主要观点：现代企业中数据无处不在，但数据量和复杂度增长带来信息查找挑战，传统基于关键词匹配的搜索引擎效率低、易返回无关或不完整结果，而语义搜索（由向量数据库支持）能理解意义，解决传统搜索的局限性，提升企业搜索效率和准确性。
关键信息：

• 传统关键词搜索存在上下文忽略、同义词和短语盲性、不理解用户意图等局限性，导致员工浪费时间且可能错过关键信息。
• 向量数据库将数据存储为向量，能测量对象语义意义的相似度，通过嵌入模型将文本转换为向量，实现语义搜索。
• AWS OpenSearch 是完全托管服务，结合传统搜索和向量搜索能力，具有关键词和全文搜索、向量搜索支持、可扩展管理、与 AWS 生态系统集成等功能，可实现混合搜索。
• 示例代码展示了在 AWS OpenSearch 中进行向量搜索的过程。
• 向量数据库在企业中有提高搜索准确性和相关性、增强发现和创新、多模态搜索、更好处理模糊查询等优势。
• 实际应用案例包括企业知识管理、客户支持、合规监测等，但也存在嵌入质量、计算成本、数据隐私、集成复杂性等挑战。
  重要细节：
• 不同的嵌入模型如 BERT、GPT 嵌入、Sentence Transformers 可将文本转换为向量。
• AWS OpenSearch 可通过 AWS AI 服务或第三方模型生成向量嵌入，并与关键词索引一起索引。
• 向量搜索通过计算向量间的距离（如余弦相似度或欧几里得距离）找到最接近的文档。
• 实际案例中，全球咨询公司通过语义搜索缩短项目启动时间，电信公司提高客户自服务率，金融机构避免违规罚款。
• 企业使用向量数据库时需考虑嵌入质量、计算成本、数据隐私和集成复杂性等问题。