向量搜索通过有效地从大型数据集中检索相关信息，在生成式 AI 中发挥着关键作用。生成式 AI 模型，例如用于文本或图像生成的模型，通常需要上下文或参考数据才能生成准确的输出。向量搜索通过快速识别与给定查询相似的数据点来提供帮助，从而允许生成模型专注于最相关的信息。这在处理非结构化数据（如文本、图像或音频）时尤其有用，因为传统的基于关键字的搜索方法会失效。
在技术层面，向量搜索依赖于嵌入（捕捉语义含义的数据的数值表示）。例如，使用机器学习模型将句子或图像转换为高维向量。当用户提交查询时，系统会为该查询生成一个嵌入，并搜索预先计算的嵌入数据库以找到最接近的匹配项。此过程使用相似性指标，如余弦相似性或欧几里得距离。例如，生成式 AI 聊天机器人可能会使用向量搜索从知识库中检索相关片段，然后再生成响应，从而确保输出基于事实。
一个实际的例子是检索增强生成 (RAG)，其中向量搜索和生成式 AI 协同工作。假设开发人员构建了一个问答系统。该系统首先将用户的问题转换为向量，并搜索文档嵌入数据库以查找相关段落。然后，生成模型使用这些段落来构建连贯的答案。如果没有向量搜索，该模型可能会产生幻觉或遗漏关键细节。向量搜索也具有良好的可扩展性，使其能够处理实时应用（如推荐系统或内容审核工具）中的大型数据集。通过缩小生成模型处理的数据范围，可以提高效率和准确性。