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向量搜索完全指南
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原文英文，约3000词，阅读约需11分钟。
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内容提要
向量搜索是一种基于语义的搜索技术，通过将数据转化为数值向量来理解用户意图，从而提供更相关的搜索结果。它是现代AI应用的基础，支持个性化推荐和多模态搜索，提升搜索准确性和用户体验。
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关键要点
- 向量搜索是一种基于语义的搜索技术，通过将数据转化为数值向量来理解用户意图。
- 向量搜索能够提供更相关的搜索结果，即使这些结果与搜索词没有共享关键词。
- 它是现代AI应用的基础，支持个性化推荐和多模态搜索，提升搜索准确性和用户体验。
- 向量搜索的关键组件包括向量嵌入、向量空间和相似性度量。
- 传统搜索系统在处理模糊性、同义词和用户意图时存在局限，而向量搜索克服了这些限制。
- 向量搜索能够提供更相关的结果，支持现代AI应用，如推荐系统、生成式AI和多模态搜索。
- 向量搜索可以处理大规模非结构化数据，提供可扩展的索引和搜索方式。
- 向量搜索的实现过程包括数据索引和查询执行两个主要阶段。
- 使用近似最近邻（ANN）算法可以提高搜索速度，适用于大规模数据集。
- 选择专用向量数据库或统一数据平台是实现向量搜索时的重要架构决策。
- 混合过滤技术结合了向量搜索和结构化元数据过滤，提供更精确的搜索结果。
- 混合搜索结合了传统关键词搜索和向量搜索的结果，确保查询返回快速且准确的结果。
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