数据库|向量将死，哈希是 AI 未来( 二 )

一般研究用于密集信息检索近似最近邻（ANN）时，往往可以使用向量表示来搜索信息，这样可以帮助用户找到概念上相似的一些东西。但是，哈希中的局部敏感性却拥有更加强大的优势。

密集信息检索

互联网时代，数据库是不可计数的，但搜索索引却寥寥无几，而且大多数索引都是基于相同的老技术，这主要是因为历史上语言是一个基于规则的问题。
标记、同义词、词干提取、词形还原等问题占据了许多天才的整个职业生涯，但仍未完全解决。
谷歌创始人拉里佩奇（Larry Page）曾说过，在我们的有生之年，“搜索”并不能得到解决。

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想想看，这一代如此绝顶聪明的人，投资数十亿美元为何还得不到解决？
很明显，搜索技术落后于数据库主要是由于语言问题，我们在过去几年中看到了语言处理方面的革命，而且还在加速。并且从技术角度来看，我们还将看到基于神经的哈希消除搜索和数据库技术的障碍。
参考来源：https://medium.com/@hamishogilvy/vectors-are-over-hashes-are-the-future-of-ai-98c4dc33d8ee

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