边缘设备通过发送、查询和同步向量嵌入（即图像、文本或传感器输出等数据的数字表示）与中心化向量数据库交互。该过程通常包含三个步骤：在设备本地生成向量，通过网络将其传输到中心化数据库，以及检索或更新相关数据。例如，一台带有设备端机器学习功能的安防摄像头可能会生成检测到的人脸的向量嵌入，然后将其发送到中心数据库进行比对已有条目。数据库返回匹配结果或存储该向量供将来使用，从而实现跨分布式设备的可扩展分析。
挑战包括延迟、带宽和可靠性。边缘设备通常在连接有限的环境下运行，因此必须优化交互。一种方法是在设备上进行数据预处理，以在传输前减小向量大小。例如，一个执行实时语言翻译的智能手机应用程序可能会压缩音频嵌入或在本地过滤低置信度向量，以最大限度地减少发送到云端的数据。HTTP/2 或 MQTT 等协议常用于实现高效通信，而加密（如 TLS）则确保安全性。某些系统也实现了缓存：边缘设备在本地存储频繁访问的向量（如用户特定数据），减少对持续网络访问的依赖并加快响应速度。
同步和冲突解决对于数据一致性至关重要。边缘设备可能会修改本地数据（例如，更新用户偏好向量），这些数据随后需要与中心数据库合并。版本控制或基于时间戳的冲突解决可以提供帮助，例如优先处理最新的更新。中心化数据库通常提供用于批量操作或增量更新的 API，以减少开销。例如，使用边缘传感器的零售库存系统可以发送每日批量处理的产品位置向量，而不是实时流。Redis、Elasticsearch 或 Pinecone 等托管服务等工具处理大规模向量索引和搜索，使边缘设备能够高效地查询共享数据集或为其贡献数据。