現在，你有沒有發現自己越來越多地依賴推薦系統，有時候自己搜到的結果好像還沒有AI推薦的精準。
那估計有人好奇了，推薦系統怎麼這麼“聰明”的呢？答案就是：“向量搜尋”。今天，我們來聊聊這個技術，看看它是怎麼改變了我們獲取資訊的方式的。
1、向量搜尋是什麼鬼？
首先，向量搜尋到底是什麼呢？簡單來說，它是一種“懂你”的搜尋技術。
傳統搜尋引擎一般會根據你輸入的關鍵詞，去找那些完全匹配的內容。但是向量搜尋不一樣，它更聰明，不僅是匹配關鍵詞，而且會試圖理解你真正的意圖和上下文，然後去找那些最符合你需求的內容。
你可以把它想象成一個特別懂你的“老朋友”，它知道你要的是什麼，即使你好像啥也沒說清楚。
向量搜尋的2個明顯應用就是推薦系統和知識庫。無論是購物、音樂推薦 還是 知識庫檢索，都是向量搜尋在背後默默工作。
比如說，你在某個音樂平臺聽了一首歌，平臺不僅會推薦風格相似的歌曲，還會根據歌表達的情緒、歌詞的內容給你推薦一些更加相似的歌曲。
2、向量搜尋的核心是向量和維度
那麼，向量搜尋是怎麼做到這些的呢？關鍵就在“向量”和“維度”。
在數學裡，向量是有方向和大小的，而在向量搜尋中，文字或資料會被轉換成一個“高維向量”。
每個維度代表著資料的不同特性，比如情感、語義或者上下文。想象一下，這些向量在高維空間中變成了一個個點，而搜尋的過程就是在這個複雜的空間中找離你需求最近的點。
以上的解釋可能有點抽象，可以這樣理解下：傳統搜尋就像在一張平面地圖上精確找點，而向量搜尋則是在一個3D立體空間（多維空間）中找近似點，而且考慮的因素更多更復雜。
3、向量搜尋改變了搜尋方式
向量搜尋不僅讓搜尋變得更智慧了，也改變了我們獲取資訊的方式。
資訊化社會下，資訊是爆發式增長的，資料不僅量大而且非常混亂。
向量搜尋能夠將這些資料轉化為我們可以理解和操作的形式。它不僅能夠幫助我們尋找精確的資訊，還能夠透過多個維度尋找最接近的資訊，包括從 同義詞、含義、意圖和上下文等各個角度。
向量搜尋不僅是對單個詞進行搜尋，而且還會分析詞與詞之間的複雜關係，從而更好地理解每次選擇是否更接近或偏離檢索句子的含義。
這樣一來，我們不僅獲取到資訊，而且找到了更有意義的結果。
過去，我們需要輸入非常精確的關鍵詞才能找到想要的資訊，但現在即使描述得比較模糊，向量搜尋也能幫我們找到最相關的內容。
這對普通使用者來說太方便了，不需要搞懂各種專業術語，只要使用自然語言大致將需求表達清楚，就能得到準確的結果。
4、總結
向量搜尋的出現，悄然改變了我們獲取資訊的方式，標誌著搜尋技術的一次飛躍。它在推薦系統、生成式AI等領域都在大顯身手。
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