向量数据库存储面向AI的数据，所以，向量数据库又被成为AI时代基础设施。这个领域肯定会出千亿巨头，或者百亿美金级别的收购。
向量数据库工具
源代码：
http://www.gitpp.com/quanzhixian/vector-admin
1）向量数据库为什么重要？
2）向量数据库工具vector-admin介绍。
向量数据库是专门设计用来存储、查询和管理向量的数据库。这里的向量通常指的是从文本、语音、图像、视频等非结构化数据中提取的特征向量。
向量数据库是人工智能时代的基础设施，主要是因为人工智能技术的发展和应用产生了大量的非结构化数据和高维数据，这些数据需要有效的存储和管理。向量数据库提供了针对这类数据的优化存储和高效查询功能，使得人工智能系统能够更快地获取相关数据，进而加速模型的训练、推理和决策过程。同时，向量数据库还支持多种数据分析和挖掘算法，有助于发现数据中的隐藏模式和关联关系，为人工智能应用提供了更丰富的洞察和决策支持。因此，向量数据库在人工智能时代扮演着重要的基础设施角色。
向量数据库以这些向量作为数据的核心表达形式，并提供高效的相似度查询和数据检索功能。
向量数据库的工作原理主要包括以下几个步骤：
数据预处理：在存储到向量数据库之前，数据需要经过一系列的预处理步骤，包括数据清洗、特征提取和向量化。这些过程旨在将原始数据转换为高维向量表示，以便后续的存储和查询。
向量索引：为了提高查询效率，向量数据库会使用特定的向量索引结构来组织数据，如KD-Tree、LSH（局部敏感哈希）或HNSW（分层导航小世界图）等。这些索引结构有助于在向量空间中快速定位和检索数据。
相似度计算：当用户发起查询请求时，向量数据库会计算查询向量与存储向量之间的相似度。常用的相似度计算方法包括余弦相似度、欧氏距离等，通过这些方法可以找到与查询向量最相似的数据。
结果返回：根据相似度计算结果，向量数据库会按照相似度的顺序返回给用户查询结果。用户还可以根据需求设置返回的数据量和相似度的阈值。
向量数据库在许多领域都有广泛的应用，如推荐系统、图像检索、自然语言处理等。它们能够快速地找到与输入数据相似的数据，从而提供更准确和个性化的服务。随着人工智能和大数据技术的不断发展，向量数据库的重要性将进一步提升。
VectorAdmin 的目标是成为一个全栈应用程序，让您完全控制通过 API 或使用 LangChain 等工具嵌入的原本笨重的矢量数据，这些数据并不表明您希望将其保存到数据库中。
VectorAdmin 是一款功能齐全的多用户产品，您可以通过 Docker 在本地运行，也可以远程托管并同时管理多个矢量数据库。
VectorAdmin 的愿景非常具有前瞻性，它旨在提供一个全栈解决方案，使用户能够完全控制通过API或其他工具（如LangChain）嵌入的矢量数据，这些数据可能并不适合直接保存到传统的数据库中。通过提供一个多用户产品，VectorAdmin 不仅满足了单一用户的需求，还能支持团队协作和多项目管理。
关于VectorAdmin的一些核心功能和特点可以总结如下：
全栈管理：VectorAdmin 致力于提供一个全面的解决方案，让用户能够管理从数据嵌入到存储和检索的整个流程。
灵活性：支持通过API或其他工具嵌入的矢量数据，这意味着它可以与各种数据源和工具无缝集成，为用户提供极大的灵活性。
多用户支持：作为一款多用户产品，VectorAdmin 允许不同的用户或团队在同一平台上协作，每个用户或团队可以有自己的数据空间和管理权限。
易于部署：通过Docker，用户可以在本地轻松运行VectorAdmin，这使得部署和配置变得简单且一致。
远程托管与管理：除了本地运行外，VectorAdmin 还支持远程托管，用户可以同时管理多个矢量数据库，这对于需要处理大量数据或跨多个项目工作的用户来说非常有用。
数据安全与隐私：由于所有数据都通过VectorAdmin进行管理，因此用户可以更好地控制数据的访问和共享，从而增强数据的安全性和隐私保护。
可扩展性：随着数据量的增长，VectorAdmin 可以提供可扩展的解决方案，以满足不断变化的数据管理需求。
总的来说，VectorAdmin 旨在解决矢量数据管理中的复杂性和挑战，通过提供一个全面、灵活且易于使用的平台，使用户能够更有效地处理和分析矢量数据。这对于需要处理大量非结构化数据和高维数据的组织和个人来说是一个非常有价值的工具。
向量数据库存储面向AI的数据，所以，向量数据库又被成为AI时代基础设施。这个领域肯定会出千亿巨头，或者百亿美金级别的收购。
向量数据库工具
源代码：
http://www.gitpp.com/quanzhixian/vector-admin
