近似最近邻 (ANN) 搜索是一种用于快速找到大型数据集中最接近给定查询点的数据点的技术。ANN算法提供了更快且更具可扩展性的近似解，而不是计算精确的最近邻，这在高维空间中可能在计算上是昂贵的。
在IR中，ANN搜索通常应用于基于向量的数据表示，例如来自深度学习模型的嵌入。通过将文档或查询表示为高维向量，ANN算法 (如局部敏感哈希 (LSH) 、HNSW或IVFPQ) 可以基于相似性度量 (如余弦距离或欧几里得距离) 有效地找到最相关的文档。
ANN搜索在语义搜索，推荐系统和其他需要快速比较高维向量的IR任务中特别有用。即使在处理大规模数据集时，它也能实现更快的响应时间，使其成为电子商务、医疗保健和社交媒体等行业实时应用的理想选择。