EasyVectorDB 是一个全面的向量数据库学习与实战指南，涵盖了从基础概念到生产部署的完整知识体系。🚀 从入门到生产部署，系统掌握 Milvus、Faiss、Annoy 三大向量数据库的理论与实战。
EasyVectorDB 是一个面向开发者与研究者的 向量数据库系统性学习项目。
项目内容覆盖从基础概念、算法原理到生产级应用部署的全流程，聚焦以下三个方向：
- 🧩 理论入门：理解向量数据库的原理、架构与索引机制
- ⚙️ 实战教程：掌握 Milvus / Faiss / Annoy 的使用与优化技巧
- 💡 项目案例：从零构建 RAG、嵌入检索、聚类可视化等完整项目
项目共分为 基础学习篇 与 实践篇 两个部分，对应导航栏配置如下：
💡 了解向量数据库的设计哲学、嵌入算法与搜索原理，为后续实践打下坚实基础。
| 章节 | 内容 | 关键词 |
|---|---|---|
| Chapter 1 | 项目介绍 | 项目目标 / 学习路径 |
| Chapter 2 | 为什么需要向量数据库 | 检索瓶颈 / 相似度搜索原理 |
| Chapter 3 | 向量嵌入算法基础 | Word2Vec / Transformer Embedding |
| Chapter 4 | 向量搜索算法基础 | 暴力检索 / 向量相似度 |
| Chapter 5 | ANN 搜索算法 | 近似最近邻 / IVF / PQ / HNSW |
| IVF 算法 | 算法原理/代码实战 | |
| HNSW 算法 | 算法原理/代码实战 | |
| PQ 算法 | 算法原理/代码实战 |
⚙️ 从零构建高性能向量检索系统，掌握 Faiss 的索引机制与加速策略。
| 章节 | 内容 | 关键词 |
|---|---|---|
| Chapter 1 | Faiss 引言 | 向量检索基础 / Faiss 概览 |
| 基础使用 | 索引构建 / 向量检索流程 | |
| Chapter 2 | 索引 | CPU 索引结构 / IVF / Flat |
| GPU 加速 | GPU 索引 / 性能对比 / 批量检索 | |
| Chapter 3 | 问答实战 | 基于 Faiss 的问答检索系统构建 |
| 总结 | 经验总结 / 性能优化技巧 | |
| ⏳ 持续更新中... |
📘 本项目旨在让你从 原理 → 实践 → 部署 全流程掌握向量数据库核心知识与实战能力。
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感谢所有为本项目做出贡献的开发者们！
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