探索SQLite的新边界：sqlite-vss向量相似性搜索库

以下是一个使用SQLite进行矢量相似性搜索的简单示例。这个例子假设我们已经有了一个名为vectors的表，其中包含两列：id和vector，vector列包含实数值的矢量数据。

-- 创建vectors表
CREATE TABLE vectors (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    vector BLOB
);
 
-- 插入矢量数据
INSERT INTO vectors (vector) VALUES (X'...'); -- 这里应该是二进制形式的矢量数据
 
-- 查询与给定矢量相似的k个向量
-- 假设我们要查询的矢量存储在变量:@vector中
-- 并且我们想要找到与该矢量最相似的k个向量
-- 这里的相似度计算可以使用余弦相似度或其他相似度度量
SELECT id, vector
FROM vectors
ORDER BY dot_product(vector, @vector) / (length(vector) * length(@vector)) DESC
LIMIT k;

在这个例子中，我们首先创建了一个包含矢量数据的表。然后，我们插入了一些矢量数据。最后，我们使用一个查询来找到与给定矢量最相似的k个向量。这里的相似度计算使用了余弦相似度，并假设我们已经有了计算余弦相似度的SQLite扩展函数dot_product和length。

请注意，实际中的SQLite VSS库可能会更复杂，包含更多的功能和优化，例如索引创建、查询优化、库函数封装等。