向量数据库通过高效地存储、索引和检索高维向量数据来支持向量搜索。与依赖精确匹配或简单范围查询的传统数据库不同，向量数据库使用专门的算法来执行相似性搜索。这允许开发人员在多维空间中找到与查询向量“接近”的数据点，这对于图像检索、推荐系统或自然语言处理等任务至关重要。核心机制涉及以优化搜索期间的速度和准确性的方式索引向量，即使处理数百万或数十亿个数据点也是如此。
向量数据库的一个关键特性是它们使用近似最近邻 (ANN) 算法。 这些算法以少量精度换取搜索速度的显着提高。 例如，数据库可以使用分层可导航小世界 (HNSW) 图，将向量组织成互连节点的层。 当提供查询向量时，搜索从顶层开始并向下导航，快速缩小到最相似的向量。 其他方法（如倒排文件索引 (IVF)）将向量划分为集群，并且仅搜索最相关的集群。 与暴力搜索相比，这些技术降低了计算负载，暴力搜索将查询向量与每个存储的向量进行比较——这种过程在大规模情况下变得不切实际。
向量数据库还处理向量数据以及元数据的存储和检索。 例如，在电子商务应用中，产品图像可以表示为向量（用于视觉相似性），并与价格或类别等元数据一起存储。 数据库允许混合查询，例如“查找价格低于 100 美元且看起来与此图像相似的红色鞋子。” 此外，许多向量数据库支持实时更新，从而实现动态应用，如实时推荐引擎。 FAISS、Milvus 或 Pinecone 等工具抽象了 ANN 算法和分布式存储的复杂性，使开发人员可以专注于将向量搜索集成到应用程序中，而无需从头开始构建基础设施。 这种高效索引、元数据管理和可扩展性的结合使向量数据库成为满足现代 AI 驱动搜索需求的实用解决方案。