要在您的应用程序中实现向量搜索，您需要将数据转换为数值向量，高效存储这些向量，并通过比较向量来查找相似性。首先使用嵌入模型（例如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 或 Sentence Transformers 等开源替代方案）将文本、图像或其他数据转换为高维向量。这些向量捕捉了语义意义，使得相似的项目在向量空间中更接近。接下来，将这些向量存储在针对快速相似性搜索优化的数据库中，例如 Pinecone、Milvus 或 FAISS（Meta 的一个库）。最后，使用余弦相似度或欧氏距离等相似性度量将查询向量与存储的向量进行比较，并检索最接近的匹配项。
首先为您的数据集生成嵌入。例如，使用 Python 的 sentence-transformers 库，您只需几行代码即可创建文本嵌入
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(["your text data"])
将这些嵌入存储在向量数据库中，向量数据库负责索引以实现高效搜索。对于较小的数据集，FAISS 在本地运行良好；对于可扩展的解决方案，Pinecone 等云服务提供托管基础设施。当用户提交查询时，使用相同的模型生成其嵌入，然后在数据库中搜索最近的邻居。大多数数据库都提供搜索方法——例如，FAISS 使用 index.search(query_vector, k) 返回前 k 个结果。确保您的应用程序处理预处理（如分词）和后处理（结果排序或过滤）以提高准确性。
根据您的用例进行优化。如果延迟至关重要，请使用近似最近邻 (ANN) 算法，这些算法牺牲一定的准确性以换取速度。例如，FAISS 支持 HNSW（分层可导航小世界）图以进行快速搜索。如果您的数据经常更新，请选择 Milvus 等支持实时索引的数据库。调整向量维度（例如，384 维 vs 768 维）等参数，以平衡性能和资源使用。使用 recall@k 等指标监控搜索质量，并根据需要调整嵌入模型或索引策略。例如，推荐系统可能会优先考虑高召回率，以确保不遗漏相关项目，而聊天机器人可能会优先考虑低延迟以实现实时响应。如果数据分布发生变化，请定期更新嵌入以保持准确性。