近似最近邻 (ANN) 搜索在零售业中扮演着关键角色，它能高效地从大型数据集中检索基于相似度的商品、客户数据或内容。在零售应用中，精确最近邻搜索（保证精确结果）往往不切实际，因为它需要对比海量目录中的每一个商品，计算成本极高。ANN 算法牺牲少量准确性，换取速度和可扩展性的显著提升，使实时推荐、搜索和个性化成为可能。例如，当客户查看某个商品时，ANN 可以快速识别视觉上相似的商品或互补商品，而无需扫描整个库存。
一个常见的用例是为推荐系统提供支持。零售商通常将商品表示为高维向量（例如，来自图像、文本描述或购买历史的嵌入）。ANN 对这些向量进行索引，从而可以在嵌入空间中快速查找“接近”的商品。例如，用户搜索“黑色跑鞋”时，可能会触发 ANN 查询，以查找具有相似颜色、样式和材质特征的鞋子。同样，协同过滤系统使用 ANN 将客户与具有相似偏好的其他客户进行匹配，从而实现个性化推荐。FAISS、Annoy 或 HNSW 等库常用于此，因为它们可以在亚秒级延迟内处理数百万个向量。
ANN 还提高了运营效率。零售商将其用于欺诈检测（查找异常交易模式）或库存分组（对类似商品进行聚类以优化仓库管理）等任务。例如，零售商可以通过嵌入购买行为并将具有相似习惯的购物者快速识别为群组，从而将 ANN 应用于客户细分。这使得有针对性的营销活动成为可能，而无需昂贵的精确计算。虽然 ANN 会引入少量误差（例如，返回前 95% 的匹配项而非精确最近邻），但在速度和可扩展性比完美准确性更重要的场景中，这种权衡是合理的，例如实时搜索或动态定价系统。