要将向量数据库连接到产品目录后端，您需要设计一个管道，该管道将产品数据转换为向量嵌入、将其存储在向量数据库中，并将查询功能集成到您的应用程序中。首先确定哪些产品属性（例如，描述、图像或元数据）将用于相似性搜索。使用 BERT（用于文本）或 ResNet（用于图像）等嵌入模型将这些属性转换为数值向量。例如，产品描述可以通过语言模型处理以生成 768 维向量。将这些向量与产品 ID 一起存储在向量数据库（例如 Pinecone、Milvus 或 Qdrant）中，以在向量和目录中的原始产品数据之间保持链接。
接下来，使用向量数据库的客户端库或 API 将其集成到您的后端。例如，如果使用 Pinecone，您需要安装其 Python SDK 并使用您的 API 密钥初始化客户端。当产品在目录中添加或更新时，生成其嵌入并使用类似 index.upsert(vectors=[(id, embedding, metadata)]) 的方法将其 upsert 到向量数据库中。确保您的后端处理同步——如果您的主要产品数据库使用 PostgreSQL，您可以在插入或更新后添加触发器来生成嵌入。对于查询，在您的后端创建一个接受搜索输入（例如，文本查询）、使用相同模型生成其嵌入并在向量数据库中执行最近邻搜索的端点。返回匹配的产品 ID 并从您的主要数据库中获取完整详细信息，以避免数据重复。
优化性能和可扩展性。如果您的目录很大，可以按产品类别或区域对向量数据库索引进行分区，这样可以加快查询速度。对于频繁查询（例如，“类似产品 X”的结果），使用缓存（例如 Redis）。如果您的应用程序需要实时更新，请确保您的嵌入生成和索引步骤足够快——对于不太关键的更新，考虑批量处理。例如，一家时尚零售商可能会运行夜间批量作业来更新价格变动的嵌入，但会实时处理图像上传。最后，添加监控以跟踪查询延迟和错误率，并通过环境变量和传输中的加密来保护 API 密钥和数据库连接。