向量搜索通过使用机器学习模型生成的嵌入（数值表示）来集成，以实现快速相似性搜索。机器学习模型，特别是神经网络，通常将非结构化数据（如文本、图像或音频）转换为高维向量。这些向量捕获语义或上下文特征，允许向量搜索引擎根据相似性比较和检索项目。例如，在图像上训练的模型可能会生成向量，其中视觉上相似的照片在向量空间中更接近。这种集成支持诸如在电子商务中查找相关产品或检索具有相似主题的文档之类的应用程序。
该过程通常涉及两个阶段：训练模型以产生有意义的嵌入，以及索引这些嵌入以进行高效搜索。在训练期间，诸如用于文本的 BERT 或用于图像的 ResNet 之类的模型学习将输入映射到反映其语义关系的向量。一旦经过训练，这些嵌入就会存储在为近似最近邻 (ANN) 搜索优化的向量数据库中（例如，FAISS、Annoy 或 Elasticsearch 的向量搜索功能）。例如，推荐系统可以使用用户的交互历史记录来生成向量，然后搜索与该向量最接近的项目。诸如分层可导航小世界 (HNSW) 或基于树的分区之类的索引策略平衡了速度和准确性，从而可以在数百万个向量中以毫秒为单位进行搜索。
在实践中，这种集成需要仔细设计。对于实时应用程序，嵌入通常是预先计算和索引的，但某些系统会使用已部署的模型动态生成向量。例如，聊天机器人可能会使用语言模型将用户的查询转换为向量，然后在知识库中搜索预先索引的答案。挑战包括维护索引的新鲜度（例如，在新数据到达时更新向量）以及调整搜索参数以平衡精度和延迟。Pinecone 或 Milvus 等工具通过处理扩展和优化来简化此过程，使开发人员可以专注于模型和应用程序逻辑。通过将机器学习的模式识别与向量搜索的速度相结合，系统可以有效地处理语义搜索、异常检测或个性化内容检索等任务。