SQL:2023引入了向量数据类型，支持语义相似性匹配，允许通过向量比较数据并提供多种相似度计算方法，如余弦和欧几里得距离。查询时可使用FETCH APPROX语句选择近似结果。标准仍在开发中，未来可能增加更多功能。

DSSM模型采用BOW方式表示Query和Title，通过含有多个隐层的DNN将其表达为低维语义向量。匹配层通过余弦距离计算语义相似度，并通过softmax函数转化为后验概率。在训练阶段，通过极大似然估计最小化损失函数，使用随机梯度下降使模型收敛。DSSM采用字向量作为输入，可以减少切词的依赖，提高模型泛化能力。缺点是丧失了语序信息和上下文信息，预测结果不可控。