Некоторые практические применения векторного представления данных:

• Поиск похожего контента. 1 Например, в блоге можно выводить список «похожие статьи» в подвале каждой страницы. 1
• Классификация. 1 Можно вычислить среднее местоположение группы векторов, предварительно классифицированных, затем сравнить, где относительно этих локаций находятся векторные представления нового контента, и на основе этой информации категоризировать контент. 1
• Ответы на вопросы. 1 Пользователь задаёт вопрос, а система ищет в закрытой документации контент, который представляется значимым в контексте вопроса. 1 Затем модель формулирует ответ на вопрос, опираясь на предоставленный контент. 1
• Индексация и поиск объектов изображения или видео. 3 Например, пользователь может искать изображения, изображающие определённый объект или сцену, а система будет извлекать визуально похожие изображения. 3
• Рекомендательные системы. 25 Например, в интернет-магазине можно рекомендовать похожие товары на основе свойств исходных товаров. 5
• Обнаружение мошенничества. 2 Векторный поиск позволяет анализировать схемы транзакций и отмечать те из них, которые похожи на известные случаи мошенничества. 2