向量搜索是一种在自然语言处理 (NLP) 中使用的技术，通过比较语言数据的数值表示（向量）来查找语义相似的文本。文本使用 BERT、Word2Vec 或句子转换器等模型转换为密集向量，这些向量捕获语义含义。这些向量存储在数据库中，在搜索期间，系统会检索其向量与查询向量数学上最接近的条目。这种方法允许系统理解上下文和含义，而不仅仅依赖于关键词匹配，使其适用于推荐系统或问答等任务。
核心机制涉及嵌入模型和相似度度量。例如，像“如何重置我的密码？”这样的句子可以使用 Sentence-BERT 等模型转换为 768 维向量。当用户搜索“无法访问我的帐户”时，系统会生成此查询的向量，并使用余弦相似度或欧氏距离将其与存储的向量进行比较。FAISS (Facebook AI Similarity Search) 或 Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 等工具通过索引向量来优化此过程，即使在大型数据集中也能快速检索。这种方法非常适用于精确关键词重叠不足的任务，例如匹配同义词（“car” vs. “automobile”）或处理释义问题。
一个实际的用例是构建文档检索系统。假设开发者想创建一个支持文章搜索功能。他们可以使用预训练模型将所有支持文章嵌入到向量中，将它们存储在 Pinecone 或 Milvus 等向量数据库中，然后嵌入用户查询以查找最接近的匹配项。另一个例子是聊天机器人：通过将用户消息和预定义响应编码为向量，机器人可以快速识别最相关的回复。与传统的基于关键词的系统不同，向量搜索通过利用上下文嵌入来处理歧义（例如，“Apple”作为公司与水果）。如果需要特定领域的调优，开发者可以使用 Hugging Face 的 Transformers 等库生成嵌入，以及 TensorFlow 或 PyTorch 等框架进行自定义模型训练来实现。