企业官网建设流程全解析

本文以科普为主，旨在帮助转行Agent开发的小伙伴更好的打好AI基础，提高一下知识储备，不至于未来只会当一个LLM API调包侠。 AI学霸、AI算法大佬请绕行。

向量是现代人工智能（AI），特别是大模型、推荐系统、语义搜索和 RAG 应用中最基础、最常见的数学工具之一。

没有向量，像人脸识别、图片处理和文字翻译等这些日常生活中基础的AI使用，将无法进行。

向量的基础定义

我们可以先简单的回忆一下高中教材中对向量的定义：

我们把既有大小又有方向的量叫做向量。

向量的表示方法

向量在坐标轴中的表示

向量的大小

向量的运算

向量的加法

向量的减法

向量的乘法

标量✖️向量 在坐标系中的表达

向量 ✖️ 向量，在坐标系内的表达

两个向量相乘，又可以称为点积或者内积

可能图中「计算过程」会有点难理解，为何点积的结果会变成向量对应坐标相乘并相加？(即 x1 * x2 + y1 * y2)

以下是点积公式的推导过程：

在AI领域，广泛使用向量的点积来判断两条数据的相似性。

向量在AI中的使用

计算机本质上更擅长处理数字。

所以AI 系统经常会把文本、图片、用户行为等内容转换成向量。

向量是 AI 处理世界的通用数字语言。现实中的东西先被数字化，数字组成向量，AI 再通过向量之间的距离、方向、关系和变换来完成理解、判断和生成。

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