向量数据库通过高效存储和检索物品和用户的高维向量表示，为产品推荐系统提供动力。这些向量使用 Word2Vec、BNNs 或基于 Transformer 的架构等嵌入模型，捕获用户偏好或产品特征等语义关系。一旦数据被转换为向量，数据库就会使用近似最近邻 (ANN) 算法快速查找与用户兴趣或过去互动相似的物品。例如，产品的向量可能编码价格、类别和用户参与度指标等属性，而用户的向量则反映他们的浏览历史或购买模式。通过查询向量数据库以查找与用户向量最接近的物品，系统生成个性化推荐。
向量数据库的一个主要优势在于其处理实时更新和大规模复杂相似性搜索的能力。例如，当用户点击某个产品时，系统可以立即更新其向量档案，并通过将其更新后的向量与数据库中的产品向量进行比较来获取新的推荐。分层可导航小世界 (HNSW) 图或倒排文件索引 (IVF) 等技术使得即使处理数百万件物品，这些搜索也能在毫秒级完成。协同过滤作为一种常见的推荐方法直接受益于此：代表用户过去行为的向量与相似用户的向量进行匹配，以推荐具有重叠兴趣的其他用户喜欢的物品。这避免了每次从原始数据重新计算推荐的计算成本。
向量数据库还简化了推荐系统固有的可伸缩性挑战。传统的关联数据库难以处理高维相似性搜索，而向量数据库则针对这些操作优化了存储和索引。例如，一个电商平台可以使用向量数据库存储数百万产品的嵌入向量，并随着新商品的添加每日更新。当用户开始会话时，其近期互动（例如，搜索的关键词、浏览的物品）会被转换为会话向量，数据库实时检索最相关的 Top 50 产品。FAISS、Milvus 或 Pinecone 等工具处理分片和分布式查询，确保数据增长时性能保持一致。这种架构支持混合方法，将协同过滤与内容过滤（例如，产品描述）结合到单个向量空间中，在保持低延迟的同时提高了推荐准确性。