向量数据库是一种针对高维向量数据进行优化的数据库系统，主要用于存储和查询带有大量向量数据的场景。其架构通常涉及以下几个核心组件：
存储引擎：向量数据库的存储引擎通常会对向量数据进行特殊的索引和存储优化，以便高效地存储和检索大规模向量数据。
索引结构：为了支持高效的向量相似度搜索，向量数据库通常采用特殊的索引结构，如词袋模型、向量哈希表、倒排索引等。
查询引擎：向量数据库的查询引擎需要支持高效的向量相似度计算和检索算法，以实现对大规模向量数据的快速查询。
分布式架构：对于大规模的向量数据集，向量数据库通常会采用分布式架构，将数据存储和查询分散到多个节点上，并通过分布式计算和通信协调来提高性能和扩展性。
总的来说，向量数据库的架构主要围绕着高效的向量数据存储、索引和查询展开，以支持对大规模向量数据进行高效的存储和检索操作。