向量搜索在电子商务中用于分析图像、文本和用户行为等复杂数据类型，以改进产品发现和个性化推荐。其工作原理是将非结构化数据（如产品描述、图像或用户互动）转换为数值向量。然后使用相似性度量对这些向量进行索引和比较，以检索相关结果。例如，当客户搜索“舒适的跑鞋”时，向量搜索可以基于语义含义而非仅仅关键词重叠来匹配产品，即使产品描述中没有明确使用“舒适”一词。
一个实际应用是图像搜索。如果用户上传一件连衣裙的照片，向量搜索可以分析图像的视觉特征（颜色、形状、纹理），并从商品目录中返回类似商品。另一个应用场景是个性化推荐。通过将用户的历史行为（点击、购买）编码为向量，系统可以找到具有相似向量的产品，从而有效地推荐符合用户偏好的商品。对于基于文本的搜索，向量嵌入捕获上下文关系，使得像“经济实惠的防水夹克”这样的查询能够找到描述为“预算友好的防雨外套”的产品，而无需精确的关键词匹配。
从技术角度来看，向量搜索依赖于机器学习模型生成嵌入向量，例如用于图像的 CNN 或用于文本的 BERT 等 Transformer 模型。这些嵌入向量存储在针对使用近似最近邻（ANN）等算法进行快速相似性搜索而优化的向量数据库中。FAISS、Annoy 或专用向量数据库（如 Pinecone、Milvus）等工具负责处理大规模商品目录的可伸缩性。对于开发者而言，集成向量搜索包括数据预处理（例如为所有产品生成嵌入向量）、配置 ANN 索引以实现高效查找，以及在准确性和延迟之间取得平衡。与倒排索引等传统方法相比，这种方法使电子商务平台能够提供更快、更直观的搜索体验。