向量数据库是一种特定类型的数据库，以代表特定特征或品质的多维向量的形式保存信息。

每个向量中的维度数量可以根据数据的复杂性和细节而变化，从仅有几个到数千个不等。这些数据可能包括文本、图像、音频和视频，通过使用各种过程（如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术）将其转换为向量。

向量数据库的主要优点在于其能够迅速而精确地根据向量的相似度定位和检索数据。这使得搜索可以根据语义或上下文相关性进行，而不同于传统数据库仅仅进行精确匹配或条件判断。

传统数据库以表格格式存储简单的数据，如文字和数字。然而，向量数据库处理复杂的向量数据，并使用独特的搜索方法。

普通数据库搜索确切的数据匹配，而向量数据库则使用特定的相似性度量来寻找最接近的匹配项。向量数据库使用特殊的搜索技术，称为近似最近邻（ANN）搜索，其中包括哈希和基于图的搜索等方法。

要真正理解向量数据库的工作原理以及它与传统关系型数据库（如SQL）的区别，我们首先必须了解嵌入的概念。

非结构化数据，如文本、图像和音频，缺乏预定义的格式，给传统数据库带来挑战。为了在人工智能和机器学习应用中利用这些数据，需要将其转换为数值表示，这就是使用嵌入的概念。

嵌入就像为每个项目（无论是单词、图像还是其他内容）赋予一个独特的代码，捕捉其含义或实质。这个代码帮助计算机以更高效和有意义的方式理解和比较这些项目。可以将其视为将一本复杂的书转化为仍能捕捉主要观点的简短摘要。

通常通过专门设计用于此任务的一种特殊类型的神经网络来实现这种嵌入过程。例如，词嵌入（word embeddings）将单词转换为向量，使得含义相似的单词在向量空间中更接近。

这种转换使算法能够理解项目之间的关系和相似之处。

实质上，嵌入充当桥梁，将非数值数据转换为机器学习模型可以处理的形式，使其能够更有效地识别数据中的模式和关系。