向量数据库通过高效地存储、索引和检索基于相似性的高维数据表示（向量）来支持向量搜索。与依赖精确关键词匹配或数值范围的传统数据库不同，向量数据库使用算法来计算向量的“接近程度”，通常通过余弦相似度或欧几里得距离等指标来衡量。这使得开发人员能够执行相似性搜索，这对于查找相关图像、推荐产品或检索语义相似文本等任务至关重要。 例如，向量数据库可以获取图像嵌入（表示图像特征的数值向量），并从数百万个数据集快速返回具有相似视觉模式的其他图像。
为了实现这一点，向量数据库使用专门的索引结构，这些结构针对高维数据进行了优化。诸如分层可导航小世界（HNSW）、乘积量化或倒排文件（IVF）索引之类的技术以减少相似性搜索的计算复杂性的方式组织向量。 例如，HNSW 构建了一个多层图，其中每层都跳过不必要的比较，从而实现更快的最近邻搜索。 这些方法牺牲了一小部分准确性来换取显着的速度提升，使其适用于实时应用程序。 此外，许多向量数据库都支持近似最近邻（ANN）搜索，该搜索优先考虑速度而不是精确结果，这是查询大型数据集时的关键平衡。 像 FAISS 这样的工具或像 Pinecone 这样的专有系统利用这些技术来扩展到数十亿个向量。
在实践中，向量数据库与机器学习管道集成以处理动态数据。 例如，推荐系统可以使用 BERT 或 ResNet 等模型生成用户和项目嵌入，将其存储在向量数据库中，然后实时查询数据库以查找匹配项。 开发人员还可以微调搜索参数，例如调整召回率和延迟之间的权衡，或根据元数据（例如，价格范围）过滤结果。 这种灵活性使向量数据库能够适应从自然语言处理到欺诈检测的各种用例。 通过抽象向量操作的复杂性，这些数据库使开发人员能够专注于应用程序逻辑，而不是底层优化。