想象一下走进一家巨大的图书馆，寻找一本特定的书，但没有一个有组织的目录。你必须浏览每一排书架，可能需要几个小时甚至几天的时间。然而，如果图书馆配备了一个井然有序的目录，你只需参考一个系统化的书名、作者或主题列表，就能迅速找到你需要的书。这种有结构的方法使寻找书籍更快、更高效。 类似地，在数据库中，索引充当了这个有组织的目录。它通过创建一个系统，允许数据库迅速定位和检索记录，从而提高[**查询性能 ...

在数据库开发的早期阶段，数据存储在基本表中。这种方法很简单，但随着数据量的增长，管理和检索信息变得越来越困难和缓慢。然后引入了关系数据库，提供了更好的存储和处理数据的方式。 关系数据库中的一个重要技术是索引，它与图书馆存储图书的方式非常相似。与查找整个图书馆不同，您可以直接找到所需书籍所在的特定部分。数据库中的索引以类似的方式工作，加快了查找所需数据的过程。 在本博客中，我们将介绍向量 ...

向量搜索是基于向量表示在数据集中寻找相似向量或数据点的方法。然而，在现实世界的场景中，纯向量搜索往往是不够的。向量通常带有元数据，并且用户经常需要对这些元数据应用一个或多个过滤器。这就引入了过滤向量搜索。 过滤向量搜索在复杂的检索场景中变得越来越重要。您可以应用过滤机制来过滤掉多维嵌入的前k个/范围之外的不需要的向量。 在本博客中，我们首先讨论了实现过滤向量搜索的技术挑战。然后，我们提供了一个 ...