向量搜索通过使用图像的视觉特征进行基于相似性的检索，而不是仅仅依赖于基于文本的元数据，从而改进了图像搜索。 传统的图像搜索方法通常依赖于文件名、标签或手动注释，这些信息可能不完整或不准确。 向量搜索会将图像转换为数字表示（向量），这些向量捕获了图像的视觉特征，例如形状、颜色和纹理。 这些向量是使用深度学习模型（如卷积神经网络 (CNN)）生成的，这些模型分析像素数据以提取有意义的模式。 通过将查询图像的向量与数据库中的向量进行比较，向量搜索可以识别视觉上相似的结果，即使缺少文本描述或文本描述不匹配也是如此。
向量搜索的一个关键优势在于它能够处理难以用关键字描述的复杂视觉查询。 例如，如果元数据仅包含“连衣裙”或“红色”等通用术语，则搜索“带有花卉图案的红色连衣裙”的用户可能无法找到相关结果。 向量搜索通过直接将查询图像的视觉特征与其他图像进行比较来绕过此限制。 此外，它支持细粒度的相似性，例如通过分析调色板和对象排列来查找具有特定构图（例如，“一只狗坐在沙发上”）或抽象概念（如“快乐氛围”）的图像。 这种方法在电子商务中尤其有用，在电子商务中，用户可能会使用参考图像而不是文本来搜索产品。
从技术角度来看，向量搜索依赖于高效的索引和相似性计算。 像 HNSW 或 Annoy 这样的近似最近邻 (ANN) 算法即使在大规模的情况下也能实现跨高维向量数据集的快速搜索。 例如，开发人员可以使用像 FAISS 这样的库或像 Milvus 这样的数据库来索引数百万个图像向量并执行实时相似性搜索。 这些工具通过在搜索期间对向量进行聚类或修剪不太相关的候选对象来优化存储和查询速度。 向量搜索还与多模态系统集成，允许混合查询，将文本和图像结合起来（例如，搜索“像这张照片但带有日落背景的图像”）。 通过专注于视觉语义，与传统的基于关键词的方法相比，向量搜索提供了更准确和灵活的结果。
