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#Vector Search

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向量搜索是一种用于信息检索和机器学习的方法，它根据作为向量的数学表示来查找相似的条目。 在这种方法中，每个条目被表示为一个高维向量，每个维度对应于该条目的一个特征或特性。 然后，向量搜索算法比较这些向量，以找到相似条目，例如具有相似特征或在向量空间中靠得很近的条目。 点击这里阅读更多内容。

大家好，社区成员们：

对于刚接触InterSystems IRIS的开发者而言，这有个好消息！我们现已在Instruqt平台上推出了实操互动教程！这些教程非常适合希望快速上手、在真实环境中演练，并建立对基于IRIS的开发信心的开发者。（译者注：国内需要🪜）

以下是可用教程列表：

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文章
· 二月 11 阅读大约需 1 分钟
将IRIS用作向量数据库

InterSystems IRIS的嵌入式向量搜索功能使我们能够搜索非结构化和半结构化数据。数据被转换为向量（也称为 "嵌入"），然后存储在 InterSystems IRIS 中并编制索引，用于语义搜索、检索增强生成（RAG）、文本分析、推荐引擎和其他用例。

这是一个将 IRIS 用作向量数据库和在 IRIS 上进行相似性搜索的简单演示。

先决条件：

  1. Python
  2. InterSystems IRIS for Health - 因为它将用作向量数据库

存储库： https://github.com/piyushisc/vectorsearchusingiris

操作步骤

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