想学 AI，先搞懂这件小事！( 三 )
责编 | 胡巍巍
近年来 ， 随着人工智能技术的普及 ， 特别是大规模人脸识别技术的应用 ， 市场对于大规模向量高性能检索的需求越来越急迫 。 本文主要阐述大规模向量检索场景下的数据管理策略 ， 包括如何使数据更适合向量检索引擎的并行检索 ， 如何减少数据在各级缓存中置换的性能损耗 ， 以及未来的优化方向 。
什么是向量检索？
我们知道 ， 计算机只是一个电子设备的集合体 ， 它没法像人一样感知这个世界 。 怎样使得计算机也能认识这个世界呢？计算机只认识数字 ， 它只能通过数字来量化这个世界 ， 用一组数字来表示一个事物 ， 这样的一组数字就是一个向量（Vector） 。 如果一个向量由n个数字组成 ， 它就是一个n维向量 。
拿目前广泛使用的人脸识别技术来说 ， 计算机从照片或视频中提取出人脸的图像 ， 然后将人脸图像转换为128维或者更高维度的向量 。
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