生成的向量可以用于多种应用，包括：</p>
语义搜索引擎：通过计算查询向量与文档向量之间的相似度，快速返回相关文档。</p>
文档聚类：使用向量表达进行机器学习聚类算法，以发现数据中的模式或分组。</p>
推荐系统：基于向量的近邻搜索可以推荐相似的研究或文献。</p>
通过使用将结构化数据转化为向量，不仅提高了电力 lca 数据的可访问性和可操作性，还为构</p>
建基于知识的大模型系统奠定了基础。这种技术的应用有助于加速研究成果的发现和创新，使得专</p>
业的研究人员能够更有效地利用现有的知识资源。</p>
422 向量存储</p>
调用 ebeddg api 将先前的结构化数据全部转化为向量，此时大量的向量数据需要检索与存</p>
储，因此需要选择一个数据库来存储。向量数据库是一种专门用于存储和管理向量数据的数据库。</p>
它以向量作为基本数据类型，支持向量的存储、索引、查询和计算。向量是一组有序数，通常用于</p>
表示具有多个属性的实体，比如文本、图像、音频等。在向量数据库中，每个向量都有一个唯一的</p>
标识符，并且可以存储在一个连续的向量空间中。</p>
根据存储数据量以及综合性能选择 pipene 作为本项目的向量数据库存储数据。pipene 可</p>
以存储和管理大规模的高维向量数据，并提供快速，准确的相似性搜索。不仅支持实时查询处理，</p>
可以毫秒级别返回最相似的结果，还能支持快速添加和删除向量数据，并实现动态缩放。更重要的</p>
是 pene 提供了直观的 api 和友好的用户界面，如图 42 与图 43 所示，使得开发者可以轻松</p>
地创建索引、存储向量数据以及执行查询操作。</p>
weaviate 是一个向量搜索引擎数据库，它专注于连接和管理分散的数据，并通过语义链接来</p>
解析和查询这些数据。它的主要功能包括语义搜索、数据链接和知识图谱构建。weaviate 的关键</p>
特性包括机器学习集成，支持多种相似度度量，如欧氏距离和余弦相似度，以及可扩展性。</p>
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