在向量搜索的上下文中，向量是将文本、图像或用户行为等数据转换为数字序列的数值表示。这些数字捕获了数据在多维空间中的基本特征或属性。例如，一个句子可以被转换成一个 300 维的向量，其中每个数字代表一个特定的语义或句法特征。这使得算法可以通过数学方式比较向量，使用余弦相似度或欧几里得距离等指标来衡量相似性。核心思想是具有相似特征的项，其向量在这个数学空间中会更接近。
向量搜索依赖于嵌入模型来生成这些数值表示。诸如 word2vec 用于文本或卷积神经网络 (CNN) 用于图像等嵌入模型，处理原始数据并输出保留有意义关系的向量。例如，在自然语言处理中，单词“国王”可能被嵌入为接近“王后”的向量，但远离“苹果”。同样，猫的图像将具有与汽车图像不同的向量。训练这些模型是为了确保语义或视觉相似性转换为向量空间中的几何邻近性。一旦数据被嵌入，向量搜索引擎就会使用近似最近邻 (ANN) 算法等索引技术，有效地找到相似向量，而无需详尽地比较数据库中的每个条目。
实施向量搜索的开发人员必须考虑维度、索引策略和模型选择等因素。高维向量（例如，1,000 维）可以捕获细粒度的细节，但可能需要更多的计算资源。诸如 FAISS、Annoy 或 HNSW 等库通过将数据划分为集群或构建分层图来优化向量搜索，从而加快查询速度。例如，推荐系统可以使用 FAISS 对用户偏好向量进行索引，并快速找到具有相似向量的产品。实际挑战包括平衡搜索速度和准确性——近似方法牺牲了一些精度来换取更快的速度——以及选择与数据类型对齐的嵌入模型（例如，BERT 用于文本，ResNet 用于图像）。向量的正确归一化和距离度量的选择也会显着影响性能，因此进行实验对于调整向量搜索系统至关重要。