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少数据孤岛的问题，提升数据资产的整体价值。
4. 助力机器学习和人工智能应用
向量知识库为机器学习和人工智能提供了高质量的输入数据。在许多 AI 应用中，如推荐系
统、自动摘要生成和自然语言理解，高质量的向量化输入是模型性能的关键。通过预先构建的向量
知识库，可以显著减少模型训练时间和提高模型的预测精度。
例如，在文档推荐系统中，系统可以通过计算用户历史浏览文档的向量和库中文档向量的相似
度，快速准确地推荐相关内容。
5. 数据安全与管理
向量化数据提供了一种更加抽象的数据表达形式，相对于原始文本数据，向量数据在存储和传
输过程中能够更好地保护信息的安全性。此外，管理结构化的向量数据相比于非结构化的文本数据
更为简便，可以利用现有的数据库技术进行高效管理。
对收集到的数据进行清洗、去重、分类，提取分割文本，以确保数据的质量和有效性。消除噪
声数据，提高数据的一致性和准确性。将预处理后的数据转化为向量，将向量化后的数据存储到向
量知识库中，并利用向量数据库进行高效的存储和检索。向量数据库是一种专门用于存储和检索向
量数据的数据库系统，可以根据语义或上下文含义查找最相似或相关的数据。
4.2.1 Embedding