嵌入向量中的相似性搜索是一种用于在高维向量空间中查找与给定查询在数学上“接近”的数据点的技术。嵌入向量将对象（如文本、图像或用户个人资料）表示为数值向量，从而捕获其语义或结构特征。相似性搜索测量这些向量之间的距离（使用余弦相似度或欧几里得距离等指标），以识别与查询共享特征的项目。此过程是推荐系统、搜索引擎或异常检测等应用程序的基础，在这些应用中，有效识别相关项目至关重要。
例如，在基于文本的搜索系统中，像“机器学习”这样的查询可能会转换为嵌入向量。然后，系统扫描预先计算的文档嵌入向量数据库，以查找那些向量最接近查询向量的文档。同样，在电子商务中，产品嵌入向量可以通过比较它们的向量表示来帮助推荐与用户过去购买的产品相似的项目。如果没有相似性搜索，这些任务将需要手动定义规则或特征，这在规模上是不切实际的。嵌入向量抽象了复杂性，而相似性搜索提供了一种可扩展的方式来运行该抽象。
核心挑战在于平衡速度和准确性。精确的最近邻搜索（如暴力比较）是准确的，但对于大型数据集来说计算成本很高。近似方法（如 Facebook 的 FAISS 或 Spotify 的 Annoy）使用基于树的分区或量化等技术将向量分组到集群中，从而实现更快但稍微不精确的结果。例如，FAISS 可能会将数百万个向量索引到存储桶中，从而允许它在搜索期间跳过不相关的比较。开发人员通常根据他们的具体需求选择工具：对于精度至关重要的小型数据集，选择精确方法；对于具有大规模数据的实时应用程序，选择近似方法。