Springer) - 一本广泛使用的教科书，全面阐述主成分分析（PCA）、“维度灾难”以及各种其他降维方法，提供了坚实的统计学基础。
- Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher Bishop, 2006 (Springer) - 一本详细介绍主成分分析（PCA）及其他线性和非线性降维方法的综合性教科书，涵盖了其底层数学原理。