一、前言 通过学习"开源模型应用落地"系列文章，我们成功地建立了一个完整可实施的AI交付流程。现在，我们要引入向量数据库，作为我们AI服务的二级缓存。本文将继续基于上一篇“开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库（三）”详细介绍如何通过Java来使用Milvus Lite来为我们的AI服务部署一个前置缓存。 二、术语 向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库或文档数据库不同，向量数据库的设计目标是高效地支持向量数据的索引和相似性搜索。 在传统数据库中，数据通常是以结构化的表格形式存储，每个记录都有预定义的字段。但是，对于包含大量高维向量的数据，如图像、音频、文本等，传统的数据库模型往往无法有效地处理。向量数据库通过引入特定的数据结构和索引算法，允许高效地存储和查询向量数据。 向量数据库的核心概念是向量索引。它使用一种称为向量空间模型的方法，将向量映射到多维空间中的点，并利用这种映射关系构建索引结构。这样，当需要搜索相似向量时，可以通过计算向量之间的距离或相似度来快速定位相似的向量。...
