向量 (opens new window) 是现代人工智能系统的基础，使算法能够以多种复杂的方式理解和操作数据。在机器学习、数据分析、计算机视觉以及当前时代最受关注的领域——大型语言模型（LLMs） (opens new window)中，向量提供了一种以计算机可以高效处理和分析的格式来表示信息的方式。
随着大型语言模型的出现，向量的应用范围得到了极大的扩展。在此期间，出现了许多向量数据库，以满足开发应用的需求和需求。虽然向量数据库具有广泛的用例，但它们也具有一定的局限性，如成本、可扩展性和准确性。
MyScale (opens new window) 是一个专为人工智能应用而开发的向量数据库，考虑到成本、可扩展性和准确性等因素。它允许免费存储高达五百万个向量，以鼓励每个想要构建人工智能应用的人尝试并全面探索其功能。
在这篇博客中，让我们了解一下使用 MyScale 的这五百万个免费向量可以开发哪些应用。
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# 理解向量
在计算环境中，向量是表示多维空间中的数据点的数字数组。每个数字对应一个特征 (opens new window)或属性，使向量成为复杂数据表示的理想媒介。向量的强大之处在于它们能够将复杂信息压缩成结构化、可管理的形式。它们使计算系统能够通过对这些数字数组执行操作来处理大量数据，从而实现从简单计算到复杂转换的一切。
向量之所以重要，是因为它们为算法提供了一种标准化的方式来解释和处理数据。在机器学习中，模型从表示训练数据的向量中学习模式。模型的结果在很大程度上取决于向量的质量和结构。此外，向量有助于在高维空间中找到相似性度量。例如，计算向量之间的距离可以帮助确定两段文本的相似程度，或者识别几乎相同的图像。量化相似性和差异的能力对于分类、聚类、推荐系统等非常重要。
向量数据库是专门设计用于高维向量数据高效处理的存储和检索系统。它们与传统数据库的区别在于能够执行与向量相关的操作，例如最近邻搜索，用于在数据库中识别与给定查询向量最接近的向量。
向量数据库的效率来自于其针对向量操作的优化。它们使用针对高维空间专门设计的索引技术和算法，克服了传统数据库所面临的“维度灾难”带来的挑战。
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# 探索 MyScale 向量数据库
MyScale (opens new window) 是一个基于 ClickHouse 数据库构建的 SQL 向量数据库。它允许您使用 SQL 与向量进行交互并执行各种操作。
MyScale 的核心功能是高效存储、检索和管理向量数据，使其成为需要高速相似性搜索和数据分析的基于人工智能的项目的完美选择。
它构建在安全且易于使用的共享 Kubernetes (opens new window) 设置上。它在受保护的 AWS 平台上进行全面管理。它专注于保护用户数据的安全，并将客户信息分开存储在单独的容器中，并有关于谁可以查看数据的严格规定。数据只能通过 API 服务调用访问。
MyScale 允许用户免费存储高达五百万个 768 维向量，鼓励早期采用者在付费之前探索数据库的真正潜力。在使用免费存储时，您可以访问几乎所有 MyScale 的功能，这些功能对于高级客户也是可用的。这包括 MSTG 算法，这是一种最先进的优化检索算法。它提供更高的准确性和更好的性能。此外，您还可以将 MyScale 与 LangChain 和 LlamaIndex 等人工智能框架集成。这使得它更容易适应您的人工智能项目，帮助您降低成本，同时充分利用您的人工智能工具。
对于更大的数据集，MyScale 现在在 LAION 5M 数据集上报告了更强大的性能，每秒查询量（QPS）达到 110，实现了 99.1% 的召回率，并保持了平均查询延迟为 15ms，使用 x1 pod。这为您提供了一个独特的机会，可以免费测试和体验 MyScale 的这些高级功能。
注意：
在这里 (opens new window)找到了详细的比较，MyScale 在速度和准确性方面胜过其他向量数据库。
让我们探索一下使用 MyScale 的这五百万个免费向量可以开发哪些应用。
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# 利用五百万个向量进行应用开发
如果您对向量数据库领域还不熟悉，或者想要创建应用的 MVP 版本，那么五百万个向量对您来说已经足够了。通常情况下，每个记录/图像可以在向量数据库中由一个单独的向量表示，特别是在使用深度学习模型的嵌入时。因此，如果您使用 MyScale，理论上可以存储多达五百万个记录/图像的表示。有了这五百万个向量，您可以为各种大型应用创建原型，甚至可以创建一个完整的小型应用。
让我们看一下您可以使用 MyScale 开发的一些可能的应用。
- 图像搜索应用 (opens new window)：您可以开发一个多功能的图像搜索应用，利用 MyScale 的功能。该应用程序允许用户通过编写描述或上传图像来搜索图像，使查找图像的过程更加灵活和快速。
- 推荐系统 (opens new window)：您可以通过将 OpenAI 的先进文本嵌入与 MyScale 的功能集成，开发一个推荐系统。这种设置将使您的模型学习到数据的增强语义理解，提高推荐的准确性和相关性。该系统可以轻松扩展，并适应各种类型的推荐场景。
- 数据分析应用 (opens new window)：您可以利用 MyScale 的免费存储开发各种数据分析应用。它允许您将向量数据的特性与 SQL 结合起来进行更精确、高效的数据分析。通过这样做，您的应用程序可以获得更深入的洞察和改进的数据处理，满足各种分析需求。
- 聊天机器人 (opens new window)：您可以开发一个配备了 Retrieval-Augmented Generation（RAG）的高级聊天机器人，以提高对话质量和相关性。这有助于创建可扩展的聊天解决方案，能够进行复杂、细致入微的交互和个性化的聊天体验。
- 异常检测：在异常检测中，您可以使用 MyScale 有效地识别异常活动。通过将标准和非典型行为转换为向量格式，更快速、高效地发现和跟踪异常。这对于维护系统的完整性和性能有重要意义。
如果您计划扩展这些应用程序或从一开始就构建一个大型应用程序，MyScale 提供了非常有竞争力的定价 (opens new window)。最新发布的容量优化 pod (opens new window)相比其他向量数据库，提供了双倍的容量，并节省了 15% 的成本。
# 结论
在大型语言模型的崛起之后，向量数据库的使用显著增加，市场上现在充斥着各种选择。通常情况下，利用这些数据库需要从零开始学习，并面临持续的使用挑战。此外，它们通常存在可扩展性和成本等问题。
然而，MyScale 提供了这些常见问题的解决方案。使用 MyScale，您无需学习任何新知识，只需使用 SQL 语法与其进行交互，速度和准确性比竞争对手更好。此外，MyScale 为所有开发人员提供免费存储空间，让您可以探索和评估其对您下一个应用程序的适用性。
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