本文深入探讨了如何将人工智能（AI）与数据库结合，以构建支持AI的数据库项目，并以SuperDuperDB为例，详细介绍了从理论到实践的完整流程。文章首先分析了AI与数据库结合的技术需求，包括数据存储与检索、高性能计算支持以及实时数据处理。随后，介绍了SuperDuperDB的核心特性，如其模块化设计、多数据库支持以及数据库内AI模型部署能力

本文详细解析了Redis中添加库和数据库操作的方法。Redis默认提供16个独立逻辑数据库，通过编号管理。在Redis中，添加库是通过选择不同编号的数据库实现的。开发者可以使用Redis-py客户端进行数据库操作，包括连接服务器、选择数据库、设置和获取键值对等。文章还介绍了Redis配置文件中修改数据库数量的方法，以及在集群模式下不支持选择数据库的限制。通过本文，读者可以更深入理解Redis的数据管理操作，提高使用效率。

本文系统分析了向量库与向量数据库的核心差异，提出从数据规模、持久化需求、运维能力等六个维度进行技术选型的判断框架。向量库（如FAISS）适合轻量级、临时性场景，提供高性能搜索但缺乏数据管理功能；向量数据库（如Milvus）则支持分布式扩展、持久化存储和复杂查询，适合企业级应用。文章指出，个人开发者可从向量库快速入门，而中大型项目应优先选择具备运维保障的向量数据库。