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随着人工智能（AI）技术的不断进步，数据管理和检索的需求正发生着革命性的变化。在这一背景下，向量数据库作为一种新兴的数据库类型，正逐渐显示出其与传统关系数据库的区别，尤其在支持AI和大数据应用方面展现出独特优势。本文将探讨“向量数据库和关系数据库的区别”，介绍“国产向量数据库”中的佼佼者，特别是“向量数据库有哪些国产”选项，深入解析“ANN搜索”技术，并讨论“向量数据库哪个好”，以Zilliz Milvus为代表，展示国产向量数据库（https://zilliz.com.cn/）的强大实力。

向量数据库和关系数据库的区别（https://zilliz.com.cn/），数据存储方式：关系数据库使用表格形式存储数据，依赖于固定的模式，适合结构化数据。向量数据库存储数据为向量形式，更适用于非结构化数据的存储与检索，如图片、视频、文本等。查询机制：关系数据库通过SQL等查询语言，基于明确的规则进行搜索。 向量数据库采用相似性搜索（例如ANN搜索），能够查找最相似的向量，这对于AI应用至关重要。

国产向量数据库近年来，随着国内对人工智能和大数据技术重视程度的加深，国产向量数据库的发展也迎来了春天。多个国产向量数据库产品开始在技术上取得突破，逐渐成为全球市场上的有力竞争者。

向量数据库有哪些国产（https://zilliz.com.cn/），在国内市场中，一些优秀的向量数据库产品开始崭露头角，包括：  Zilliz Milvus：作为一款开源向量数据库，Milvus专注于提供高性能、易扩展的向量检索能力，支持多种索引类型，如IVF, HNSW等，广泛应用于图像识别、自然语言处理等多个领域。 -

ANN（Approximate Nearest Neighbors）搜索（https://zilliz.com.cn/）是向量数据库中的关键技术之一，用于快速查找最相似的向量。在处理大规模向量数据时，ANN技术能够显著提高搜索效率，这对于AI和大数据分析尤为关键。

向量数据库使用怎么收费大模型（https://zilliz.com.cn/）zilliz向量数据库专为存储、检索、分析多维向量数据而设计，广泛应用于推荐系统、自然语言处理等AI领域