向量嵌入通过实现语义理解、相似性匹配和跨模态检索来增强搜索系统。它们将文本、图像或用户行为等数据转换为数值向量，允许算法根据含义而非仅仅是关键字来比较和检索信息。以下是三个关键应用
1. 语义搜索 向量嵌入通过捕获查询背后的上下文和意图来提高搜索相关性。传统的基于关键字的系统在处理同义词、相关概念或模糊术语时会遇到困难。例如，如果仅依赖关键字匹配，搜索“如何修理扁平轮胎”可能会错过使用“爆胎修理”等术语的相关文章。使用嵌入，查询和文档被转换为向量，余弦相似度识别语义上接近的匹配项。像 BERT 或 sentence-transformers 这样的模型生成能够理解“自行车轮胎修理”等短语与查询相关的嵌入。这种方法在客户支持系统中特别有用，在这些系统中，用户描述问题的措辞与文档的措辞不同。
2. 基于相似性的推荐 嵌入通过识别与用户的输入或历史记录相似的项目来为搜索中的推荐功能提供支持。例如，在电子商务中，搜索“无线耳机”可以通过比较其嵌入向量返回具有相似功能的产品（例如，降噪耳塞）。像 Spotify 这样的平台使用嵌入来推荐具有相似声学属性的歌曲，即使它们的标题或流派不同。为了扩展这一点，开发人员使用近似最近邻 (ANN) 库，如 FAISS 或 HNSW，它们可以有效地搜索大型向量数据库。这些工具无需进行详尽的比较即可实现实时推荐，使其适用于具有数百万个项目的应用程序。
3. 跨模态和多语言搜索 向量嵌入支持跨不同数据类型或语言进行搜索。例如，CLIP（来自 OpenAI 的一个模型）将图像和文本映射到同一个向量空间，允许用户使用文本查询搜索图像，例如“山上的日落”。同样，像多语言 BERT 这样的多语言模型将来自不同语言的文本嵌入到共享空间中，从而可以在英语中搜索“餐厅”以返回用西班牙语标记为“restaurante”的结果。这对于为不同受众服务的全球平台非常有价值。开发人员通过使用嵌入模型预处理数据并将向量索引到针对快速检索优化的数据库中来实现这些系统。
通过利用嵌入，开发人员可以构建处理细微查询、多样化数据类型和多语言内容的搜索系统，从而显着改善用户体验。