嵌入作为高维空间中的数值向量存储在向量数据库中。每个嵌入表示诸如文档、图像或用户简档之类的对象，并且被索引以实现快速相似性搜索和检索。
矢量数据库，如Milvus，FAISS或Pinecone，使用近似最近邻 (ANN) 搜索等技术进行了优化，用于存储和查询嵌入。这些数据库通常使用专门的索引结构，如HNSW或IVF，根据距离度量 (如余弦相似性或欧几里得距离) 有效地找到接近查询向量的嵌入。
矢量数据库中的嵌入通常与元数据 (例如，文档标题、类别或时间戳) 相关联，以提供检索结果的上下文。这些数据库广泛用于推荐系统，搜索引擎和异常检测等应用程序中，在这些应用程序中，有效检索语义相似的对象至关重要。