向量數據庫-大模型驅動的智能檢索與應用 梁楠 9787302685647 【台灣高等教育出版社】

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書名：向量數據庫-大模型驅動的智能檢索與應用
ISBN：9787302685647
出版社：清華大學
著編譯者：梁楠
頁數：338
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1721009
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內容簡介

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、人工智能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。

作者簡介

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，負責或參与科研項目多項，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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