Vector Search 技術是一種使用深度學習模型將數據集編碼成有意義的向量表示形式的技術，其中向量之間的距離表示項目之間的相似性。微軟正在使用這種技術來實現 Bing 向量搜尋，同時Google 也在使用類似的技術來應用在自己的搜尋引擎中。
很難理解？ 沒關係，讓我們換個方式講：
什麼是向量搜尋法(Vector Search)？為什麼它可以讓網站搜尋變得更聰明？
向量搜尋法就像一個神奇的放大鏡，他能幫助你在網站上找到最相關的資訊。它將每個文件或資料點轉換成一個數字列表，這些數字代表文件的特徵。然後，我們可以比較這些數字列表，找到最相似的文件或資料點。
向量搜尋法可以應用在多種場景，例如搜尋引擎、推薦系統和文件分類。以搜尋引擎為例，它可能使用向量搜尋法來搜尋與用戶查詢相似的網頁，推薦系統可以使用向量搜尋法來研究與用戶以前購買過的產品相似的產品，在擁有大量資訊的網站中，也能夠快速的幫助使用者找到適合的資訊，而不會被淹沒在茫茫大海中。
想象一下，向量搜尋法就像是一個超級市場的導購員。當你告訴導購員你想要一瓶果汁時，導購員會帶你到果汁區，並為你推薦最受歡迎的果汁。向量搜尋法也是這樣的，它可以根據你的需求找到最相關的資訊。
再舉個例子：你的網站上有許多關於電影的文章。當你的使用者在網站上搜索「科幻電影」時，向量搜尋法會更快更有效的幫助你找到與「科幻電影」相關的文章，並呈現給使用者。
我們也可以透過實際的例子跟說明來了解
為什麼向量搜尋法對網站搜尋體驗很重要？
向量搜尋法對網站搜尋體驗很重要，因為它可以在短時間內找到與你需求相關的資訊，在導入了AI之後，甚至可以做到深度的高度關聯推薦。
向量搜尋法的主要優點是什麼？
向量搜尋法的一個主要好處是它允許比較可能沒有明確關聯或關係的文件或資料點。通過將每個文件表示為向量，即使它們以其他方式沒有明確連接，也可以以有意義的方式進行比較。這使得向量搜尋法特別適用於在大型數據集中查找相關或相關文件或資料點。
為何向量搜尋法對非結構化數據具有重要性？
向量搜尋法對非結構化數據特別具有相關性，因為它允許比較可能沒有明確關聯或關係的資料點。非結構化數據是沒有預定義結構或格式的數據，例如上萬個文字的文件、圖像或聲音檔案nucli。這類數據通常難以使用傳統數據管理技術進行分析和處理，因為它不適合在預定義的模式或表格中。
通過將每個資料點表示為向量，向量搜尋法使我們能夠以有意義的方式比較非結構化數據，即使它們沒有任何明確的關聯或關係。這是因為向量代表資料點的特徵或屬性，而不是其結構或格式。
舉例來說，考慮一個與不同主題相關的文件集合。使用向量搜尋法，我們可以將每個文件表示為其包含的詞頻的向量，然後使用數學運算，如點積或餘弦相似度，來比較向量。這將使我們能夠找到與特定查詢相似的文件，即使它們在其他方面沒有明確的連接。
對，我知道這裡很複雜，有興趣瞭解更多的朋友可以查看Google官方的說明：Find anything blazingly fast with Google’s vector search technology | Google Cloud Blog
2023年，將會是AI技術快速導入到你我生活中的元年，我們相信也是中小企業不能忽視的一個重大趨勢。