近年来，企业对智能化工具的需求开始聚焦于业务适配性，通用大模型在垂直领域的知识局限逐渐显现。构建企业专属智能体成为突破这一瓶颈的重要方向，而向量检索技术，正是支撑这一构建过程的核心环节。
向量检索技术基于向量空间模型运作。它将文本信息转化为向量形式，每个向量在多维空间中占据特定位置。当用户输入问题时，系统先把问题也转化为向量，随后通过计算该向量与存储在数据库中大量文本向量的相似度，快速找出匹配的文本片段。例如，通过余弦相似度算法，衡量向量间夹角余弦值，夹角越小，余弦值越接近1，表明文本相似度越高。这种基于向量的表示与计算方式，相较于传统关键词匹配，能更好捕捉文本语义，即使问题与存储文本表述不同，只要语义相近，就能实现精准检索。
企业专属智能体需深度融合企业内部知识，精准解答业务相关问题。向量检索技术在其中发挥多重关键作用。一方面，它能高效处理企业海量非结构化数据，如文档、报告、邮件等。将这些数据转化为向量存储后，智能体可迅速从中检索所需信息，避免传统检索方式在数据规模增大时效率大幅下降的问题。另一方面，向量检索为大模型提供高质量“原料”。大模型生成回答依赖输入信息，向量检索提供的相关文本片段，能引导大模型生成更贴合企业业务实际、更具专业性和准确性的回答，克服通用大模型知识泛化、缺乏针对性的不足。
数据预处理与向量化：先对企业业务数据进行清洗，去除噪声、错误数据。接着，将文本分割成合适片段，如段落或句子。再选用合适文本向量化模型，如BERT等，把这些文本片段转化为向量。以一篇产品介绍文档为例，分割成多个描述产品不同特性的句子，分别向量化后，存入向量数据库。
向量索引构建：在向量数据库中构建索引，如同为图书馆书籍建立目录，方便快速查找。常用索引结构有KD树、HNSW等，不同结构适用于不同规模和类型数据。例如，对于百 万级向量数据，HNSW索引能在保证一定召回率前提下，实现毫秒级检索速度，极大提升检索效率。
检索与结果融合：用户提问时，先将问题向量化，在向量数据库中检索相似向量。数据库返回Top N个相关文本向量对应的原文片段。这些片段与问题一起输入大模型，大模型依据其强大语言理解与生成能力，整合信息生成回答，并将结果返回用户。如用户询问产品某一功能使用方法，向量检索找到相关产品说明片段，大模型据此生成详细操作指南。
向量检索技术为企业专属智能体的落地提供了关键支撑，推动企业内部知识高效转化为智能化服务能力。随着技术持续优化，其在企业智能化进程中的价值将进一步释放，为业务发展注入更多动力。
