矢量搜索可以处理几乎任何类型的非结构化数据，这些数据可以转换为矢量嵌入。这包括文本 (文档、电子邮件、社交媒体帖子) 、图像 (照片、图表、医学扫描) 、音频 (录音、音乐、音效) 、视频内容、来自物联网设备的传感器数据，甚至蛋白质结构或DNA序列。关键要求是可以通过机器学习模型或其他嵌入技术将数据转换为数值向量表示。
例如，可以使用诸如ResNet-50之类的模型将图像转换为矢量，而可以使用诸如Word2Vec或BERT之类的模型嵌入文本。机器生成的数据 (如传感器读数、日志文件和应用程序指标) 也可以进行向量化和搜索。例如。可以使用ResNet-50将东部Towhee鸟的单张照片表示为2048年数字的矢量，从而可以进行基于相似性的检索。处理各种数据类型的灵活性使得矢量搜索对于需要处理和分析许多不同类型信息的现代应用程序特别强大。
矢量搜索可以理解数据中的语义关系，比如找到与马龙·白兰度相似的参与者，或者理解 “苹果” 可以指水果和科技公司。