向量搜索通过实现语义理解、提升可伸缩性和支持灵活的数据处理来增强全文检索系统。与依赖精确匹配或预定义规则的传统关键词搜索不同，向量搜索将数据表示为数值向量。这些向量捕捉上下文关系，使得系统能够根据含义而非仅仅语法来查找结果。这种方法解决了传统方法的关键局限性，并为搜索的准确性和效率开启了新的可能性。
一个主要好处是提升了语义搜索能力。例如，用户搜索“如何修复慢电脑”时，如果内容使用了“优化 PC 性能”或“减少系统延迟”等术语，传统方法可能找不到相关文章。向量搜索将这些短语映射到共享语义空间中的向量，即使没有重叠的关键词也能识别它们的相似性。这在客户支持系统等应用中特别有用，因为查询的措辞常常不同但潜在意图相同。开发者可以使用预训练语言模型（例如 BERT 或 SentenceTransformers）生成嵌入向量来实现此功能，确保系统理解同义词、相关概念和上下文细微差别。
另一个优势是处理大型数据集时的可伸缩性。传统关键词搜索在数据增长时性能会受到影响，需要复杂的索引和优化。向量搜索利用近似最近邻 (ANN) 算法，例如 HNSW 或 IVF，可以高效地从数百万条记录中筛选候选结果。例如，一个拥有 1000 万件商品的电商平台可以使用向量搜索快速检索与用户查询相似的商品，即使商品描述差异很大。此外，Pinecone 或 Milvus 等向量数据库优化了存储和检索，使得处理社交媒体帖子或流媒体内容等动态数据的实时查询成为可能。
最后，向量搜索支持多模态数据集成。由于向量可以表示文本、图像、音频甚至结构化数据，开发者可以构建统一的搜索系统。例如，一个医疗数据库可以通过将 X 射线图像和文本都转换为向量来允许使用图像搜索研究论文。这种灵活性还支持混合方法——将基于向量的语义匹配与传统过滤器（例如日期范围或类别）相结合——来优化结果。通过将搜索逻辑与特定数据格式解耦，向量搜索简化了需要处理不同输入并保持高结果相关性的应用程序架构。
