向量搜索通过将图像、音频和视频等复杂数据类型表示为数值向量，从而实现多媒体搜索，可以高效地比较相似性。传统的基于关键词的搜索在多媒体方面表现不佳，因为它依赖于文本元数据，而文本元数据可能无法捕捉文件的实际内容。向量搜索通过使用机器学习模型将多媒体转换为高维向量来解决这个问题。例如，图像可以通过卷积神经网络 (CNN) 进行处理，以生成嵌入——一种捕捉形状、颜色和纹理等视觉特征的数值表示。这些向量随后在针对快速相似性比较优化的数据库中进行索引，从而有效地支持诸如“查找与此照片相似的图像”之类的查询。
该过程依赖于专门的算法和基础设施来处理不同的数据类型。例如，可以使用 VGGish 等模型将音频文件转换为基于频谱图的向量，而视频可以分割成帧或片段，每个帧或片段都被处理成向量。跨模态搜索也是可能的——例如，通过将不同的媒体类型映射到共享向量空间，可以根据文本描述查找图像。FAISS（Facebook AI Similarity Search）或 Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 等工具可以高效地索引和查询这些向量。开发人员可以使用余弦相似度或欧几里得距离等距离度量来对结果进行排序，从而确保查询向量从数据库中检索到最相关的多媒体项。
实际应用突出了向量搜索的实用性。电子商务平台使用它来进行可视化产品推荐：用户上传鞋子的照片可以通过比较图像向量找到类似的款式。内容审核系统通过将上传的内容与标记的向量进行匹配，来检测受版权保护的视频或不当图像。混合方法将向量搜索与元数据过滤器（例如，价格范围或类别）结合起来，以优化结果。挑战包括大型数据集的计算成本以及调整模型以捕捉相关特征。诸如分布式向量数据库（例如，Milvus）或 GPU 加速等解决方案有助于扩展这些系统。通过关注核心机制——嵌入生成、索引和相似性评分——开发人员可以构建强大的多媒体搜索系统，从而超越基于文本的限制。