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向量資料庫(大模型驅動的智能檢索與應用)

  • 作者：梁楠|責編:王金柱
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302685647
  • 出版日期：2025/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：338
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統地介紹向量資料庫的原理、技術實現及其應用，重點分析傳統資料庫在處理高維向量數據時的局限性，並提供相應的解決方案。本書分為4個部分，共13章，內容涵蓋從理論基礎到技術實踐的多個方面，詳細討論高維向量表示中的信息丟失、嵌入空間誤差和維度詛咒等問題，結合FAISS和Milvus等主流開源工具，深入剖析向量資料庫的索引機制、搜索演算法和優化策略。通過實際案例，展示向量資料庫在推薦系統、行為分析、智能診斷、語義搜索等領域的應用，並特彆強調企業級語義搜索系統的開發與部署經驗。
    本書不僅提供深度的理論指導，還通過豐富的案例幫助讀者掌握如何構建高效的向量搜索引擎，適合從事搜索引擎與推薦系統開發的工程師，數據科學、人工智慧及相關領域的從業者、研究人員，以及對向量資料庫與相似性搜索感興趣的讀者，也可作為培訓機構和高校相關課程的教學用書。
作者介紹
梁楠|責編:王金柱
    梁楠，博士，畢業於北京航空航天大學，高級職稱，長期從事模式識別、機器學習、統計理論的研究與應用，負責或參與科研項目多項，專註於人工智能、大語言模型的應用與開發，對深度學習、數據分析與預測等有獨到見解。
目錄
第1部分  理論基礎
  第1章  為何需要向量資料庫
    1.1  大語言模型的缺陷
      1.1.1  高維向量表示中的信息丟失問題
      1.1.2  嵌入空間對語義相似度的誤差影響
    1.2  高維數據存儲與檢索的技術瓶頸
      1.2.1  高維數據的特性與存儲難點分析
      1.2.2  高維空間中的「維度詛咒」問題簡介
      1.2.3  高效檢索：索引結構與搜索演算法簡介
    1.3  傳統資料庫與向量資料庫的對比分析
      1.3.1  傳統資料庫的設計原理與局限性
      1.3.2  高維向量檢索在傳統資料庫中的實現難點
      1.3.3  傳統資料庫與向量資料庫的性能對比分析
    1.4  向量資料庫的優勢
    1.5  本章小結
    1.6  思考題
  第2章  向量資料庫基礎
    2.1  向量資料庫的核心概念與基本數據結構
      2.1.1  向量資料庫的定義與發展背景
      2.1.2  向量資料庫常見的數據結構：倒排索引、圖索引與分區技術
      2.1.3  向量資料庫與傳統資料庫邏輯對比
    2.2  特徵提取與向量表示：從數據到高維坐標系
      2.2.1  特徵提取的基本方法
      2.2.2  嵌入向量生成
      2.2.3  數據預處理對向量質量的影響
    2.3  高維空間特性與「維度詛咒」問題解析
      2.3.1  高維空間中的稀疏性與數據分佈特性
      2.3.2  距離度量的退化：歐氏距離與餘弦相似度
      2.3.3  維度詛咒：降維與索引優化
    2.4  本章小結
    2.5  思考題
第2部分  核心技術與演算法原理
  第3章  向量嵌入
    3.1  靜態向量嵌入
      3.1.1  傳統詞向量模型：Word2Vec與GloVe
      3.1.2  靜態嵌入的局限性：語義多義性與上下文缺失
      3.1.3  靜態向量嵌入在特定領域的應用
    3.2  動態向量嵌入
      3.2.1  動態詞向量的生成：BERT與GPT的嵌入機制
      3.2.2  動態嵌入的優勢：上下文敏感性與語義一致性
      3.2.3  動態向量嵌入的實時生成與優化
    3.3  均勻分佈與空間覆蓋率
      3.3.1  高維向量分佈分析
      3.3.2  嵌入向量的均勻性測量方法
      3.3.3  空間覆蓋率對檢索性能的影響
    3.4  嵌入向量優化
      3.4.1  主成分分析與奇異值分解的降維應用
      3.4.2  t-SNE與UMAP降維技術
      3.4.3  降維對嵌入語義保留與性能的權衡分析
    3.5  本章小結

    3.6  思考題
……
第3部分  工具與系統構建
第4部分  實戰與案例分析

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