Embedding 通过作为向量数据库设计用于存储、索引和查询的主要数据格式与向量数据库集成。 Embedding 是数据的数值表示（向量），例如文本、图像或用户行为，它们捕获语义关系。向量数据库（例如 Pinecone 或 FAISS）专门用于高效存储这些高维向量并实现快速相似性搜索。存储 embedding 时，数据库使用索引技术（例如 HNSW、IVF）组织它们，以优化检索。在查询期间，数据库将输入 embedding 与存储的向量进行比较以找到最接近的匹配项，通常使用余弦相似度等指标。这种集成允许应用程序大规模执行语义搜索或推荐等任务。
该过程从生成 embedding 开始。 例如，文本 embedding 模型（如 BERT）将句子转换为 768 维向量。 该向量被摄取到向量数据库中，并在其中建立索引。 索引方法对相似向量进行分组或创建分层结构以降低搜索复杂性。 当提供查询 embedding（例如，用户的搜索短语）时，数据库会扫描索引向量以查找邻居。 与依赖于精确匹配的传统数据库不同，向量数据库使用近似最近邻 (ANN) 算法来平衡速度和准确性。 例如，搜索“最佳科幻电影”可能会返回具有相似主题的电影摘要的 embedding，即使不存在确切的关键词。 数据库通过跨分片分布数据或使用 GPU 加速来处理扩展挑战（例如，管理数百万个向量）。
实际用例突出了这种集成。推荐系统可能会在向量数据库中存储用户偏好 embedding 和产品 embedding。当用户与某个项目交互时，系统会查询数据库以查找类似的产品。在图像搜索中，照片被转换为 embedding，数据库检索视觉上相似的图像。开发人员通过使用 SDK（例如，Pinecone 的客户端库）插入 embedding 并使用几个 API 调用查询它们来实现此目的。性能调整（例如，调整 IVF 中索引簇的数量或 HNSW 中的边计数）可确保延迟和准确性满足应用程序的需求。embedding 和向量数据库的这种组合实现了高效、上下文感知的搜索和分析，这是传统关系数据库无法支持的。