在電商智能搜索和偏好推薦場景中，向量數據庫可以實現基于向量相似度的搜索和推薦功能。例如一個電商平臺中包含了各種商品的圖像和描述信息，用戶在搜索商品時，可以通過圖像或者描述信息查詢相關的商品，并且還希望能夠實現推薦功能，自動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技術轉換為向量表示，并將其存儲到向量數據庫中。當用戶輸入查詢請求時，向量檢索服務可以將其轉換為向量表示，然后計算查詢向量與向量數據庫中所有商品向量的相似度，然后返回相似度最高的幾個商品向量。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將用戶的歷史瀏覽記錄和購買記錄轉化為向量表示，并在向量數據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，提供更加智能和個性化的服務、更加高效和優秀的性能與購買體驗。

問答系統是屬于自然語言處理領域的常見現實應用。典型的問答系統比如通義千問、ChatGPT、在線客戶服務系統、QA聊天機器人等。例如在一個問答系統，其中包含了一些預定義的問題和對應的答案。用戶希望能夠根據輸入的問題，自動匹配到最相似的預定義問題，并返回對應的答案。為了實現此功能，首先可以通過向量檢索服務將預定義的問題和答案轉換為向量表示，并將其存儲到向量數據庫中。其次當用戶輸入問題時，向量檢索服務可以將其轉換為向量表示，并在向量數據庫中查詢與該向量最相似的問題向量。然后使用模型訓練、問答推理、后期優化等步驟，實現類似通義千問、ChatGPT等的語言智能交互體系。

當前大型的圖片素材網站和分享社交應用等，通常都有幾億甚至上百億的圖片量，只能提供簡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，將圖片內容和文本描述以向量形式表示，并將其存儲到向量數據庫中。當用戶搜索時，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的搜索模式，將搜索需求也通過向量表示，在向量數據庫中進行相似搜索，幫助用戶迅速找到想要的圖片，從而提升用戶體驗。

在視頻檢索場景中，例如視頻監控系統、影視資源網站、短視頻應用等平臺，其中包含了各種視頻數據。使用向量檢索服務通過將視頻數據轉換為向量表示，并將其存儲到向量數據庫中。當用戶看到一個電影片段或視頻截圖時，使用視頻相似性搜索系統進行基于內容向量的視頻檢索，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果。同時還可以在向量數據庫中使用基于聚類的視頻檢索方法，對視頻進行聚類，并在聚類之間進行快速檢索，提高檢索效率和準確度。

在分子檢測中，可以使用分子指紋（例如ECFP、MACCS鍵等）將分子結構轉換為向量表示，并將其存儲到向量數據庫中。當用戶輸入查詢請求時，可以使用同樣的方法將其轉換為向量表示，并在向量數據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果，實現基于分子結構相似度的分子檢索和篩選。為分子發現和藥物設計提供更加智能和高效的解決方案。