向量搜索可以与联邦学习集成，在保护隐私的同时改进模型训练和数据检索。联邦学习在去中心化设备或服务器上训练机器学习模型，无需共享原始数据。向量搜索能够高效地查找相似的高维数据点（如嵌入向量），通过实现模型更新的选择性聚合或从分布式数据集中检索相关模式来增强此过程。例如，在训练期间，中央服务器可以使用向量搜索来识别来自设备的相似模型更新簇，从而确保更高效和隐私保护的聚合。这避免了传输不必要或冗余的数据，减少了通信开销并维护了用户隐私。
一个实际的例子是医疗保健应用。想象一下医院协同训练一个模型来检测医学图像中的疾病。每家医院在其本地数据上进行训练，生成模型更新（例如，梯度向量）。向量搜索可以识别最具代表性或最独特的更新，而不是将所有更新发送到中央服务器，从而减少冗余传输。类似地，在联邦推荐系统中，用户设备可以为其交互历史生成嵌入向量。服务器可以使用向量搜索在网络中查找具有相似嵌入向量的用户，然后聚合他们的更新来优化推荐，而无需暴露个人用户行为。这些用例展示了向量搜索如何在去中心化环境中优先处理相关信息。
然而，挑战依然存在。向量搜索需要高效地对高维数据进行索引和比较，这在扩展到数千台设备时计算成本可能很高。近似最近邻（ANN）算法（例如 FAISS）或量化方法等技术可以缓解这一问题。如果向量相似性无意中泄露敏感模式，也会产生隐私风险。针对向量的同态加密或索引期间的差分隐私等解决方案可以解决这个问题。总的来说，将向量搜索与联邦学习集成需要平衡效率、准确性和隐私，但这为更智能的去中心化模型训练和数据利用开辟了新的机会。