第270章 好沉

/p>

义搜索、文档聚类和推荐系统）的基础。

使用 Embedding API 可以大幅提升数据的可用性和检索效率。例如，可以通过计算向量之间的。

生成的向量可以用于多种应用，包括：

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。

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。

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。

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

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

业的研究人员能够更有效地利用现有的知识资源。

4.2.2 向量存储

调用 embedding 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

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。

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

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

标识符，并且可以存储在一个连续的向量空间中。

根据存储数据量以及综合性能选择 Pipecone 作为本项目的向量数据库存储数据。Pipecone 可

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，

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

是 Pinecone 提供了直观的 API 和友好的用户界面，如图 4.2 与图 4.3 所示，使得开发者可以轻松

地创建索引、存储向量数据以及执行查询操作。

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

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

特性包括机器学习

本章未完，请点击下一页继续阅读！ 第2页 / 共4页