向量搜索通过比较数据的数值表示（向量）来查找相似性。向量搜索中最常用的数据类型包括文本、图像、音频、结构化数据以及这些类型的多模态组合。每种类型都使用专门的模型或算法转换成向量，以捕获其独特特征。例如，文本嵌入可能使用 BERT 等模型，而图像可能依赖于卷积神经网络 (CNN)。关键在于，只要任何数据类型能够有意义地转换为向量表示，就可以用于向量搜索。
文本是最直接的应用场景。句子、段落或文档使用 Word2Vec、GloVe 或基于 Transformer 的架构（如 BERT）等嵌入模型转换为向量。这些嵌入捕获语义含义，支持文档相似性检查或理解上下文的搜索引擎等任务。对于图像，预训练的 CNN（如 ResNet 或 VGG）提取特征（例如边缘、纹理）来创建向量。这使得反向图像搜索或基于内容的推荐成为可能。音频数据，如语音或音乐，可以使用 VGGish 或频谱图分析等模型进行转换，实现语音识别或歌曲相似性匹配。结构化数据，如用户行为日志或表格数据，也可以通过实体嵌入或自编码器等技术向量化，这在推荐系统中非常有用。
一个不太明显但功能强大的应用是将多种数据类型组合成一个向量（多模态搜索）。例如，产品列表可能包含文本描述、图像和用户评论——所有这些都可以编码到一个统一的向量中。像 CLIP（对齐文本和图像）这样的工具展示了这种方法。开发人员必须适当预处理数据（例如调整图像大小、分词文本），并选择与其用例对齐的嵌入模型。性能考量包括平衡向量维度（更高维度捕获更多细节但增加计算成本）和选择高效的搜索算法（例如通过 FAISS 或 HNSW 进行近似最近邻搜索）。向量搜索的灵活性使其适用于几乎任何数据类型，前提是嵌入过程保留了有意义的模式。