人工智能在优化向量搜索中起着至关重要的作用，它提高了基于相似性的检索系统的效率、准确性和可扩展性。 向量搜索涉及通过比较数据点的向量表示来查找与查询在语义上相似的数据点（如文本、图像或用户配置文件）。 人工智能模型，尤其是神经网络，通过生成高质量的嵌入（捕获数据中复杂关系的数值表示）来增强此过程。 例如，基于 Transformer 的模型（如 BERT 或句子 Transformer）将文本转换为密集向量，其中语义相似性对应于向量空间中的几何邻近性。 这使得搜索系统能够更好地理解上下文、同义词或抽象概念，从而与基于关键词的方法相比，获得更相关的结果。
人工智能还优化了向量搜索的索引和查询阶段。 由于计算成本，传统的精确搜索方法在大型数据集中变得不切实际。 为了解决这个问题，人工智能驱动的技术（如近似最近邻 (ANN) 算法，例如 HNSW（分层可导航小世界）或乘积量化）平衡了速度和准确性。 这些算法使用机器学习将向量组织成高效的数据结构，从而减少搜索延迟，而不会显着降低精度。 例如，HNSW 构建一个图形，其中附近的向量相互连接，从而在查询期间实现快速遍历。 此外，强化学习可以根据查询模式动态调整索引参数，从而优化特定工作负载的性能。 这种适应性对于实时推荐系统等应用程序至关重要，在这些应用程序中，响应时间和相关性直接影响用户体验。
人工智能的另一个关键贡献是处理高维和异构数据。 现代应用程序通常涉及多模式数据（例如，组合文本、图像和用户行为），这需要统一的向量表示。 诸如对比学习之类的技术训练模型以将来自不同模式的嵌入对齐到共享空间中，从而实现跨模式搜索（例如，从文本查询中查找图像）。 人工智能还通过分布式向量数据库（如 Milvus 或 Weaviate）解决了可扩展性挑战，这些数据库使用机器学习来跨集群分区和管理数据。 例如，欺诈检测系统可能使用人工智能将交易模式编码为向量，然后执行快速相似性搜索以识别异常行为。 通过自动化特征工程、改进索引和启用跨模式分析，人工智能减少了维护高性能向量搜索系统所需的人工工作，使其可用于更广泛的用例。