是的，您可以通过 GraphQL 或 REST API 公开基于向量的产品搜索。这两种方法在技术上都是可行的且被广泛使用，尽管它们在实现细节和权衡方面有所不同。选择取决于您的具体需求，例如查询的灵活性、性能或与现有系统的集成。向量搜索通常涉及将产品转换为数值嵌入（使用 BERT 或 ResNet 等模型），并通过余弦距离等相似度指标进行查询。通过 API 公开此功能，客户端可以发送搜索请求并接收排名结果，而无需管理底层的向量数据库。
对于 REST API，您可以设计诸如 POST /search 之类的端点，接受查询向量（或需要嵌入的原始文本/图像）并返回匹配的产品。例如，请求体可能包含一个向量数组 [0.2, -0.5, 0.7,...] 和诸如 top_k=10 之类的参数来限制结果数量。服务器将计算与存储向量的相似度，并返回产品 ID、元数据和分数。对于熟悉 HTTP 约定的开发者来说，REST 是直观的，并且与缓存、速率限制以及用于文档的 OpenAPI 等工具配合良好。然而，对于需要多次往返或嵌套数据的复杂查询，它可能会变得繁琐。
GraphQL 提供了更大的灵活性，允许客户端在单个请求中准确指定要返回的字段（例如，产品名称、价格和图片 URL）。查询可能如下所示
query {
vectorSearch(queryVector: [0.2, -0.5, ...], topK: 10) {
id
name
price
}
这减少了过度获取（over-fetching），并允许将向量搜索结果与其他数据（例如库存状态）结合起来。然而，GraphQL 需要更多的前期模式设计和工具（如 Apollo Server），并且由于所有操作都使用单个端点，可能会使缓存或速率限制复杂化。对于向量搜索，这两种 API 都需要高效处理大型负载（例如具有数千维的向量）以及近似最近邻索引（如 FAISS 或 HNSW）等优化措施，以确保低延迟。
在实现方面，您可以使用像 FastAPI (Python) 或 Express (Node.js) 这样的框架用于 REST，或使用像 Strawberry (Python) 这样的库用于 GraphQL。后端将连接到向量数据库（Pinecone, Milvus）或使用内存索引。性能考量包括负载大小（压缩向量）、身份验证（API 密钥/OAuth）以及处理高请求量的扩展性。例如，混合方法可以使用 REST 以保持简洁性，但为需要高级查询能力的客户端添加一个 GraphQL 层。