隐形冠军：AI卖铲子企业MDB (2)

一、MongoDB数据库公司的向量搜索功能概述

MongoDB的向量搜索（Atlas Vector Search）是专为生成式AI应用设计的原生向量检索能力，旨在通过语义理解实现高效的非结构化数据检索。其核心原理是将文本、图像、音频等非结构化数据转换为高维向量（嵌入），并利用近似最近邻（ANN）算法（如HNSW）快速找到语义相似的向量，从而返回最相关的上下文信息。

与传统搜索（基于关键词匹配）不同，向量搜索超越了字面匹配，能理解数据的“含义”——例如，查询“悲伤的电影”时，不仅能找到包含“悲伤”关键词的电影，还能识别《海上钢琴师》《肖申克的救赎》等语义相关的内容。这种能力使MongoDB向量搜索成为生成式AI（如ChatGPT、Copilot）的“记忆中枢”，为其提供精准的上下文支持，减少“幻觉”（生成无用信息）现象。

作为MongoDB Atlas（云原生开发者数据平台）的原生功能，向量搜索