向量数据库对于个性化和搜索至关重要，因为它们能够高效地存储和检索高维数据表示，通常称为嵌入（embeddings）。这些嵌入以数字格式捕获项目之间的语义关系，例如文本、图像或用户行为。 传统的数据库在处理基于相似性的查询时会遇到困难，但向量数据库使用近似最近邻（ANN）搜索等算法来快速查找语义相关的项目，即使在大型数据集中也是如此。 这种能力是应用程序的基础，在这些应用程序中，理解上下文或用户意图比精确的关键词匹配更重要。
对于个性化，向量数据库允许系统在共享嵌入空间中对用户偏好和项目特征进行建模。 例如，流媒体服务可以将每个用户的观看历史表示为一个向量，并将其与代表电影或节目的向量进行比较。 通过查找最接近用户向量的项目，该服务可以推荐符合他们口味的内容。 类似地，在电子商务中，用户浏览行为和产品描述可以编码为向量。 向量数据库可以识别与用户交互过的产品相似的产品，即使产品名称或类别没有明确匹配。 如果没有向量数据库，扩展这些实时的、基于相似性的操作在计算上会非常昂贵或不切实际。
在搜索应用中，向量数据库实现了超越关键词匹配的语义理解。 例如，用户搜索“适合长时间步行的舒适鞋”可能不会提到“运动鞋”，但基于向量的系统可以通过将查询的嵌入与产品描述进行比较来检索相关产品。 这种方法还可以处理多语言搜索——如果它们的嵌入很接近，法语查询可以匹配英语内容。 向量数据库通过索引嵌入来优化快速相似性比较来实现这一点，通常使用分层可导航小世界（HNSW）或产品量化等技术。 这使得它们对于现代搜索引擎来说是不可或缺的，在现代搜索引擎中，延迟和相关性至关重要，并且数据集太大而无法进行暴力比较方法。