向量检索，什么是向量检索？

向量检索是一种基于向量空间模型的信息检索技术，将文档或者文本以向量形式表示，并利用向量间的相似性来匹配和搜索相关文档。

向量检索用于在大规模数据集中快速检索与查询相似度高的数据对象（如图像、本、音频、视频等）。相似度的计算一般基于向量空间模型，用向量表示每个数据对象，再计算它们之间的余弦相似度或欧几里德距离等数学度量方法进行比较。

在向量检索中，首先需要将每个对象转换为向量。转换方法取决于数据对象的特性，例如对于图像这类高维数据，常用的方法是抽取图像的特征点，并将它们转换为向量。对于文本等低维数据，可以采用词袋模型或TF-IDF（词频-逆文档频率）等方法将词语转换为向量。

接下来，需要计算每个向量之间的相似度。这通常使用余弦相似度或欧几里德距离等度量方式进行计算。计算过程中还需要考虑数值范围的归一化，以确保不同维度的数据在权重上具有相等的贡献。

后，根据用户的查询需求，系统会返回与查询向量 相似的一组数据对象或排序后的结果列表。这样用户就能快速找到与自己需求相符的数据对象向量检索技术在很多领域都有应用，如图像检索、文本检索、音频检索、视频检索等。

星环分布式向量数据库-Transwarp Hippo

星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。

与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。