在构建高效的大规模非结构化数据处理系统时，向量数据库相较于传统数据库有哪些优势和局限性？请结合实际应用场景进行分析。

向量数据库在处理大规模非结构化数据方面展现出了独特的优势。相较于传统数据库，向量数据库特别擅长于支持高维数据的高效索引和检索，这在机器学习、推荐系统、生物信息学等领域尤为关键。传统数据库在处理此类数据时，往往无法达到向量数据库在查询速度、准确度和扩展性上的性能。

参考资源链接：[2023向量数据库主要应用场景市场规模及国内外向量数据库公司分析报告.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/ntw2tik487?spm=1055.2569.3001.10343)

优势方面，向量数据库能够利用向量索引技术快速进行近似最近邻搜索（ANNS），这对需要高响应速度的实时推荐系统至关重要。此外，向量数据库在大规模数据集上也能够保持较好的扩展性，这使得它们在处理如图像、视频和自然语言等类型的数据时更为高效。

然而，向量数据库也有其局限性。比如，它们通常需要更高的计算资源和存储空间来维护复杂的索引结构。此外，向量数据库技术相对较新，不如传统数据库成熟，因此在某些方面的稳定性和成熟度可能不及传统数据库。在实际应用中，开发者需要权衡系统的需求和资源成本来选择最合适的数据库解决方案。

为了进一步了解向量数据库的应用场景和市场分析，您可以参考《2023向量数据库主要应用场景市场规模及国内外向量数据库公司分析报告》。这份报告提供了深入的市场洞察和对当前向量数据库公司的全面分析，有助于您做出更明智的决策。

参考资源链接：[2023向量数据库主要应用场景市场规模及国内外向量数据库公司分析报告.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/ntw2tik487?spm=1055.2569.3001.10343)