当向量存在重叠相似性时，它们在共享空间中的表示会捕获共同的特征或模式，从而产生可衡量的关系。这发生在不同的数据点（文本、图像等）被编码成维度部分或完全对齐的向量时。例如，在自然语言处理中，“汽车”和“卡车”的嵌入向量可能在表示车辆相关属性的维度上重叠，而在大小或用途等其他维度上有所不同。重叠通常是故意的——它使模型能够通过识别共享特征来进行泛化——但如果管理不当，也可能造成歧义。余弦相似度或点积计算等工具可以量化这些重叠，帮助开发者评估向量之间的相关程度。
重叠相似性在推荐系统或聚类等应用中至关重要。假设两个用户对流媒体服务的偏好向量在“科幻”和“动作”等类型上重叠。即使他们的其他偏好不同，模型也可能向这两位用户推荐相似的内容。同样，在图像识别中，“猫”和“狗”照片的向量可以共享毛发纹理或四足结构等维度，使它们在向量空间中看起来比“树”向量更接近。然而，这种重叠也可能带来挑战。例如，如果文档嵌入共享过多的关键词而没有区分上下文，搜索引擎可能会返回不相关的结果。开发者通常通过降维或微调嵌入以强调独特特征等技术来优化向量空间，从而缓解这一问题。
处理重叠相似性需要在特异性和泛化性之间取得平衡。一种方法是调整模型训练：例如，通过三重损失（triplet loss）将相似项目的嵌入向量拉得更近，同时将不相似的推开。实际上，一个音乐应用可以训练嵌入向量，将“摇滚”和“金属”歌曲分组靠近，但确保它们不会与“古典”向量过度重叠。另一种策略是分层建模，其中大类共享重叠的维度，但子类具有独特的特征。开发者还必须评估权衡：更多的重叠可以提高泛化能力，但会降低精确度。使用真实世界数据进行测试——例如，验证查询“python”时，返回与编程相关的结果而非与蛇相关的结果——可以确保重叠与用户期望一致。最终，管理向量相似性在于设计能够反映有意义关系而不混淆不同概念的空间。