摘要
随着 AI 驱动的应用和检索增强生成 (RAG) 系统复杂度不断提高，高效的数据检索正成为影响性能和可扩展性的关键因素。向量数据类型是相似性搜索和嵌入的关键，目前正被包括 MariaDB 在内的各种数据库所采用。
本次演示将向观众介绍 MariaDB 中的向量数据类型，并展示其存储和查询高维数据的能力。然后，我们将把 MariaDB 的向量性能与 PostgreSQL (pgvector)、redisearch 以及 Qdrant 和 Weaviate 等专用向量数据库等其他技术进行比较。
讲者: Alex Hanshaw – MariaDB 工程副总裁
