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什么是向量搜索？

想象一下，你在一个巨大的图书馆里找书。传统的搜索方式就像用关键词查找：你输入"编程"，系统只能找到标题或描述里包含"编程"这两个字的书。

但向量搜索更聪明。它不仅能找到包含你输入关键词的内容，还能找到意思相近的内容。比如你搜索"编程"，它也能找到"代码"、“软件开发”、"写程序"等相关内容。

为什么需要向量搜索？

传统搜索的局限

假设你想找一个"屏幕录制工具"，但你输入的是"recorder"（录制器）。传统的文本搜索可能找不到，因为产品描述里写的是"screen recorder"（屏幕录制器），而不是你输入的"recorder"。

向量搜索的优势

向量搜索能够理解：

• “recorder” 和 “screen recorder” 是相关的
• “编程” 和 “写代码” 意思相近
• “AI工具” 和 “人工智能应用” 是同一类东西

向量搜索是如何工作的？

第一步：把文字变成数字（向量化）

电脑无法直接理解文字，但它很擅长处理数字。所以我们需要把文字转换成数字，这个过程叫做"向量化"。

举个例子：

假设我们要把"屏幕录制工具"这句话转换成数字。AI模型会分析这句话的含义，然后生成一串数字，比如：

[-0.055, 0.033, -0.042, -0.041, -0.041, 0.020, 0.071, ...]

这串数字有384个（这个数字叫做"维度"），每个数字都代表了这句话的某个特征。

第二步：建立产品向量库

在搜索之前，我们需要先把所有产品的描述都转换成向量，建立一个"向量库"。

就像这样：

每个产品都有一个384维的向量，就像每个产品都有一个"数字身份证"。

第三步：计算相似度

当你输入搜索词（比如"recorder"）时：

1. 把你的搜索词也转换成向量

   你的搜索："recorder" 转换后的向量：[0.045, -0.009, 0.051, ...]

2. 计算你的向量和每个产品向量的相似度

   这里用到一个叫做"余弦相似度"的数学方法。简单理解就是：两个向量的方向越接近，相似度越高。

   生活化的比喻：

   • 想象两个箭头，如果它们指向同一个方向，相似度就高
   • 如果它们指向相反的方向，相似度就低（甚至是负数）

3. 按相似度排序

   相似度越高，说明产品越符合你的搜索意图。

余弦相似度：如何判断两个东西像不像？

简单理解

余弦相似度是一个0到1之间的数字（有时也可能是-1到1）：

• 1.0= 完全一样
• 0.8-0.9= 非常相似
• 0.5-0.7= 比较相似
• 0.0= 完全不相关
• 负数= 意思相反

计算过程（简化版）

虽然计算过程涉及数学，但我们可以用简单的例子理解：

假设有两个向量：

• 向量A：[1, 2, 3]
• 向量B：[2, 4, 6]

计算步骤：

1. 对应位置相乘后相加：1×2 + 2×4 + 3×6 = 2 + 8 + 18 = 28
2. 计算每个向量的"长度"（范数）
3. 用第一步的结果除以两个长度的乘积

结果越接近1，说明两个向量越相似。

实际应用示例

场景：搜索"屏幕录制工具"

步骤1：输入搜索词

用户输入："recorder"

步骤2：转换为向量

AI模型分析"recorder"的含义 生成向量：[0.045, -0.009, 0.051, 0.003, -0.113, ...] （共384个数字）

步骤3：与产品向量库比较

系统会计算你的搜索向量与所有产品向量的相似度：

步骤4：返回结果

系统会按照相似度从高到低排序，把最相关的产品展示给你。

为什么有时候搜索结果不理想？

1. 拼写错误

例子：你输入"recoder"（拼写错误），但产品描述里写的是"recorder"（正确拼写）

• 传统搜索：找不到（因为拼写不匹配）
• 向量搜索：可能找到，但相似度会降低（因为AI能理解这是拼写错误）

解决方案：检查拼写，使用正确的单词

2. 语义差异

例子：你搜索"recoder"，但AI可能把它理解为"重新编码"而不是"录制器"

• 相似度可能是负数（-0.007），说明意思完全相反
• 排名会很低（第487位）

解决方案：使用更准确的搜索词，比如"screen recorder"而不是"recorder"

3. 向量质量

如果向量生成得不好，相似度计算就不准确。这通常是因为：

• 使用的AI模型不够好
• 产品描述不够详细
• 向量没有正确归一化（标准化）

向量归一化：为什么重要？

什么是归一化？

归一化就是把向量的"长度"调整到1。就像把不同长度的尺子都统一成标准长度。

为什么要归一化？

想象两个产品：

• 产品A的描述很长，向量"长度"是10
• 产品B的描述很短，向量"长度"是5

如果不归一化，描述长的产品总是会得到更高的相似度，这不公平。

归一化后，所有向量的长度都是1，这样比较才公平。

如何检查是否归一化？

计算向量的"范数"（长度）：

• 如果范数 = 1.0，说明已经归一化
• 如果范数 ≠ 1.0，说明需要归一化

向量搜索 vs 传统搜索

总结

向量搜索就像给电脑装了一个"理解语言"的大脑：

1. 把文字变成数字：用AI模型把文字转换成向量
2. 建立向量库：把所有产品都转换成向量存储起来
3. 计算相似度：用余弦相似度找出最相关的产品
4. 返回结果：按相似度排序，展示最匹配的产品

虽然技术很复杂，但使用起来很简单：你只需要输入你想找什么，系统就能理解你的意图，找到相关的产品。

常见问题

Q: 为什么搜索"recorder"找不到"screen recorder"？

A: 可能是因为：

• 拼写错误（“recoder” vs “recorder”）
• AI模型把"recoder"理解成了其他意思
• 相似度太低，被过滤掉了

建议：使用更准确的搜索词，比如"screen recorder"

Q: 相似度多少才算匹配？

A: 通常：

• > 0.3：比较相关
• > 0.5：很相关
• > 0.7：非常相关
• < 0.1：可能不相关

但具体阈值取决于你的应用场景。

Q: 向量搜索一定比传统搜索好吗？

A: 不一定。向量搜索适合：

• 需要理解语义的场景
• 处理同义词和拼写变化
• 需要找到"意思相近"的内容

传统搜索适合：

• 精确匹配关键词
• 需要快速响应
• 资源有限的情况

最好的方案是结合使用：先用向量搜索找到相关结果，再用传统搜索精确匹配。

本文基于 Product Hunt 每日热榜的向量搜索https://product-hunt-daily.vercel.app/实现编写，旨在帮助非技术用户理解向量搜索的基本原理。