Vector Search - как это работает (и почему это важно для .NET разработчиков)
Vector search ищет смысловую близость, а не просто точные совпадения.
Он сравнивает данные - текст, изображения или аудио - используя векторные эмбеддинги в многомерном пространстве.
То есть система ищет не одинаковые слова, а похожие по смыслу объекты.
Почему это важно?
Vector search лежит в основе многих AI-функций:
- семантический поиск  
- рекомендательные системы  
- интеграции с LLM  
- умные ассистенты внутри приложений  
Добавив векторный поиск в приложение, разработчик может создавать намного более умные продукты, которые понимают смысл запросов пользователя.
Это дает реальную бизнес-ценность - от поиска по документам до персонализированных рекомендаций.
📍 Полный пример реализации