向量搜索是在线商店提升产品发现和用户体验的关键工具，它通过基于语义或视觉相似性来匹配商品。与传统的基于关键词的搜索不同，向量搜索使用嵌入——数据的数值表示——来寻找共享底层模式的商品，即使它们不共享完全相同的关键词。这种方法在用户意图或产品属性复杂或模糊的场景中特别有用。以下是三个常见用例。
产品推荐 向量搜索通过识别与用户浏览历史或偏好相似的商品来实现个性化推荐。例如，如果客户查看了一件红色连衣裙，向量搜索可以通过比较商品图像或文本的嵌入，找到其他颜色、图案或风格相似的连衣裙。即使商品缺乏精确的元数据，这种方法也有效，因为系统会直接分析视觉或语义特征。开发人员可以使用预训练的神经网络为产品图像和描述生成嵌入，然后使用像 FAISS 或 Pinecone 这样的向量数据库进行快速相似性搜索来实现这一功能。与基于规则的系统相比，这种方法在大型商品目录中扩展性更好。
视觉搜索 在线商店利用向量搜索让用户通过上传图片来查找商品。例如，顾客可以拍下朋友家喜欢的台灯照片，然后用它来搜索商店的商品目录。系统会将图片转换为向量，并与数据库中产品图片的嵌入进行匹配。这需要训练或微调一个模型（例如 ResNet 或 CLIP），以生成能够捕获形状、纹理或颜色等视觉特征的嵌入。开发人员必须优化模型和数据库，以处理高分辨率图像并确保低延迟，因为用户期望接近即时的结果。集成此功能可以减少那些难以用文字描述商品的顾客的障碍。
处理模糊查询 当用户输入诸如“苹果”或“黑色夹克”等模糊搜索词时，向量搜索通过考虑上下文来提高相关性。例如，“苹果”可能指的是品牌或水果，具体取决于用户的过去行为。通过将搜索词和产品数据转换为向量，系统可以优先显示符合推断意图的商品。开发人员可以将文本嵌入（使用 Sentence-BERT 等模型生成）与用户交互数据结合起来优化结果。这种方法也适用于“适合海滩派对的夏装”等抽象查询，向量相似性有助于匹配具有相关风格或材质的商品，即使这些关键词没有被明确标记。