完全向量原生（vector-native）的电商技术栈围绕向量嵌入和相似性搜索构建，用于处理产品数据、搜索、推荐和个性化。它不依赖传统数据库或基于关键词的系统，从产品目录到用户交互的每个组件都使用向量表示。这些向量捕获语义关系（例如产品属性、用户偏好）并实现快速相似性比较。例如，产品图片可以使用 CLIP 等视觉模型编码为向量，而文本描述则使用 BERT 等语言模型处理。该技术栈优先考虑实时向量操作，确保搜索或推荐等任务即使面对数百万件商品也能即时响应。
核心层包括用于存储和查询嵌入的向量数据库（例如 Pinecone、Milvus），并集成了生成和更新向量的流水线。产品数据在目录更新期间被摄取并转换为向量，而用户行为（点击、购买）则持续转换为动态用户偏好向量。搜索和推荐引擎直接使用近似最近邻 (ANN) 算法查询这些向量。例如，搜索“舒适跑鞋”可能会将查询向量与鞋子嵌入进行比较，优先考虑语义匹配而不是精确关键词。个性化引擎将用户向量与产品向量结合以对结果进行排序。混合设置可能仍使用关系型数据库处理事务性数据（订单、库存），但将所有搜索/推荐逻辑卸载到向量层。
开发者可以通过将向量流水线集成到现有系统中来实现这一点。典型的流程是：(1) 使用预训练模型嵌入产品图片、文本和用户会话。(2) 将这些向量索引到专用数据库中。(3) 用 ANN 查询替换关键词搜索，使用过滤器（价格、品牌）来细化结果。(4) 用户交互时实时更新用户向量。挑战包括平衡准确性和速度（例如调整 ANN 参数）以及管理生成嵌入的计算成本。FAISS 或 HNSW 索引等工具优化向量搜索性能，而 TensorFlow Serving 或 ONNX Runtime 等框架处理模型推理。结果是一个技术栈，其中每一次交互（搜索、产品比较、“类似商品”建议）都由语义向量匹配驱动。