向量搜尋優勢：IT 領導者不能忽視的 5 大核心關鍵

如果你經常使用 Google 或 Amazon 等高品質搜尋引擎，應該對搜尋結果的速度與相關性有一定期待。

向量搜尋（又稱語意向量搜尋）結合深度學習與機器學習技術，能夠掌握資料的語意與脈絡。

向量搜尋的優勢

向量搜尋能夠大幅提升企業的搜尋體驗，並帶來多項效益：

• 更輕鬆地提供高度相關的搜尋結果
• 即使在龐大且多樣的資料中，也能迅速返回搜尋結果
• 支援文字、圖像與音訊等多種類型的進階搜尋
• 提供更精準的產品推薦、常見問題回答，甚至是個人化內容推送

對於技術領導者而言，深入了解向量搜尋的應用，不僅能滿足，甚至超越使用者的期待，更能轉型整體搜尋體驗，協助實現業務目標。

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什麽是向量搜尋？

向量搜尋會將文字、音訊和圖像轉換為數值表示，並運用深度學習與 機器學習（ML）技術，解析這些表示背後的語意、意圖與脈絡，從而提供更為相關的搜尋結果。

語意向量搜尋開啟全新搜尋體驗

我們都期望不論如何輸入查詢字詞，都能得到高度相關的搜尋結果。

但即便是抽象的關鍵字搜尋，也仍然仰賴高度的自然語言理解能力與極快速的回應時間。再加上使用者對多元搜尋體驗的需求日益增加 —— 從視覺化購物的圖像搜尋、類似 Amazon Alexa 的語音搜尋，到 Pinterest 中的應用內視覺推薦 —— 搜尋技術勢必要隨之進化，以因應人們尋找資訊的方式。

語意向量搜尋技術在理解人類語言方面表現更佳，能夠解讀各種資料格式，如圖像、音訊與非結構化文字。

它扮演著連接非結構化資料與使用者意圖之間的橋樑，重點不只在於比對關鍵字，而是深入理解使用者真正的需求，進而提供不只符合、甚至超越期待的搜尋體驗。

向量搜尋能帶來實質營收

向量搜尋已廣泛應用於提升搜尋結果的相關性、增加銷售並推動營收成長。

案例 1：Spotify

Spotify 過去在 Podcast 搜尋上並未採用向量搜尋，而是主要依賴關鍵字比對。這種搜尋方式會回傳所有包含查詢關鍵字的索引資料，但使用者往往無法準確輸入他們想要的內容，他們可能不知道正確的術語，或是以各種不同方式表達需求。

導入向量搜尋後，Spotify 能透過語意相符的方式，提供更相關的內容，且無需使用者精確輸入關鍵字，大幅減少搜尋上的困擾與人為調整。例如，使用者搜尋「電動車 氣候影響」時，現在也會出現「電動車與生態」或「電動車的環境影響」等內容。

語意向量搜尋能辨識「climate（氣候）」與「ecology（生態）」、「electric car（電動車）」與「electric vehicle（電動車）」等詞彙的語意相似度，而不需要搜尋工程師或使用者進行額外設定。

案例 2：Home Depot

Home Depot 擁有超過 200 萬項商品，包括許多高度專業的工具。顧客卻常常因爲找不到符合需求的工具而反覆嘗試，導致挫折感提升，也增加了商品退貨率。

導入語意向量搜尋後，Home Depot 結合向量與文字搜尋技術，提供更貼近顧客需求的搜尋結果。

舉例來說，當顧客搜尋「屋頂材料（roofing supplies）」時，搜尋結果也會包含「瀝青瓦（shingles）」。這減少了搜尋團隊需手動加入創意商品描述、地區用語差異或拼寫錯誤的負擔，讓搜尋系統更智慧、更有效率。

向量搜尋適用於各種規模的企業

向量搜尋能應用於多種使用情境。無論企業規模大小或資料量多寡，只要選對工具，都能藉由向量搜尋改善搜尋體驗。透過向量搜尋，您可以達成以下幾項目標：

1. 提升搜尋相關性

提供更符合需求的搜尋結果，有助於提升使用者在網站與應用程式上的互動率。

傳統的關鍵字搜尋在面對多義詞或語意模糊時，效果往往不佳。而語意向量搜尋則能在龐大的資料集中，產生更精確的搜尋結果，即使使用者無法輸入正確的關鍵字，也能找出語意相關的內容。

2. 快速處理大量資料

向量搜尋可以與傳統的搜尋排序方式結合，提供更快且更相關的搜尋體驗。

透過「最近鄰」（Nearest Neighbor）與「近似最近鄰」（Approximate Nearest Neighbor）等演算法，能有效處理與排序大量文件，確保即使資料量龐大，也能快速回應查詢。

3. 擴展搜尋類型

向量搜尋引擎（也稱為向量資料庫、語意搜尋或餘弦相似搜尋）可支援各種全新搜尋方式，例如圖像或音訊搜尋。

舉例來說，電商平台可讓訪客上傳一張洋裝的圖片，即可搜尋出相似商品。這不僅提升使用者體驗，也讓搜尋過程更加直覺、容易。

解讀搜尋意圖與相關性

語意向量搜尋透過判斷查詢的意圖、語意與脈絡，帶來更精準的搜尋結果。它將搜尋查詢轉換成具意義的數值表示（向量），並與資料集進行相似度比較，找出最相關的結果。

對於技術領導者而言，要做出明智決策，必須具備向量搜尋的技術理解，而其中有三大關鍵要素需要掌握。

關鍵 1：文字轉數值向量（Vector Embeddings）

任何演算法都需要數字才能運作。向量能將關鍵字文字轉換為數值資料，並捕捉文字的語言特性。

例如，廣泛使用的 Word2Vec 和 BERT 模型，透過分析大量語言資料，理解詞彙的共現頻率與關係。像「Canada」的向量可能在某個維度接近「France」，在另一維度則接近「Toronto」。這些模型讓我們能將關鍵字、句子或段落轉成向量，方便比較。

關鍵 2：高速搜尋演算法

向量搜尋另一個重要組成是高效能演算法，能快速比較並回傳相關結果，即使面對數十億筆文件。

這包括近似最近鄰（Approximate Nearest Neighbor, ANN）技術，透過尋找與查詢最接近（最相似）的資料點，維持大規模資料下的效能。為加速查詢，系統會建立圖形結構，快速導引向量找到最相似的匹配結果。

關鍵 3：相似度評估指標

向量可視為為每個關鍵字分配一組座標，藉由測量查詢與文件之間座標的距離，判斷相似度。

向量距離越短，內容越相似。常用的相似度量測方法如餘弦相似度（Cosine Similarity），用以評估兩組數值序列或向量的相似性，並回傳最相關的結果。

快速掌握向量搜尋優勢

雖然市面上有些方案承諾能提升搜尋體驗，但 Elastic 一直被視為搜尋技術的領導者。使用 Elastic 平台，我們的客戶都能迅速感受到成效，並透過持續推出的新功能，例如向量搜尋，不斷優化搜尋體驗。

為什麼選擇 Elastic 進行向量搜尋？

Elastic 提供簡單易用的部署方式，支援向量搜尋與混合搜尋，讓您能快速提升搜尋體驗。我們結合多種搜尋相關性技術，兼具效能、靈活性與客製化，讓向量搜尋發揮最大效益。

Elastic 也採用先進的分層可導航小世界圖（HNSW）演算法，能快速處理大量文件查詢，確保搜尋速度與準確度兼顧。此外，Elastic 的向量搜尋可直接透過內建的密集向量欄位與 kNN API 支援向量嵌入，不需仰賴外部產生程序，簡化實作流程。

同時，Elastic 支援 PyTorch 自訂模型部署，也提供 HuggingFace 現成模型，讓您依需求靈活調整，快速上手，為企業帶來競爭優勢。

總的來説，選擇 Elastic，能夠讓您輕鬆打造高效且智慧的向量搜尋體驗，快速滿足現代搜尋的多元需求！

本文翻譯自：The benefits of vector search — and 5 reasons IT leaders need it to improve search experiences

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