向量搜索通过将查询向量与数据集中的存储向量进行比较以识别最相似的向量来检索结果。该过程包括三个主要步骤: 向量生成，相似性度量和检索。 首先，使用嵌入模型 (如Word2Vec或Sentence-BERT) 将数据转换为向量。每个向量封装相应数据的语义本质。例如，关于 “气候变化” 的用户查询可以被转换成强调相关概念的向量。
接下来，类似余弦相似性或欧几里德距离的相似性度量将查询向量与存储的向量进行比较。这些度量计算向量在高维空间中对齐的紧密程度。最后，系统检索和排序与查询最相似的向量，向用户呈现最相关的结果，诸如与 “气候变化” 相关的文章或图像。