Vector Search

定义 Definition

“Vector search”指向量检索/向量搜索：把文本、图片、音频等数据表示成高维“向量”（embedding，嵌入向量），再通过计算向量之间的相似度（如余弦相似度、内积、欧氏距离）来找到语义上最相近的内容。常用于语义搜索、推荐系统、RAG（检索增强生成）等场景。（也可泛指在向量空间中的近邻搜索问题。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈvɛktər sɝːtʃ/

例句 Examples

Vector search helps users find relevant documents even when the keywords don’t match exactly.
向量检索能让用户在关键词不完全匹配时，仍然找到相关文档。

By indexing embeddings in a vector database, the system can perform vector search at scale to retrieve semantically similar passages for a chatbot.
通过在向量数据库中索引嵌入向量，系统可以大规模进行向量搜索，为聊天机器人检索语义相近的段落。

词源 Etymology

vector来自拉丁语 vector（“携带者/运载者”），在数学与工程中引申为“具有大小与方向的量”，再扩展到计算机领域里“用一组数表示的特征”。search源自古法语 cerchier（“寻找”）。合起来，“vector search”字面义为“在向量表示中进行搜索”，现代多指基于嵌入向量的相似度检索。

相关词 Related Words

• Embedding
• Similarity
• Cosine
• Nearest Neighbor
• Index
• Retrieval
• Semantic Search
• Vector Database
• ANN
• FAISS

文学与作品 Literary Works

• Introduction to Information Retrieval（Manning, Raghavan, Schütze）：信息检索经典教材，涉及向量空间模型与相似度检索思想，是向量检索的重要理论背景。
• Mining of Massive Datasets（Leskovec, Rajaraman, Ullman）：讨论大规模近邻搜索与高维数据处理，为向量检索的工程与算法提供基础框架。
• Natural Language Processing with Transformers（Lewis Tunstall et al.）：在语义检索、嵌入与向量化应用中常出现“向量检索/相似度搜索”的实践语境。