前言
如果说Python是跟随我的步伐学习的话，我觉得我在日常开发方面已经没有太大的问题了。然而，由于我没有Python开发经验，我思考着应该写些什么内容。我回想起学习Java时的学习路线，直接操作数据库是其中一项重要内容，无论使用哪种编程语言，与数据库的交互都是不可避免的。然而，直接操作MySQL数据库似乎缺乏趣味性，毕竟每天都在写SQL语句。突然我想到了我之前写过的一系列私人知识库文章，于是我想到了向量数据库，毕竟这是当前非常热门的技术之一。
如果AI离开了向量数据库，就好像失去了灵魂一样。市面上有很多向量数据库产品，我选择了最近腾讯推出的向量数据库，并且我还有一张免费试用卡，趁着还没过期，我决定写一些相关文章。而且我看了一下，这个数据库对于新手来说非常友好，因为它有可视化界面。对于一个新手来说，能够看到实际效果是最客观的。就像当初学习SQL时，如果没有Navicat这个可视化工具，就会感觉力不从心一样。
向量数据库
向量数据库具有将复杂的非结构化数据转化为多维逻辑坐标值的能力，简而言之，它可以将我们所了解的所有事物转化为可计算的数字。一旦数据进入数学领域，我们就能够对其进行计算。此外，向量数据库还可以作为一个外部知识库，为大型模型提供最新、最全面的信息，以应对需要及时回答的问题。同时，它也能够赋予大型语言模型长期记忆的能力，避免在对话过程中产生"断片"的情况。可以说，向量数据库是大型语言模型的最佳合作伙伴。
如果你对任何内容有任何疑问，请点击以下官方文档链接查看更多信息：https://dd.ma/MyPFQFMD
要进行模糊查询，可以直接使用text文字进行查询，或者定义过滤字段来进行查询优化。
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总结
剩下的删除数据这部分我就不演示了。今天先跟向量数据库熟悉一下界面操作，感觉就像在使用Kibana查询ES数据一样。不知道你们有没有类似的感觉。好了，今天我们先只关注文本操作，下一期我会尝试处理图像或者视频数据。总的来说，相比Java，Python的SDK使用起来更加舒适。如果你曾经使用过Java SDK与平台接口对接，就会发现Python SDK上手更快。jaba
