向量库是预训练数值表示（向量）的集合，将数据（例如文本、图像或用户行为）映射到高维空间。这些向量捕捉语义关系，使算法能够基于相似性比较和处理数据。例如，在自然语言处理（NLP）中，像 Word2Vec 或 GloVe 这样的库将词语转换为向量，其中同义词或相关术语（例如“king”和“queen”）的位置更接近。类似地，来自 ResNet 或 VGG 模型等图像库将像素转换为表示视觉特征的向量。通过使用这些预计算的向量，开发人员避免从头开始构建模型，并专注于解决特定任务，如搜索或分类。
开发人员使用向量库来处理需要语义理解或相似性比较的任务。例如，在推荐系统中，可以将产品描述转换为向量，以找到具有相似属性的项目。在聊天机器人中，句子嵌入（例如，使用 Sentence-BERT）有助于将用户查询与预定义响应匹配。向量库还支持大规模高效搜索：FAISS 或 Annoy 等工具对向量进行索引，以实现快速最近邻查找，这对于图像检索或欺诈检测等应用至关重要。如果没有这些库，开发人员需要手动设计特征或计算大型数据集的成对相似性，这在计算上是昂贵的。
集成向量库通常涉及加载预训练模型或访问 API（例如，OpenAI 的嵌入服务）以为原始数据生成向量。然后，开发人员将这些向量用作机器学习模型或数据库系统的输入。例如，搜索引擎可以将文档向量存储在像 Pinecone 这样的数据库中并进行查询以查找相关结果。挑战包括为数据类型（文本、图像等）选择合适的库，以及在底层数据发生变化时确保向量保持最新。虽然向量库简化了许多任务，但它们需要仔细调整——例如调整维度或距离度量——以平衡准确性和性能。总的来说，它们是现代 AI 应用的基础工具，这些应用依赖于理解复杂数据中的模式。