向量在帮助语音和自然语言购物助手理解用户查询、检索相关信息以及个性化响应方面发挥着关键作用。从本质上讲，向量是数据的数值表示——例如词语、短语或产品属性——它们使机器能够高效地处理和比较信息。通过将非结构化语言或产品数据转换为向量，这些系统可以执行数学运算来识别模式、相似性和关系，从而推动准确的推荐和交互。
首先，向量帮助这些助手理解用户意图。当客户说“给我看看 100 美元以下的跑鞋”时，助手会使用 BERT 或 Word2Vec 等嵌入模型将每个词语转换为向量。这些嵌入捕获了语义含义，因此“running”（跑步）和“athletic”（运动）或“shoes”（鞋子）和“sneakers”（运动鞋）等词语被映射到数学上接近的向量。这使得系统能够识别同义词和上下文关系，即使确切的措辞有所不同。例如，基于向量的搜索可以将“跑鞋”与包含“越野跑鞋”或“运动鞋”的产品描述关联起来，确保查询不局限于纯粹的关键词匹配。
其次，向量支持高效的产品匹配。购物助手通常依赖向量数据库（例如 FAISS 或 Annoy）来存储产品的数值表示。每种产品的属性——如颜色、价格或品牌——都被编码成一个向量。当用户发出请求时，助手会使用余弦相似度等相似度度量来比较查询向量与产品向量。例如，如果用户询问“一件适合婚礼的红色连衣裙”，系统会识别出与“红色”、“连衣裙”和“正式”向量最接近的产品。这种方法适用于大型商品目录，因为向量搜索可以快速缩小结果范围，而无需进行详尽的基于文本的过滤。
最后，向量支持个性化。通过跟踪用户交互——例如过去的购买或点击的项目——助手会构建一个代表用户偏好的向量画像。随着时间的推移，这个画像会更新以反映趋势（例如，转向环保产品）。当用户询问“最新的科技小工具是什么？”时，系统会将他们的偏好向量与当前产品向量相结合，优先推荐符合其历史偏好的内容。这种方法还可以处理模糊查询：如果有人说“我需要给我妈妈买件礼物”，助手会使用其母亲过去的互动（如果共享）或一般人口统计数据来优化建议。通过在每个阶段——理解、检索和个性化——利用向量，购物助手能够提供更快、更相关的结果。