向量搜索通过比较数据的数值表示（向量）来检索相关结果，以查找在语义或上下文上与查询相似的项目。它的工作原理是首先使用机器学习模型（如词嵌入（例如，BERT）或图像编码器（例如，CNN））将数据（例如文本、图像或用户行为）转换为高维向量。这些向量捕获数据的有意义的特征，例如句子的语义或图像中的视觉模式。当用户提交查询时，系统使用相同的模型将其转换为向量，然后使用相似性度量（如余弦相似度或欧几里得距离）在预先计算的索引中搜索最接近的匹配向量。
检索过程依赖于高效的算法来处理大规模向量数据集。不是将查询向量与每个存储的向量进行比较（这将是计算密集型的），而是使用近似最近邻 (ANN) 算法，如 HNSW（分层可导航小世界）、IVF（倒排文件索引）或 LSH（局部敏感哈希）。这些方法将向量组织成允许系统快速缩小候选范围的结构。例如，HNSW 构建一个分层图，其中节点表示向量，从而可以快速遍历以找到邻居。IVF 将向量分区为聚类，并且仅搜索查询最相关的聚类。这些优化平衡了速度和准确性，使向量搜索适用于实时应用程序。
向量搜索的有效性取决于嵌入模型的质量和相似性度量的选择。例如，在产品推荐系统中，嵌入可能捕获用户偏好和产品属性。如果用户搜索“舒适的跑鞋”，则嵌入模型会将此查询映射到与标记有“缓冲”、“轻便”或“运动”等术语的产品接近的向量。开发人员还必须调整参数（如 IVF 中的聚类数量或 HNSW 中的图层）以优化性能。FAISS 或 Elasticsearch 的向量搜索功能等工具提供了可配置的实现，允许开发人员使系统适应其特定的数据和延迟要求。通过专注于这些组件，向量搜索可以实现诸如语义文本搜索、图像检索或具有高准确性的个性化推荐之类的应用。