向量搜索是一种通过比较数据的数值表示（向量）来查找与给定查询相似项目的技术。它广泛应用于理解相似性或上下文至关重要的场景。以下是三个关键用例，附带实际示例进行解释。
推荐系统 向量搜索通过将用户偏好与项目进行匹配来驱动个性化推荐。例如，Netflix 或 Spotify 等流媒体平台使用它来推荐电影或歌曲。每个用户的行为（观看历史、点赞）和项目（电影类型、歌曲特征）都被转换为向量。当用户与内容互动时，系统会搜索与其偏好最接近的向量。这种方法也适用于电子商务：亚马逊利用向量相似性根据浏览或购买历史推荐产品。通过将复杂的用户与项目交互编码为向量，推荐比协同过滤等传统方法更准确。
自然语言处理 (NLP) 应用 在 NLP 中，向量搜索实现了文本的语义理解。例如，搜索引擎使用它来返回与查询意图匹配的结果，即使关键词不同。客户支持聊天机器人可以使用 BERT 等模型将用户问题和 FAQ 答案转换为向量。当用户问“我如何重置密码？”时，系统会找到与“恢复账户访问”等短语最接近的向量。类似地，文档聚类工具通过比较其向量表示来按主题对文章进行分组。这避免了对精确关键词匹配的依赖，提高了情感分析或主题建模等任务的准确性。
图像和多媒体检索 向量搜索对于查找相似的图像、视频或音频文件至关重要。Google 图片使用它进行反向图像搜索：上传的照片被转换为向量，系统会查找视觉上相似的图片。Pinterest 等社交媒体平台也应用此技术推荐视觉上相关的内容。在音频应用中，Shazam 等服务通过比较编码为向量的频谱特征来将短音频片段与歌曲匹配。安全系统也将其用于人脸识别，通过比较人脸嵌入（向量）来识别个人。这些用例依赖于深度学习模型（例如 CNN）从原始媒体中提取有意义的特征并转换为向量，从而实现高效搜索。
通过实现跨不同数据类型的高效相似性比较，向量搜索解决了传统关键词或精确匹配方法力所不及的问题。其灵活性使其成为现代 AI 驱动应用的基础工具。