向量搜索是AI搜索引擎的核心组件，能够高效地进行基于相似度的数据检索。与依赖精确匹配或预定义规则的传统关键词搜索不同，向量搜索通过将数据（如文本、图像或用户行为）表示为高维空间中的数值向量来工作。这些向量捕获语义或上下文含义，即使条目之间没有共享完全相同的关键词，引擎也能找到概念上相似的条目。例如，搜索“如何修理汽车引擎”可能会返回关于“汽车维修技术”的结果，因为它们在嵌入空间中的向量表示很接近，即使这些短语在词汇上没有重叠。
向量搜索的技术基础涉及近似最近邻（ANN）搜索等算法，这些算法能快速识别与查询向量最接近的向量。这至关重要，因为在大规模数据集中计算每个条目与高维向量（例如 768 或 1024 维度）之间的精确距离在计算上是不可行的。Facebook 的 FAISS、Google 的 ScaNN 或 Annoy 等开源库通过使用分层可导航小世界（HNSW）或乘积量化等技术来优化这一过程。例如，电商平台可以使用向量搜索，通过比较用户的浏览历史（编码为向量）与产品嵌入来推荐产品，即使用户并未明确搜索过这些商品。
向量搜索在需要语义理解或处理非结构化数据的应用中尤为重要。例如，在自然语言处理中，BERT 或 GPT 等模型生成文本嵌入，向量搜索引擎利用这些嵌入来实现超越关键词匹配的语义搜索。类似地，图像搜索引擎使用 CNN（卷积神经网络）将图像转换为向量，并检索视觉上相似的结果。开发者可以使用 Elasticsearch（及其 dense_vector 类型）或 Pinecone 等专注于可扩展向量存储和检索的数据库，将向量搜索集成到现有系统中。通过将向量搜索与传统方法结合使用（例如在应用相似度排序之前按元数据过滤结果），开发者可以平衡复杂 AI 驱动搜索应用的准确性和性能。