向量数据库通过使用嵌入（即用户行为的数字表示）来识别不同会话之间的模式和相似性，从而在匿名会话中实现个性化，而无需知道用户身份。当用户匿名与应用程序交互时（例如，浏览产品或阅读文章），他们的行为可以使用机器学习模型转换为向量。这些向量捕捉了他们行为的语义含义，例如点击的物品、花费的时间或导航路径。向量数据库存储这些向量并允许高效地进行相似性搜索，使得系统即使在不知道用户身份的情况下也能找到行为相似的会话。这种方法无需持久的用户画像，同时仍能提供上下文感知推荐或内容调整。
例如，考虑一个电子商务网站，一个匿名用户浏览了登山靴和露营装备。模型可以生成一个向量来表示该会话关注户外装备的重点。然后，向量数据库会搜索与此向量接近的其他会话，可能会发现浏览登山靴的用户通常也会浏览背包或吸湿排汗服装。然后，系统可以将这些物品呈现给当前用户，即使他们的身份未知。类似地，新闻平台可以对匿名会话中的阅读习惯（例如，政治、科技）进行聚类，以推荐在兴趣相似的用户中受欢迎的文章。关键优势在于个性化不依赖于用户账户，而是依赖于会话的向量表示所体现的即时上下文。
要实现这一点，开发人员首先设计一个模型（如神经网络或 Transformer）将会话数据转换为向量。例如，会话事件（点击、滚动）可以使用平均或序列建模等技术处理成一个单一的嵌入。这些向量在向量数据库中进行索引，数据库使用近似最近邻 (ANN) 等算法实现快速相似性搜索。在会话期间，每个新的用户行为都会更新会话的向量，从而实现实时个性化。对于冷启动场景（例如，数据极少的新会话），可以使用部分向量或元数据（设备类型、位置）来补充行为数据，以找到近似匹配。这种方法在隐私（无长期跟踪）与相关性之间取得了平衡，因为系统能够动态地适应匿名行为模式。