向量数据库是一种专门设计的数据库类型，用于存储、索引和查询高维向量嵌入（embeddings）。这些嵌入是由神经网络等机器学习模型生成的数据（如文本、图像或用户行为）的数值表示。与依赖精确匹配或关键词搜索的传统数据库不同，向量数据库使用相似度度量（例如余弦相似度）在多维空间中查找与查询向量“接近”的数据点。这使得它们非常适合那些语义或上下文关系比精确匹配更重要的任务。例如，在电子商务中，可以将产品图片转换为向量嵌入，然后数据库可以快速检索视觉上相似的商品。
在电子商务中，向量数据库常用于推荐系统、个性化搜索和视觉产品发现。例如，推荐引擎可以根据用户的浏览历史和购买行为生成用户嵌入，然后使用向量数据库查找与这些用户画像相符的商品。同样，视觉搜索功能可以允许用户上传他们喜欢的连衣裙照片；数据库会通过比较它们的向量表示来返回具有相似图案、颜色或款式的商品。另一个使用案例是提高搜索相关性：如果客户搜索“舒适的跑鞋”，系统可以将该查询映射到向量，并检索与“舒适”、“跑步”和“鞋子”在语义上相关的产品，即使产品描述中没有包含这些确切的关键词。
将向量数据库集成到电子商务系统中的开发人员通常遵循涉及嵌入生成、索引和查询优化的工作流程。首先，原始数据（产品图片、文本描述、用户交互）通过模型处理，例如用于图像的 ResNet 或用于文本的 BERT，以创建嵌入。然后，使用 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）或 IVF（Inverted File Index）等算法在向量数据库中对这些嵌入进行索引，以实现快速的近似最近邻搜索。常用于此目的的工具有 FAISS、Milvus 或 Pinecone。例如，一个电子商务平台可以使用预训练的 CLIP 模型生成多模态嵌入（结合文本和图像），并将其存储在向量数据库中，以支持处理文本查询和图片上传的统一搜索界面。数据库处理高维数据并提供低延迟响应的能力对于实时用户体验至关重要。