向量搜索是推荐系统中的核心技术，用于高效地将用户偏好与相关物品匹配。它通过将数据（如用户行为、物品属性或文本）转换为能够捕捉其特征的数值向量（数字数组）来实现。这些向量随后被索引到数据库中，使得系统能够快速找到与用户查询或个人资料向量相似的物品。例如，在电影推荐系统中，每部电影可以根据类型、导演或用户评分表示为一个向量。当用户与某些电影互动时，他们的偏好也会被转换为一个向量，系统会使用余弦相似度或欧氏距离等相似性度量，搜索与用户向量最接近的电影向量。
在实践中，向量搜索通过比较嵌入（从数据中学习到的密集向量表示）来实现推荐。例如，协同过滤模型通常通过分析历史互动（如购买、点击）来生成用户和物品嵌入。一位经常观看科幻电影的用户，其嵌入可能接近代表科幻电影的向量。为了检索推荐，系统会在物品向量中执行最近邻搜索，以找到与用户嵌入最相似的那些。FAISS（Facebook AI Similarity Search）或 Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）等工具优化了这一过程，即使面对数十亿物品也能实现快速查询。Spotify 等流媒体平台使用这种方法通过比较音频特征向量来推荐歌曲，而亚马逊等电商网站则使用产品向量来建议与用户浏览历史相似的物品。
关键的实现考虑因素包括平衡准确性和速度。精确最近邻搜索计算成本高昂，因此通常使用近似方法（ANN 算法）来牺牲少量准确性以换取更快的性能。开发者还必须决定如何生成嵌入：预训练模型（如用于文本的 BERT）适用于通用特征，而自定义模型（如矩阵分解）可以在特定领域数据上进行训练。实时更新是另一个挑战——用户向量可能需要随着偏好变化而刷新。混合系统将向量搜索与规则（如流行度过滤器）或其他技术（如协同过滤）相结合，以提高相关性。例如，新闻应用可以将基于向量的文章推荐与热门话题结合起来。通过有效组织数据和选择合适的工具，开发者可以使用向量搜索构建可伸缩的个性化推荐系统。