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更深入地研究表明，Vector search, by contrast, converts both the query and every document into dense numerical vectors using an embedding model, then finds documents whose vectors point in the same direction as the query vector — measured by cosine similarity. This means vector search can match “cardiac arrest” to a document about “heart failure” even though none of the words overlap, because the embedding model has learned that these concepts live close together in semantic space.
展望未来，5 reasons why的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。