向量嵌入通过将文本等非结构化数据转换为捕获语义含义的数值向量，从而助力知识检索系统。这些向量使得系统能够基于概念相似性而非精确关键词匹配来比较和检索信息。例如，在搜索引擎中，用户查询和文档都被转换为向量嵌入。当用户搜索“健康餐食”时，系统可以检索包含“营养晚餐”或“均衡饮食”的食谱，因为即使词语不重叠，它们的向量嵌入在向量空间中数学上更接近。
检索过程通常包括两个步骤：索引和查询。在索引阶段，文档或数据块被转换为向量嵌入，并使用 FAISS 或 Annoy 等工具存储在向量数据库中。这些数据库通过近似最近邻 (ANN) 等算法优化快速相似性搜索。当发起查询时，查询被转换为向量嵌入，系统扫描已索引的向量，使用余弦相似度等度量找到最接近的匹配项。例如，开发 FAQ 机器人的人员可以将支持工单和用户问题进行向量嵌入，然后通过测量向量距离来检索最相关的答案。这种方法可以处理同义词、相关概念甚至多语言查询，而无需手动规则。
实际考虑因素包括选择合适的向量嵌入模型（例如，BERT 用于句子上下文，而 Word2Vec 用于词级别关系）、平衡 ANN 搜索的速度和准确性，以及数据预处理（例如，将文本分割成段落）。向量嵌入还支持混合系统：将向量搜索与传统关键词过滤（例如，日期范围）相结合可以提高精度。然而，对于大型数据集的计算成本或处理歧义词（例如，“Java”指编程语言还是咖啡）等挑战，需要仔细调整。开发者经常试验向量嵌入维度（例如，BERT 为 768）和归一化技术，以针对特定的使用案例（例如电子商务推荐或医疗文档检索）优化性能。