為何AI 更懂你：向量搜索，了解一下！

現在，你有沒有發現自己越來越依賴推薦系統，有時候自己搜到的結果好像還沒有AI推薦的精準。

那估計有人好奇了，推薦系統怎麼這麼「聰明」的呢？答案就是：「向量搜尋」。今天，我們來聊聊這個技術，看看它是怎麼改變了我們獲取資訊的方式的。

1.向量搜尋是什麼鬼？

首先，向量搜尋到底是什麼呢？簡單來說，它是一種「懂你」的搜尋技術。

傳統搜尋引擎一般會根據你輸入的關鍵字，去找那些完全匹配的內容。但是向量搜尋不一樣，它更聰明，不僅是匹配關鍵字，而且會試圖理解你真正的意圖和上下文，然後去找那些最符合你需求的內容。

你可以把它想像成一個特別懂你的“老朋友”，它知道你要的是什麼，即使你好像啥也沒說清楚。

向量搜尋的2個明顯應用就是推薦系統和知識庫。無論是購物、音樂推薦或知識庫檢索，都是向量搜尋在背後默默工作。

比方說，你在某個音樂平台聽了一首歌，平台不僅會推薦風格相似的歌曲，還會根據歌表達的情緒、歌詞的內容給你推薦一些更相似的歌曲。

2.向量搜尋的核心是向量和維度

那麼，向量搜尋是怎麼做到這些的呢？關鍵就在「向量」和「維度」。

在數學裡，向量是有方向和大小的，而在向量搜尋中，文字或資料會被轉換成一個「高維度向量」。

每個維度代表資料的不同特性，例如情緒、語意或上下文。想像一下，這些向量在高維度空間中變成了一個點，而搜尋的過程就是在這個複雜的空間中找離你需求最近的點。

以上的解釋可能有點抽象，可以這樣理解下：傳統搜尋就像在一張平面地圖上精確找點，而向量搜尋則是在一個3D立體空間（多維空間）中找近似點，而且考慮的因素更多更複雜。

3.向量搜尋改變了搜尋方式

向量搜尋不僅讓搜尋變得更聰明了，也改變了我們獲取資訊的方式。

在資訊化社會下，資訊是爆發性成長的，數據不僅量大而且非常混亂。

向量搜尋能夠將這些數據轉化為我們可以理解和操作的形式。它不僅能夠幫助我們尋找精確的訊息，還能夠透過多個維度尋找最接近的訊息，包括從同義詞、意義、意圖和上下文等各個角度。

向量搜尋不僅是對單字進行搜索，而且還會分析單字與單字之間的複雜關係，從而更好地理解每次選擇是否更接近或偏離檢索句子的含義。

這樣一來，我們不僅獲取到訊息，而且找到了更有意義的結果。

過去，我們需要輸入非常精確的關鍵字才能找到想要的訊息，但現在即使描述得比較模糊，向量搜尋也能幫我們找到最相關的內容。

這對一般使用者來說太方便了，不需要搞懂各種專業術語，只要使用自然語言大致將需求表達清楚，就能得到準確的結果。

4.總結

向量搜尋的出現，悄悄改變了我們獲取資訊的方式，標誌著搜尋技術的飛躍。它在推薦系統、生成式AI等領域都在大顯身手。