向量检索这门技术，其发展由来已久，可以追溯到上世纪六七十年代。1975 年发表的 KD 树算法，就是早期经典的高维数据检索算法之一。然而，此后近四十年间，向量检索长期处于冷门状态，并没有特别多的应用需要它。
直到 2015 年，ImageNet 图片分类数据集及何恺明教授的 ResNet 等突破性论文引爆了深度学习，使得模型在多个任务上超越人类。推荐系统和搜索引擎快速成为向量检索技术主要落地应用，向量引擎也由此开始大规模应用。
大模型爆发又掀起第二轮热潮：基于向量检索的 RAG 架构，已成为解决模型幻觉、实现知识实时更新的关键技术，推动其在多模态、企业知识库等场景爆发式应用。
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