什么是向量搜索？
向量搜索是一种通过比较称为向量的数值表示，来查找与给定查询在语义上相似的数据点的技术。与传统的基于关键词的搜索（匹配精确术语）不同，向量搜索测量多维空间中向量之间的“距离”，以识别具有相似特征的项目。 这种方法对于非结构化数据（如文本、图像或音频）特别有效，在这些数据中，精确的关键词匹配可能无法捕捉到预期的含义或上下文。
向量由嵌入模型创建，嵌入模型将原始数据转换为数值数组。 例如，可以使用像 BERT 这样的语言模型将句子转换为 512 维向量，而图像可以通过卷积神经网络 (CNN) 表示为向量。 这些模型将语义特征（例如句子中单词的含义或图像中的视觉模式）编码到向量结构中。 两个向量在这个空间中越接近（通过余弦相似度或欧几里得距离等指标衡量），原始数据点就被认为在语义上越相似。
向量搜索如何工作？
典型的向量搜索工作流程包括三个步骤：嵌入、索引和查询。 首先，通过嵌入模型处理数据以生成向量。 接下来，这些向量存储在专门的数据库或索引中，这些数据库或索引针对快速相似性比较进行了优化。 FAISS、Annoy 或 HNSW（分层可导航小世界）等工具通常用于创建近似最近邻的有效索引，从而平衡速度和准确性。 发出查询时，也会将其转换为向量，并且索引会根据所选距离指标检索最接近的匹配项。
例如，在音乐推荐系统中，歌曲可以嵌入为捕获流派、节奏或歌词主题的向量。 用户喜欢的歌曲在转换为向量后，将在索引中检索具有附近向量的其他歌曲。 类似地，在自然语言处理中，如果嵌入模型捕获了“canine companions”的语义关系，则搜索“canine companions”可能会返回提及“dogs”或“pets”的文档。 这种灵活性使向量搜索可用于推荐引擎、图像检索或异常检测等应用。
实际考虑因素和用例
实施向量搜索的开发人员需要考虑准确性、速度和资源使用之间的权衡。 近似最近邻 (ANN) 算法降低了计算成本，但可能会牺牲一些精度。 扩展到数十亿个向量需要分布式系统或基于云的解决方案，例如 Pinecone 或 Elasticsearch 的向量搜索功能。 预处理数据（例如，标准化）和选择正确的嵌入模型（特定于任务或通用）也会影响结果。
现实世界的例子包括电子商务平台使用向量搜索来推荐基于图像的视觉上相似的产品，或聊天机器人通过语义相似性将用户查询与预先编写的响应相匹配。 在网络安全中，向量搜索可以通过比较行为模式来检测异常网络流量。 通过利用机器学习生成的嵌入，向量搜索可以实现细致的、上下文感知的检索，这是传统方法难以实现的，使其成为处理复杂、非结构化数据的现代应用的关键工具。