向量数据库通过使用机器学习嵌入将产品和用户偏好表示为高维向量，从而实现大规模高效的产品发现。这些数据库存储和索引这些向量，从而能够在数百万个项目之间快速进行相似性搜索。例如，当用户与产品互动时，其属性（如文本描述、图像或购买历史记录）会转换为向量嵌入。然后，数据库检索与查询向量最接近的产品，从而显示即使不共享确切关键字或元数据，但在语义上相似的商品。这种方法之所以有效，是因为向量捕获了产品之间微妙的关系，而依赖于精确匹配或简单标签的传统数据库无法做到这一点。
一个关键的技术优势在于向量数据库如何处理高维数据。它们使用近似最近邻 (ANN) 算法，如 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排索引），以平衡速度和准确性的方式索引向量。例如，一个电商平台可以使用预训练模型将产品图片转换为 512 维向量。当用户点击一双鞋时，向量数据库通过将查询向量与数十亿个已索引向量进行比较，快速找到视觉上相似的鞋子，即使原始图片在光照或角度上有所不同。这避免了手动标记的限制，并且可以扩展以处理大型目录上的实时查询。
向量数据库还支持动态更新和过滤，这对于实际应用至关重要。开发人员可以将向量相似性与传统数据库过滤器（价格、品牌、库存）结合使用来优化结果。例如，搜索“价格低于 100 美元的舒适跑鞋”的用户可能会根据他们的搜索文本和过去的行为生成一个查询向量。数据库会检索与查询接近的向量，然后应用过滤器排除价格范围外的商品。像 Elasticsearch 的 k-NN 插件或专门的向量数据库（如 Milvus、Pinecone）通过分区数据和跨节点并行搜索来优化此过程。这确保了低延迟，即使产品目录不断增长，也使得在几毫秒内提供个性化推荐或搜索结果成为可能。