向量数据库的适用场景与局限性分析

一、核心适用场景

1. 多模态内容检索

• 电商智能搜索：支持“以图搜图”“以文搜图”，例如用户上传一张碎花裙照片，系统可精准匹配相似款式商品，同时结合文本描述（如“雪纺材质”“夏季新款”）进行过滤，提升搜索效率。阿里云向量检索服务（VRS）在某电商平台实现亿级商品图片毫秒级检索，点击率提升35%。
• 医疗影像分析：存储CT、MRI等医学影像的向量特征，支持病灶相似度匹配。例如，输入肺部结节影像，系统可快速检索历史病例中相似形态的结节及其诊断结果，辅助医生判断良恶性。
• 视频内容理解：将视频关键帧转换为向量，实现“视频片段搜索”。例如，在监控系统中输入一段可疑行为片段，系统可自动定位历史视频中相似行为的时间点，用于案件侦破。

2. 推荐系统

• 个性化商品推荐：将用户行为（浏览、购买、收藏）和商品属性（价格、品牌、类别）转换为向量，通过余弦相似度计算推荐商品。某跨境电商平台使用向量数据库后，用户购买转化率提升28%。
• 内容分发优化：在短视频平台中，基于用户兴趣向量（如“科技”“美食”）和视频向量