在電商智能搜索和偏好推薦場(chǎng)景中，向量數(shù)據(jù)庫可以實(shí)現(xiàn)基于向量相似度的搜索和推薦功能。例如一個(gè)電商平臺(tái)中包含了各種商品的圖像和描述信息，用戶在搜索商品時(shí)，可以通過圖像或者描述信息查詢相關(guān)的商品，并且還希望能夠?qū)崿F(xiàn)推薦功能，自動(dòng)向用戶推薦可能感興趣的商品。

用戶只需要先將商品的圖像和描述信息使用Embedding技術(shù)轉(zhuǎn)換為向量表示，并將其存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)用戶輸入查詢請(qǐng)求時(shí)，向量檢索服務(wù)可以將其轉(zhuǎn)換為向量表示，然后計(jì)算查詢向量與向量數(shù)據(jù)庫中所有商品向量的相似度，然后返回相似度最高的幾個(gè)商品向量。另外，還可以基于用戶的歷史行為和偏好通過向量檢索服務(wù)將用戶的歷史瀏覽記錄和購買記錄轉(zhuǎn)化為向量表示，并在向量數(shù)據(jù)庫中查詢與該向量最相似以及相似度較高的商品向量，為用戶推薦可能感興趣的商品，提供更加智能和個(gè)性化的服務(wù)、更加高效和優(yōu)秀的性能與購買體驗(yàn)。

問答系統(tǒng)是屬于自然語言處理領(lǐng)域的常見現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。典型的問答系統(tǒng)比如通義千問、ChatGPT、在線客戶服務(wù)系統(tǒng)、QA聊天機(jī)器人等。例如在一個(gè)問答系統(tǒng)，其中包含了一些預(yù)定義的問題和對(duì)應(yīng)的答案。用戶希望能夠根據(jù)輸入的問題，自動(dòng)匹配到最相似的預(yù)定義問題，并返回對(duì)應(yīng)的答案。為了實(shí)現(xiàn)此功能，首先可以通過向量檢索服務(wù)將預(yù)定義的問題和答案轉(zhuǎn)換為向量表示，并將其存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫中。其次當(dāng)用戶輸入問題時(shí)，向量檢索服務(wù)可以將其轉(zhuǎn)換為向量表示，并在向量數(shù)據(jù)庫中查詢與該向量最相似的問題向量。然后使用模型訓(xùn)練、問答推理、后期優(yōu)化等步驟，實(shí)現(xiàn)類似通義千問、ChatGPT等的語言智能交互體系。

當(dāng)前大型的圖片素材網(wǎng)站和分享社交應(yīng)用等，通常都有幾億甚至上百億的圖片量，只能提供簡(jiǎn)單的文字搜索或者單一的圖片搜索方式，用戶無法快速地找到所需的圖片。而使用DashVector向量檢索服務(wù)，將圖片內(nèi)容和文本描述以向量形式表示，并將其存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)用戶搜索時(shí)，支持以文搜圖，圖搜圖以及文字+圖片組合搜索精確過濾等多種模態(tài)的搜索模式，將搜索需求也通過向量表示，在向量數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行相似搜索，幫助用戶迅速找到想要的圖片，從而提升用戶體驗(yàn)。

在視頻檢索場(chǎng)景中，例如視頻監(jiān)控系統(tǒng)、影視資源網(wǎng)站、短視頻應(yīng)用等平臺(tái)，其中包含了各種視頻數(shù)據(jù)。使用向量檢索服務(wù)通過將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示，并將其存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)用戶看到一個(gè)電影片段或視頻截圖時(shí)，使用視頻相似性搜索系統(tǒng)進(jìn)行基于內(nèi)容向量的視頻檢索，從而快速檢索出與查詢視頻最相似的視頻，并返回給用戶作為搜索結(jié)果。同時(shí)還可以在向量數(shù)據(jù)庫中使用基于聚類的視頻檢索方法，對(duì)視頻進(jìn)行聚類，并在聚類之間進(jìn)行快速檢索，提高檢索效率和準(zhǔn)確度。

在分子檢測(cè)中，可以使用分子指紋（例如ECFP、MACCS鍵等）將分子結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為向量表示，并將其存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)用戶輸入查詢請(qǐng)求時(shí)，可以使用同樣的方法將其轉(zhuǎn)換為向量表示，并在向量數(shù)據(jù)庫中查詢與該向量最相似的分子向量，并返回給用戶作為搜索結(jié)果，實(shí)現(xiàn)基于分子結(jié)構(gòu)相似度的分子檢索和篩選。為分子發(fā)現(xiàn)和藥物設(shè)計(jì)提供更加智能和高效的解決方案。