En traitement du langage naturel (NLP), les données textuelles sont souvent représentées sous forme de vecteurs de haute dimension à l'aide de techniques telles que les plongements de mots ou les modèles basés sur les transformateurs. Ces vecteurs capturent la signification sémantique du texte, la distance entre les vecteurs indiquant la similarité sémantique entre les parties correspondantes du texte. Les bases de données vectorielles peuvent stocker ces vecteurs textuels et offrir des capacités de recherche de similarité efficaces, ce qui est particulièrement utile dans des applications telles que la recherche de documents.