向量数据库作为应对大规模高维数据存储与检索的核心技术，已成为人工智能和数据科学领域的重要组成部分。本书系统地介绍向量数据库的原理、技术实现及其应用，重点分析传统数据库在处理高维向量数据时的局限性，并提供相应的解决方案。本书分为4个部分，共13章，内容涵盖从理论基础到技术实践的多个方面，详细讨论高维向量表示中的信息丢失、嵌入空间误差和维度诅咒等问题，结合FAISS和Milvus等主流开源工具，深入剖析向量数据库的索引机制、搜索算法和优化策略。通过实际案例，展示向量数据库在推荐系统、行为分析、智能诊断、语义搜索等领域的应用，并特别强调企业级语义搜索系统的开发与部署经验。本书不仅提供深度的理论指导，还通过丰富的实践案例帮助读者掌握如何构建高效的向量搜索引擎，是数据科学、人工智能及相关领域的从业者、研究人员，以及对向量数据库与相似性搜索感兴趣的读者的理想参考书，也可作为大中专院校相关专业的教材。