Deepseek 提供了强大的向量搜索能力，旨在高效处理高维数据。它使用向量嵌入（文本、图像或用户行为等数据的数字表示）来实现相似性搜索。例如，如果您使用 BERT 等模型将产品描述转换为向量，Deepseek 可以快速找到具有相似语义的项目。它支持余弦相似度和欧几里得距离等常见距离度量，允许开发人员微调相似性的衡量方式。这使其适用于推荐系统等应用，在这些应用中，识别具有相似特征的项目至关重要。该系统针对低延迟查询进行了优化，即使处理大型数据集也能确保在毫秒内返回结果。
Deepseek 的一个关键优势是其可伸缩性和高效索引。它使用分层可导航小世界 (HNSW) 或倒排索引 (IVF) 等算法将向量组织成可搜索的结构，从而平衡速度和准确性。例如，一个电子商务平台可以索引数百万个产品向量，并根据用户的浏览历史实时检索推荐。Deepseek 还支持增量更新，允许索引保持最新而无需完全重建。这对于新闻聚合器每天添加文章等动态数据集非常有用。此外，它可以处理结合向量相似性和元数据过滤的混合查询（例如，“查找与此风格相似且价格低于 100 美元的鞋子”），为开发人员在定制搜索逻辑方面提供了灵活性。
对于开发人员来说，Deepseek 通过 Python、Java 和 JavaScript 等语言的 API 和客户端库提供了直接的集成。典型的工作流程包括通过预训练模型生成嵌入，将其插入 Deepseek 的索引，然后使用 REST 端点或 SDK 方法进行查询。例如，一个 Python 脚本可以使用 deepseek-client 上传图像向量，然后用几行代码运行最近邻搜索。该系统包括监控工具，用于跟踪查询性能和资源使用情况，帮助团队优化索引。文档提供了有关针对特定用例调整搜索半径或索引类型等参数的清晰指导。通过抽象基础设施的复杂性，Deepseek 让开发人员可以专注于构建应用程序，而不是管理搜索基础设施。