相似性搜索：基于向量检索指南

想象一下，搜索数十亿张图片、文档或产品，并在几毫秒内找到您所需的确切内容。相似性搜索使这成为可能，它改变了我们与海量复杂数据集交互的方式。

它不依赖于精确的单词匹配。相反，它理解您查询背后的深层含义。

这项技术将抽象概念转化为数学表示。然后，计算机可以即时比较和检索这些表示。从推荐引擎到医学研究，这项技术正在以前所未有的精度和速度重塑机器理解和导航信息的方式。

理解相似性搜索

当您在电子商务网站上搜索“黑色皮革靴子”，或在音乐平台上寻找“听起来像泰勒·斯威夫特的歌曲”时，您正在不知不觉地使用相似性搜索。 相似性搜索的核心是帮助您找到相似的物品。

什么是相似性搜索，为什么它很重要？

将相似性搜索想象成一位聪明的图书管理员。这位图书管理员不仅查看书名，还理解每本书的内容。当您请求“像《哈利·波特》这样的书”时，这位图书管理员知道推荐其他奇幻小说。

这些小说将包含成长故事和魔法学校。这正是相似性搜索所做的——它理解您正在寻找的本质，并找到与该本质匹配的物品。

相似性搜索如何与向量嵌入协同工作

要理解计算机如何找到相似的物品，请想象将所有事物都转化为一串数字。当您拍摄照片、写一句话或录制一首歌时，相似性搜索会将其转换为一个特殊的数字列表。这个列表被称为向量嵌入。

这些数字捕捉了物品的重要特征。 对于照片来说，它可能包括颜色、形状和存在的对象信息。

将这些向量视为地图上的坐标。您可以通过查看地图上的位置找到附近的城市。相似性搜索通过查看向量彼此之间的距离来查找相似的物品。 相似的物品在数学空间中将具有彼此接近的向量。

相似性搜索与最近邻搜索的主要区别

尽管这些术语经常互换使用，但它们的服务目的略有不同。最近邻搜索就像使用卷尺来查找离您最近的点。它很精确，但如果必须测量到每个点的距离，可能会很慢。

另一方面，相似性搜索更像是问路。它可能不会给您绝对最接近的匹配，但它更快，并且通常足够好。

相似性搜索在AI驱动应用中的作用是什么？

AI应用程序严重依赖相似性搜索来理解海量信息。当您使用聊天机器人回答问题时，它很可能正在使用相似性搜索在其知识库中查找相关信息。

相似性搜索的实际应用

相似性搜索改变了我们与数字内容互动的方式。它为我们日常使用的许多功能提供了动力。让我们探索一些实际应用，展示它在不同领域的影响。

多媒体系统中的基于内容检索

当您将照片上传到Google图片并询问“查找相似图片”时，您正在体验基于内容检索。

例如，Pinterest使用这项技术帮助用户发现视觉上相似的图钉。如果您找到一个喜欢的舒适客厅设计，该平台可以通过比较它们的视觉嵌入立即向您显示数十个相似的室内设计。

这些系统将图像和视频分解为向量嵌入，以捕获颜色、形状和图案等视觉元素。

让推荐更个性化和准确

推荐系统已经从简单的“购买X的用户也购买了Y”的建议发展到更高水平。现代平台使用相似性搜索来创建丰富、个性化的体验。

以Spotify的“每周发现”播放列表为例。它结合了您的听歌历史、喜欢的音乐类型，甚至您喜欢的歌曲的声学特性，来推荐您可能喜欢的新音乐。

亚马逊等电子商务网站使用多模态相似性，结合不同类型的数据来改进推荐。它们可能会考虑：

• 产品描述和评论（文本数据）
• 产品图片（视觉数据）
• 购买模式（行为数据）
• 价格范围和类别（数值和分类数据）

通过同时分析所有这些维度，它们可以推荐真正符合您需求的产品，而不仅仅是显示同一类别中的热门商品。这为用户创造了更好的体验。

来自该领域的真实成功案例

医疗保健领域的相似性搜索，除了影像学之外，还有助于诊断。医院系统通过对患者数据进行向量化，将其与具有相似症状和病史的患者进行匹配。

研究表明其在预测分析中的效用，提高了糖尿病预测等领域的准确性。这支持了个性化治疗和结果预测，从而实现了更有效的护理。

赋能现代AI应用

LLM和检索增强生成（RAG）系统的兴起为相似性搜索创造了新的应用。当您与需要从知识库中提取相关信息的AI助手聊天时，相似性搜索正在幕后工作，以找到最相关的内容来支持其回复。这对AI应用程序来说是一个改变游戏规则的技术。

例如，当客户服务聊天机器人需要回答有关产品的特定问题时，它会使用相似性搜索来查找最相关的产品文档、支持工单和常见问题解答条目。这有助于机器人提供准确、上下文相关的回复，而不是通用答案。

距离度量：相似性搜索的核心

在搜索相似项时，我们需要一种方法来测量向量之间的距离。这就像使用尺子测量物理距离一样。

理解主要距离度量

距离度量的选择可以决定您的相似性搜索的成败。把它想象成选择合适的工具。您不会用锤子来锯木头，对吗？最受欢迎的三种距离度量各有其独到之处。

欧几里得距离就像两点之间的直线。它是“直线距离”。这种度量在处理物理测量或向量的幅度很重要时表现出色。例如，如果您正在构建一个查找相似房价的系统，欧几里得距离将是一个不错的选择，因为实际的数值差异很重要。

另一方面，余弦相似度关心的是向量之间的角度，而不是它们的长度。它非常适合文本搜索，因为它可以判断两篇文档是否与同一主题有关，即使一篇比另一篇长得多。它有助于提供更相关的结果，而与文本长度无关。

曼哈顿距离（也称为L1距离）测量的是您穿过城市街区时的距离。您只能水平或垂直移动。当处理网格状数据或您希望对向量之间的所有差异给予相同权重时，它特别有用。

为您的数据选择正确的度量

这里有一个实用的思考方式。

对于文本搜索，余弦相似度通常是您的最佳选择。它能很好地处理不同长度的文档，并侧重于含义而非大小。这在搜索文章、产品描述或用户查询时尤为重要。

对于图像搜索，欧几里得距离通常效果更好，因为像素值或图像特征之间的实际数值差异很重要。传感器数据或任何数值测量（其中尺度有意义）也是如此。

对于分类数据（如用户偏好或产品属性），曼哈顿距离可能更合适。它独立处理每个维度，并且不会被单个特征的巨大差异所困扰。

处理混合数据类型

实际应用通常同时处理多种类型的数据。例如，电子商务搜索可能需要同时考虑产品描述（文本）和产品图片。在这些情况下，您可以使用混合方法。

1. 使用适合每种数据类型的度量分别计算相似性
2. 使用加权平均值组合结果
3. 标准化分数以确保公平比较

这种灵活的方法允许您微调不同特征的重要性。在搜索服装商品时，您可能希望产品图片比文本描述具有更高的权重。

对搜索性能的影响

距离度量的选择不仅影响准确性。它还会显著影响搜索速度。 欧几里得距离和曼哈顿距离通常比余弦相似度计算更快，但像Meilisearch这样的现代搜索引擎会优化这些计算，因此您很少需要担心性能差异。

更重要的是选择一个与您的数据和用例匹配的度量。一个更快的度量但给出不太相关的结果并不是一个好的权衡。首先关注对您的用户及其搜索需求有意义的内容，然后根据需要优化性能。

驱动相似性搜索的算法

现在我们了解了距离度量如何帮助测量向量之间的相似性。接下来，让我们探讨使这些向量搜索高效且可扩展的算法。它们是专门为处理基于向量的搜索而设计的，同时平衡了速度和准确性要求。

不同的搜索算法以各种方式处理距离计算——有些算法会与每个向量进行比较以实现完美精度，而另一些算法则使用巧妙的捷径来加快过程。算法的选择通常取决于您的数据集大小、向量维度以及您需要精确结果还是近似结果。

让我们研究相似性搜索的主要方法，从基本的精确匹配到复杂的近似方法。

精确与近似：寻找最佳匹配

k-最近邻（k-NN）算法可以找到精确的最近匹配项。它会将您的搜索与每个项目进行比较。虽然准确，但对于大型数据集来说速度很慢。当速度很重要时，k-NN并不实用。 想象一下将一本书与数百万本书进行比较！

近似最近邻（ANN）算法是一种更快的替代方案。它们通过进行有根据的猜测来快速找到好的匹配项。ANN有时可能会错过绝对的最佳匹配，但它要快得多，并且对于大多数用途来说已经足够准确。

空间划分和图导航

空间划分方法，如KD树和Voronoi图，组织数据以实现更快的搜索。KD树将搜索空间划分为更小的区域。Voronoi图根据与某些点的接近程度划分空间。这些对于简单数据很有用，但对于复杂的高维数据则不太有用。

分层可导航小世界（HNSW）是一种用于相似性搜索的尖端算法。它在数据点之间创建了一个连接网络。HNSW非常适合现代AI中使用的复杂数据。 它可以快速搜索数百万个项目，同时提供相关结果，非常适合语义搜索和推荐系统。

搜索的未来：拥抱语义智能

相似性搜索通过将传统方法与先进的语义理解相结合，正在改变信息检索。

这项技术使用向量嵌入和复杂的算法，以提供更智能、更具上下文意识的搜索体验。 随着人工智能的发展，相似性搜索将在使搜索在许多领域和应用程序中更直观、更精确、更有意义方面发挥至关重要的作用。