向量检索 向量检索的核心在于,它通过将文本、图像或其他数据转换为向量(即一组多维的数值表示),基于这些向量之间的距离来查找相似的项目。与传统的基于关键字的检索方法相比,向量检索更适合处理复杂的数据类型,如自然语言处理、推荐系统和计算机视觉等场景。在搜索引擎中,支持向量检索的功能通过集成高效的向量索引结构(如近似最近邻搜索算法)实现。这使得搜索引擎能够在处理大规模数据集时,依然保持高效的查询速度和准确性。通过向量检索,用户可以在海量数据中快速找到与查询向量最相似的结果,从而提升搜索体验和应用的智能化水平。