向量检索服务-应用场景

本文为您介绍向量检索服务在电商智能搜索和偏好推荐、自然语言处理等AI问答系统、图库类网站多模态搜索、视频检索、分子检测与筛选等场景下的应用。

电商智能搜索和偏好推荐场景

在电商智能搜索和偏好推荐场景中，向量数据库可以实现基于向量相似度的搜索和推荐功能。例如一个电商平台中包含了各种商品的图像和描述信息，用户在搜索商品时，可以通过图像或者描述信息查询相关的商品，并且还希望能够实现推荐功能，自动向用户推荐可能感兴趣的商品。

用户只需要先将商品的图像和描述信息使用Embedding技术转换为向量表示，并将其存储到向量数据库中。当用户输入查询请求时，向量检索服务可以将其转换为向量表示，然后计算查询向量与向量数据库中所有商品向量的相似度，然后返回相似度最高的几个商品向量。另外，还可以基于用户的历史行为和偏好通过向量检索服务将用户的历史浏览记录和购买记录转化为向量表示，并在向量数据库中查询与该向量最相似以及相似度较高的商品向量，为用户推荐可能感兴趣的商品，提供更加智能和个性化的服务、更加高效和优秀的性能与购买体验。

自然语言处理等AI问答系统场景

问答系统是属于自然语言处理领域的常见现实应用。典型的问答系统比如通义千问、ChatGPT、在线客户服务系统、QA聊天机器人等。例如在一个问答系统，其中包含了一些预定义的问题和对应的答案。用户希望能够根据输入的问题，自动匹配到最相似的预定义问题，并返回对应的答案。为了实现此功能，首先可以通过向量检索服务将预定义的问题和答案转换为向量表示，并将其存储到向量数据库中。其次当用户输入问题时，向量检索服务可以将其转换为向量表示，并在向量数据库中查询与该向量最相似的问题向量。然后使用模型训练、问答推理、后期优化等步骤，实现类似通义千问、ChatGPT等的语言智能交互体系。

图库类网站多模态搜索场景

当前大型的图片素材网站和分享社交应用等，通常都有几亿甚至上百亿的图片量，只能提供简单的文字搜索或者单一的图片搜索方式，用户无法快速地找到所需的图片。而使用DashVector向量检索服务，将图片内容和文本描述以向量形式表示，并将其存储到向量数据库中。当用户搜索时，支持以文搜图，图搜图以及文字+图片组合搜索精确过滤等多种模态的搜索模式，将搜索需求也通过向量表示，在向量数据库中进行相似搜索，帮助用户迅速找到想要的图片，从而提升用户体验。

视频检索场景

在视频检索场景中，例如视频监控系统、影视资源网站、短视频应用等平台，其中包含了各种视频数据。使用向量检索服务通过将视频数据转换为向量表示，并将其存储到向量数据库中。当用户看到一个电影片段或视频截图时，使用视频相似性搜索系统进行基于内容向量的视频检索，从而快速检索出与查询视频最相似的视频，并返回给用户作为搜索结果。同时还可以在向量数据库中使用基于聚类的视频检索方法，对视频进行聚类，并在聚类之间进行快速检索，提高检索效率和准确度。

分子检测与筛选场景

在分子检测中，可以使用分子指纹（例如ECFP、MACCS键等）将分子结构转换为向量表示，并将其存储到向量数据库中。当用户输入查询请求时，可以使用同样的方法将其转换为向量表示，并在向量数据库中查询与该向量最相似的分子向量，并返回给用户作为搜索结果，实现基于分子结构相似度的分子检索和筛选。为分子发现和药物设计提供更加智能和高效的解决方案。