而是能够捕捉到查询和文档之间的深层语义关系。

例如，一个典型的应用场景中，当用户查询“可再生能源的经济效益”时，即使文档中没有直

接提及这一准确短语，向量知识库也能够返回讨论风能和太阳能成本效益的相关文档，因为这些文

档与查询具有相似的语义向量。

2. 支持复杂查询

传统的文本检索系统通常只能处理简单的查询，而向量知识库支持复杂的查询处理，包括模糊

匹配和多条件查询。这是因为向量表示能够在多维空间中表达各种语义关系，从而对查询的各个方

面进行解析和响应。例如，对“可再生能源的成本效益”进行查询，使用该语句的向量与向量知识

库中的文献进行匹配，计算相似度，得到相似度最高的两篇文献。继续检索文献的内容，进而对查

询内容进行回答。数据示例如表 4.1 所示。

力机器学习和人工智能应用

向量知识库为机器学习和人工智能提供了高质量的输入数据。在许多 AI 应用中，如推荐系

统、自动摘要生成和自然语言理解，高质量的向量化输入是模型性能的关键。通过预先构建的向量

知识库，可以显着减少模型训练时间和提高模型的预测精度。

例如，在文档推荐系统中，系统可以通过计算用户历史浏览文档的向量和库中文档向量的相似

度，快速准确地推荐相关内容。

5. 数据安全与管理

向量化数据提供了一种更加抽象的数据表达形式，相对于原始文本数据，向量数据在存储和传

输过程中能够更好地保护信息的安全性。此外，管理结构化的向量数据相比于非结构化的文本数据

更为简便，可以利用现有的数据库技术进行高效管理。

增强数据互操作性

向量化的数据易于与各种数据处理工具和分析平台集成，增强了不同系统间的数据互操作性。

这使得组织能够将知识向量库作为一个中心资源，在多个部门和应用之间共享和重用数据，从而