向量搜索在 AI 和机器学习中非常重要，因为它能够在高维数据中实现高效的相似性匹配，这对于推荐、聚类和检索等任务至关重要。 传统的搜索方法（如关键字匹配）难以处理非结构化数据（例如，图像、文本或用户行为模式），因为它们依赖于完全匹配或预定义的规则。 相比之下，向量搜索将数据转换为数值表示（嵌入），并使用余弦相似度等距离度量来查找语义或上下文相关的项目。 例如，在自然语言处理中，句子被映射到向量，以便可以快速识别具有相似含义的短语（即使它们不共享关键字）。 这种方法允许系统以更简单的方法无法实现的方式来处理歧义、可变性和规模。
向量搜索的一个关键用例是在推荐系统中。 例如，电子商务平台可以将用户偏好和产品功能表示为向量。 当用户与某个项目交互时，系统会搜索与用户偏好向量接近的产品向量，即使这些产品不共享完全相同的属性。 类似地，在图像识别中，诸如 CNN 之类的模型会为图像生成嵌入，从而无需依赖元数据或标签即可搜索视觉上相似的图片。 另一个例子是文本中的语义搜索：诸如 Elasticsearch 或 FAISS 之类的工具使用向量嵌入来查找回答查询意图的文档，即使措辞不同。 这些应用程序依赖于向量搜索来弥合原始数据和有意义的模式之间的差距。
可扩展性和性能也至关重要。 随着数据集的增长，向量之间的暴力比较在计算上变得不切实际。 近似最近邻 (ANN) 算法（例如 FAISS 或 Annoy 库中的算法）通过牺牲少量精度来换取显着的效率提升，从而优化了搜索速度。 例如，拥有数百万用户的社交媒体应用程序可以使用 ANN 在几毫秒内找到相似的个人资料或内容。 此外，像 Pinecone 或 Milvus 这样的向量数据库旨在处理实时更新和大规模部署，从而使向量搜索可用于生产系统。 通过将高效的算法与现代基础设施相结合，开发人员可以构建响应迅速的 AI 应用程序，这些应用程序可以根据用户需求进行扩展。