本文首先以通俗易懂的方式介绍了计算机如何理解人类语言，从二进制到嵌入和向量空间。然后，作者解释了HNSW算法如何高效地在高维空间中搜索相似向量，并将其与人脑的效率进行了比较。最后，作者分享了他在实际项目中使用不同向量数据库的经验和比较，包括chromaDB、Pinecone、FAISS、Milvus、pgvector、Redis、Qdrant和Weaviate，最终推荐使用Qdrant。