向量搜索是最近邻搜索（NNS）的一种特定应用，旨在处理表示为向量的高维数据。其核心是通过比较向量表示来查找数据集中与查询项最相似的项。通常使用余弦相似度或欧几里得距离等距离度量来衡量这种相似性。另一方面，最近邻搜索是一个更广泛的算法概念，专注于在任何度量空间中识别与给定查询最近的数据点。向量搜索利用 NNS 技术高效地在基于向量的系统中执行相似性比较，使其成为专门针对向量数据的 NNS 子集。
举例来说，考虑一个生成 embeddings 的机器学习模型——即代表数据特征的数字向量，如文本、图像或用户行为。当您搜索相似图像或根据用户偏好推荐产品时，实际上是在执行向量搜索。例如，在图像检索中，每张图像都被模型（如 ResNet）转换为向量，NNS 算法会找到向量与查询向量最接近的图像。类似地，在自然语言处理中，可以使用 NNS 比较句子的 embeddings，以找到语义相似的文本。这里的关键是向量搜索依赖 NNS 来高效处理比较大量向量的计算密集型任务，尤其是在处理数百万或数十亿数据点时。
从开发者的角度来看，向量搜索的实际实现需要根据准确性、速度和资源使用之间的权衡来选择合适的 NNS 算法。精确的 NNS 方法，如暴力搜索，保证了完美的准确性，但由于其线性时间复杂度，对于大型数据集来说不切实际。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），牺牲了一些准确性以显著提高速度。FAISS、Annoy 或 ScaNN 等库提供了这些算法的优化实现，使得开发者无需重复造轮子即可将向量搜索集成到应用程序中。例如，推荐系统可以使用 FAISS 快速找到与查询最接近的用户或商品 embeddings，从而实现实时个性化。理解这些工具及其底层的 NNS 原理对于构建可扩展的向量搜索系统至关重要。