矢量搜索

矢量搜索是人工智能（AI）和机器学习（ML）中使用的一种方法，用于根据相似性而非精确的关键字查找数据。试想一下，搜索与特定图片相似的图像，或查找与给定文本语义相似的文档，这就是向量搜索的作用所在。这就是向量搜索发挥作用的地方，它使机器能够根据意义和上下文理解和检索信息。

了解向量嵌入

向量搜索的核心是向量嵌入的概念。它们是数据（如文本、图像或音频）的数字表示，被转换为高维向量。这些向量捕捉了数据的基本特征和语义。例如，在自然语言处理（NLP）中，像BERT（来自变换器的双向编码器表示）这样的模型可以将句子转换成向量，在向量空间中，相似的句子被紧密地排列在一起。同样，在计算机视觉领域，一个 Ultralytics YOLO模型可以为图像生成特征向量，从而对视觉内容进行相似性比较。

一旦数据转换成向量嵌入，向量搜索算法就会使用余弦相似度或欧几里得距离等距离指标来衡量向量之间的接近程度。通过计算这些距离，系统可以识别并检索与查询向量最相似的数据点，即使这些数据点不包含确切的关键词。

矢量搜索的应用

矢量搜索正在彻底改变各种人工智能应用，尤其是处理非结构化数据的应用：

• 推荐系统：Netflix 或 Spotify 等平台利用矢量搜索，根据用户偏好推荐电影或歌曲。通过将用户资料和项目特征嵌入矢量空间，系统可以快速找到与用户过去互动类似的项目，从而提高个性化程度和用户参与度。

• 视觉搜索：在电子商务或图像检索中，矢量搜索为可视化搜索功能提供了动力。用户可以上传图像，系统利用图像的矢量嵌入，可以从数据库中找到视觉上相似的产品或图像。这比基于关键字的图像搜索要有效得多，尤其是在描述视觉内容具有挑战性的情况下。

• 自然语言处理：由向量搜索提供支持的语义搜索可让搜索引擎和聊天机器人理解查询背后的含义。这些系统不依赖关键词匹配，而是使用文本的向量嵌入来查找与上下文相关的文档或回复，从而提高了搜索结果和人工智能对话的准确性和相关性。

• 异常检测：在网络安全或欺诈检测等领域，矢量搜索可以识别异常模式或异常值。通过将正常行为表示为矢量，系统可以快速检测到明显偏离正常值的数据点，标记出潜在的异常情况，以便进一步调查。

技术方面

为了应对向量搜索的计算需求，尤其是大型数据集和高维向量的计算需求，我们采用了专门的工具和技术。矢量数据库，如Pinecone和Milvus，旨在高效存储、索引和大规模查询矢量嵌入。这些数据库通常使用近似近邻（ANN）算法来加快搜索过程，用少量的准确性换取显著的速度提升，从而使实时向量搜索变得可行。

此外，主成分分析（PCA）等降维技术可用于缩小向量嵌入的大小，同时保留其基本信息，优化存储和搜索效率。

真实案例

自动驾驶汽车在很大程度上依赖于矢量搜索来实现实时感知。例如，当自动驾驶汽车的传感器检测到一个物体时，系统会使用矢量搜索将该物体的特征矢量与已知物体（行人、车辆、标志）数据库进行比较，以快速识别和分类该物体，从而为安全导航做出快速决策。探索自动驾驶汽车中的人工智能

在人工智能驱动的招聘中，矢量搜索可以高效地将求职者与职位描述相匹配。应聘者资料和职位描述被转换成向量嵌入，向量搜索算法会找到其资料与职位要求最相似的应聘者，从而简化人才招聘流程。