现代技术越来越多地集成人工智能和机器学习，增强用户的应用程序上下文感知。人工智能和机器学习是这项创新的核心，从推荐您可能在流媒体平台上喜欢的电影到使语音辅助设备能够理解并响应您的命令。 使用 Supabase 矢量数据库 PostgreSQL 许多人工智能和机器学习系统的基本要素是处理和操作向量和嵌入，它们以机器可以有效理解和处理的格式表示复杂的高维数据。
理解向量
在本文中，我们将研究如何在数据库环境 阿尔及利亚 WhatsApp 数据 中使用向量和嵌入，重点关注 Supabase（Firebase 的开源替代品）。Supabase 以其时尚的设计和全面的功能套件赢得了寻求易于使用、可扩展的后端解决方案的开发人员的青睐。 我们探索如何使用 Supabase 管理 PostgreSQL 数据库中的矢量数据，利用其强大的数据处理功能。我们还更深入地研究使用 OpenAI 创建嵌入，它提供了一种将复杂数据转换为有意义的数字表示的有效方法，使我们能够在应用程序中利用 AI 的力量。
理解向量
跳跃前进： 理解向量 理解嵌入 嵌入的用例 搜索 亚美尼亚 手机号码列表 聚类 建议 异常检测 多样性测量 分类 在 Supabase 中启用向量 使用 OpenAI 创建嵌入 实现搜索功能 理解向量 在较高层次上，向量可以被视为保存一组有序数字的容器。在数学中，向量通常表示空间中的一个点，其中每个数字对应于沿不同维度的位置。在计算机科学中，更具体地说，在机器学习中，向量起着更加关键的作用：它们充当数据的数学表示。 考虑一个简单的例子，我们想要在机器学习模型中表示不同类型的水果。我们可以创建一个描述每种水果的向量，向量中的每个元素或数字代表水果的独特属性或特征。 我们以苹果为例。
