向量搜索在实现这种语义理解方面发挥着重要作用。 使用各种嵌入技术（例如 Word2Vec、BERT 或 FastText），可以将单词、短语甚至整个句子表示为高维空间中的向量。 在这个向量空间中，向量之间的 “距离” 表示语义相似度。 具有相似含义的单词或短语的向量彼此更接近。

向量搜索在语义搜索中非常重要，主要原因有以下几点：

1. 高维语义表示

传统的搜索方法依赖于关键字的匹配，这种方法可能会忽略词汇的深层语义含义。向量搜索通过将词、句子或文档转换为高维空间中的向量，能够捕捉到语义的细微差别。

将单词或句子转换为向量的主要原因是为了测量相似度。 在这些向量空间中，任何两个向量之间的 “距离”（通常使用余弦相似度或欧几里德距离等度量）可以指示这两个项目的相似程度。

2. 语境理解

向量空间模型能够理解上下文中的词语关系，这是因为它们通常是通过语境来训练的。这意味着具有相似含义的词或短语，即使它们的表面形式不同，也会在向量空间中彼此靠近。

3. 模糊匹配和语义相关性

向量搜索不仅仅基于精确匹配，它还能够识别语义上相关但不完全相同的查询和文档。例如，即使查询中的词汇没有直接出现在目标文档中，只要它们在语义上相关，向量搜索也能将其检索出来。

4. 效率和可扩展性

随着数据量的增加，传统的搜索算法可能会遇到性能瓶颈。而向量搜索可以通过近似最近邻（ANN）算法等高效的搜索方法来实现，这使得在大规模数据集上进行实时语义搜索成为可能。

5. 多语言能力

向量模型可以支持多语言内容的语义搜索。即使查询和文档不是用同一种语言编写的，通过将它们映射到同一个向量空间，也可以实现有效的跨语言搜索。