对于面向服务的软件开发，Web服务搜索一直是一个严重的问题。 面临的挑战是如何针对给定的开发任务有效地找到合适的Web服务。 在开发用于搜索服务的技术或系统方面已经进行了许多努力。 尽管在某些情况下有效，但现有技术并未形成可供公众使用的系统； 或基于一种查询模式-关键字查询，无法准确提供匹配的服务。 在本文中，我们介绍了提议的多模式查询搜索，用户可以在其中使用关键字和文件作为查询或自定义查询。 多模式查询基于一种创新的相似性度量方法，该方法同时包含Web服务的语义信息和结构信息。 我们的实验和测试案例验证了该方法的有效性。 与替代系统Seekda相比，它可以通过关键字查询获得更高的搜索准确性（匹配率是Seekda的2-4倍）。 自定义搜索可以达到100个前3个匹配率，而Seekda在大多数情况下使用关键字会失败。

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Vector AI是一个框架，旨在使构建基于生产级矢量的应用程序的过程尽可能快速，轻松地进行。 与json文档一起创建，存储，操纵，搜索和分析向量，以增强诸如神经搜索，语义搜索，个性化推荐建议等应用程序。 访问我们的网站并注册一个api-key： : 对于Python文档： : 对于REST API文档： : 加入我们的不和： : 有关比较我们功能的更温和的介绍，请阅读 特征 多媒体数据矢量化：Image2Vec，Audio2Vec等（任何数据都可以通过机器学习转换为矢量） 面向文档的存储：将向量与文档一起存储，而无需对向量的元数据进行数据库查找。 向量相似度搜索：可以使用向量相似度搜索来搜索向量和丰富的多媒体。 许多流行的AI用例的中坚力量，例如反向图像搜索，推荐，个性化等。 混合搜索：在某些情况下，矢量搜索不如传统搜索有效，例如搜索skus。 Vector AI

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