要使用向量搜索比较白天和夜间活动，首先需要将活动表示为数值向量，然后分析它们的相似性或差异。向量搜索通过使用嵌入模型将数据（如用户行为、传感器读数或交易时间）转换为高维向量来工作。对于白天/夜间比较，您需要根据时间戳将数据分为两组（例如，上午 6 点到下午 6 点为白天，下午 6 点到上午 6 点为夜间），为每组生成向量表示，并使用相似性指标进行比较。这种方法允许您量化模式，例如用户行为或系统使用情况在不同时段是否显著不同。
关键步骤包括数据准备、向量化和分析。例如，如果您正在分析网站流量，您可以在白天和夜间时段提取页面访问量、会话时长或交易类型等特征。每项活动都使用 Sentence-BERT 等模型进行文本编码，或使用自定义神经网络进行结构化数据编码，从而转换为向量。聚合方法，例如对一个时间窗口内的所有活动向量取平均，可以创建一个“白天”向量和一个“夜间”向量。要比较它们，计算余弦相似度或欧氏距离：低相似度得分表明存在不同的模式（例如，白天结账行为更多，夜间浏览更多）。FAISS 或 Pinecone 等工具可以大规模加速这些比较。
实际示例包括电商平台识别购物高峰时段或安全系统检测夜间异常访问。假设一个零售应用使用向量搜索对用户会话进行聚类。白天的向量可能与“快速购买”相关（会话短，购物车完成率高），而夜间的向量则围绕“产品探索”聚类（会话长，频繁添加到心愿单）。类似地，在物联网系统中，夜间传感器数据向量可能显示较低的能源使用模式，与白天相比有所不同。通过将向量搜索与基于时间的分割相结合，开发者可以构建动态定价、基于活动的警报或个性化推荐等功能，这些功能可以适应时间模式而无需手动设置规则。