向量数据库：将数据存储为高维向量的数据库

向量数据库是一种专门用于存储和检索高维向量数据的新型数据库，利用高效的索引结构和检索算法，实现对向量数据的快速相似度匹配，为机器学习、自然语言处理等领域提供了强大的数据支持。

向量数据库的核心在于其面向高维向量数据的处理能力。与传统的关系型数据库不同，向量数据库以向量作为基本的数据单元，每个向量可以看作是数据空间中的一个点。这种表示方式使得向量数据库能够处理更为复杂和丰富的数据结构，同时也为高效的相似度检索提供了可能。

向量数据库需要具备以下基本功能：

支持向量数据的增删改查：这是任何数据库的基础功能。向量数据库需要能够方便地添加新的向量数据，删除不再需要的数据，修改已存在的数据，以及查询特定的向量数据。

高性能的向量检索：这是向量数据库 为关键的能力之一。向量检索通常是基于某种相似度度量（如余弦相似度、欧氏距离等）来进行的，目的是找到与给定向量 为相似的其他向量。因此，向量数据库需要设计高效的索引结构和检索算法，以实现快速的相似度检索。

支持数据的持久化：向量数据库需要能够持久化存储向量数据，确保数据的安全性和可靠性。即使在系统重启或故障时，也能够恢复数据并继续提供服务。

支持一种易用的查询语言：为了方便用户进行数据查询和操作，向量数据库需要提供一种易用的查询语言。这种语言应该能够直观地表达用户的查询意图，并支持复杂的查询操作。