文档摘要

在体系位置里，这一节把视野从"单个向量"拉到"一类系统"。向量数据库和普通数据库到底差在哪？不把这件事想透，你写查询时会一直用错心智模型。 一张图先建立直觉 普通数据库的查询是"精确匹配"：主键等于某值、字段满足某条件，结果要么在要么不在。向量数据库的查询是"近似召回"：没有唯一正确答案，只返回离得最近的一批。这是两种根本不同的查询语义。 看输出：向量查询返回的是一排距离，不是"有或无"。你的代码得学会处理"最可能"而不是"一定"。 会员。《2.2 向量数据库（Vector Database）基础》收录于灏天文库文集《Chroma AI原生向量数据库教程》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/407-chroma-ai%E5%8E%9F%E7%94%9F%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%95%99%E7%A8%8B

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