向量搜索通过能够从大型数据集中更快、更准确地检索相关信息来增强客户支持系统。 传统的基于关键字的搜索系统通常难以处理措辞、同义词或上下文的变化，从而导致匹配遗漏。 向量搜索通过将数据表示为高维空间中的数值向量（嵌入）来解决此问题，其中相似的概念聚集在一起。 例如，诸如“我无法登录”之类的客户查询和标题为“解决登录问题”的支持文章可能不共享完全相同的关键字，但会根据语义相似性映射到附近的向量。 这样，即使措辞不同，系统也可以显示正确的文章。
一个实际的实现可能包括使用像BERT或Sentence Transformers这样的模型将支持文章的知识库索引为向量。 当客户提交查询时，它会被转换成一个向量，系统在向量空间中搜索最接近的匹配项。 这种方法减少了维护基于关键字的标记系统的人工工作，并提高了准确性。 例如，用户询问“如何在手机上重置我的密码？”可以自动检索有关“密码恢复步骤”或“通过智能手机访问帐户”的文章，即使这些确切的短语不在查询中。 开发人员可以在特定领域的数据（例如，产品文档）上微调模型，以进一步提高相关性。
除了搜索之外，向量搜索还可以实现更智能的工单路由和自动回复。 支持工单可以通过向量相似性按意图进行分类，确保它们到达正确的团队。 例如，带有“付款重复失败”消息的工单可能会根据与过去已解决的与帐单相关的工单的相似性而被路由到帐单团队。 此外，聊天机器人可以使用向量搜索，通过将用户问题与知识库中预定义的答案相匹配来生成上下文感知的回复。 这缩短了响应时间并确保了内容一致性。 通过将向量搜索与现有工具（如Zendesk或Intercom）集成，开发人员可以构建适应不断变化的客户需求的系统，而无需不断手动更新规则或关键字。