是的，像 Milvus 和 Zilliz Cloud 这样的向量数据库 (DB) 可以通过实现语义理解和基于相似性的检索来显著提高长尾查询的搜索相关性。与依赖精确术语匹配的传统基于关键词的搜索不同，向量数据库将数据存储为代表语义含义的数值嵌入（向量）。这使得它们能够根据概念相关性将查询与内容匹配，即使措辞不同。对于长尾查询——诸如“2023 年用于夜间摄影的最佳经济型单反相机”这样的特定、小众短语——向量数据库表现出色，因为它们解释的是查询背后的意图，而不是要求字面上的关键词重叠。
例如，假设用户搜索“适合弱光条件的经济型单反相机”。如果产品描述使用“经济实惠”或“夜间摄影”等术语，而不是“经济型”或“弱光”，基于关键词的系统可能会遗漏相关产品。然而，向量数据库在嵌入过程中编码了这些术语之间的语义关系。当查询被转换为向量时，数据库会检索在嵌入空间中最接近的条目，即使其文本描述不共享精确的关键词。这减少了因词汇不匹配而遗漏相关结果的风险，这是长尾查询的常见问题。
为了实现这一点，开发人员可以使用预训练语言模型（例如 BERT、Sentence-BERT）为查询和被搜索内容生成嵌入。这些嵌入存储在向量数据库中，检索时使用余弦相似度等相似性度量。例如，一个电子商务平台可以使用嵌入索引产品描述，然后将用户的长尾查询与这些向量进行比较，以展示适合弱光场景的相机。混合方法，即将基于向量的语义匹配与关键词过滤（例如价格范围）相结合，可以进一步优化结果。
然而，成功取决于选择正确的嵌入模型和调整数据库。模型必须与领域对齐——例如，生物医学搜索需要使用科学文本训练的嵌入。FAISS、Pinecone 或 Milvus 等工具简化了向量存储和检索，但开发人员必须优化索引策略（例如，分层可导航小世界图）以平衡速度和准确性。此外，在混合系统中将向量搜索与传统技术（例如 BM25）相结合，可以缓解精确术语匹配仍然有用的情况。通过利用语义理解，向量数据库解决了长尾查询固有的可变性，使其成为提高搜索相关性的强大工具。