最近邻搜索 (NNS) 在使用嵌入时起着至关重要的作用，它能够高效地检索高维空间中相似的数据点。嵌入将对象（如文本、图像或用户偏好）表示为稠密向量，其中向量空间中的几何接近度反映了语义或功能上的相似性。NNS 识别与查询向量最接近的向量，使系统能够找到共享有意义关系的项目。例如，在推荐系统中，可以通过 NNS 比较用户和项目嵌入，以推荐与用户过去偏好相似的产品。如果没有 NNS，比较大型数据集中每对可能的向量在计算上是不可行的，这使得嵌入在实际应用中变得远不如有用。
NNS 的机制涉及经过优化的算法，以在高维空间中平衡速度和准确性。诸如暴力搜索之类的精确方法计算查询与数据集中每个向量之间的距离，从而保证完美的结果，但随着数据集大小的增加，其扩展性较差。近似最近邻 (ANN) 算法，例如 Facebook 的 FAISS、Spotify 的 Annoy 或 Google 的 ScaNN，以少量准确性换取显着的速度提升。这些工具使用空间分区（将空间划分为区域）或量化（将向量压缩为较低位表示）等技术来减少比较。例如，FAISS 可以通过对相似向量进行聚类并将搜索限制在最相关的聚类上来在几毫秒内搜索数十亿个向量。这使得 NNS 对于语义搜索引擎等应用程序来说是可行的，在这些应用程序中，将用户的查询与数百万个文档进行匹配既需要速度又需要相关性。
NNS 的实际实现需要仔细权衡。高维嵌入通常会受到“维度诅咒”的影响，在这种情况下，随着维度的增长，距离度量变得越来越没有意义，从而导致嘈杂的结果。开发人员必须根据数据集大小、延迟要求和可接受的错误率来选择算法。例如，一个小型电子商务网站可能会使用简单的 k-d 树进行精确匹配，而一个大型流媒体服务则依赖于 ANN 库来处理数百万个用户和歌曲嵌入。此外，降维（例如，PCA）或归一化等预处理步骤可以提高 NNS 性能。通过将算法的选择与问题的约束条件对齐（并进行严格的测试），开发人员可以利用 NNS 构建可扩展的系统，从而有效地利用嵌入中编码的语义关系。