ResNet（残差网络）是由何恺明等人于2015年提出的一种深度卷积神经网络架构，在ImageNet图像分类竞赛中取得了突破性成绩。该模型通过引入“残差块”结构，有效解决了深度神经网络训练中的梯度消失和退化问题，使得网络可以轻松扩展到数百甚至上千层。ResNet的提出不仅极大提升了图像识别、目标检测等任务的性能，也为后续深度学习模型的发展奠定了坚实基础。

随着ResNet的成功，研究者开始探索如何将深度学习提取的高维特征向量化，并用于高效的数据匹配与检索任务，从而催生了“向量检索”技术的快速发展。所谓向量检索（Vector Retrieval），是指将图像、文本、音频等非结构化数据转化为固定维度的嵌入向量（Embedding Vector），然后在大规模向量数据库中进行快速近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS）的技术。

向量检索的核心优势在于其能够处理高维语义空间下的复杂查询需求。传统基于关键词或规则的检索方式难以应对多模态、跨模态的信息匹配问题，而基于深度学习的向量表示方法则能够捕捉更丰富的语义信息，实现跨语言、跨形式的内容匹配。例如，在图像搜索场景中，用户上传一张图片后，系统可以通过ResNet等模型将其转换为向量，并在数百万张图片的数据库中迅速找到视觉相似的结果。

ResNet的广泛应用为向量检索提供了强大的特征提取能力。在图像领域，ResNet可作为主干网络提取图像的高层语义特征，生成高质量的向量表示。这些向量随后被送入Faiss、Annoy、HNSW等高效的向量索引库中进行存储和检索。这种流程大大提升了图像搜索引擎、推荐系统、视频分析平台等应用的响应速度和准确率。

除了图像领域，向量检索也在自然语言处理（NLP）、语音识别、商品推荐等多个方向展现出巨大潜力。例如，在电商平台上，用户输入一段文字描述，系统可通过BERT等模型将其转换为语义向量，并与商品库中的向量进行匹配，从而实现精准的商品检索；在视频监控系统中，摄像头捕捉的画面可以通过ResNet编码为向量并实时比对，实现人脸识别和行为追踪等功能。

随着大数据和计算硬件的发展，向量检索逐渐从实验室走向工业界，成为众多AI应用的关键组件。各大科技公司纷纷推出自己的向量数据库产品，如Facebook的Faiss、Google的ScaNN、阿里云的Proxima、腾讯的Tencent VectorDB等，进一步推动了向量检索技术的标准化和工程化落地。

此外，为了提升向量检索的效率与精度，研究者们也提出了多种优化策略。包括向量压缩、乘积量化、倒排索引结构、图索引算法等，这些技术能够在不牺牲太多准确率的前提下显著降低存储成本和计算开销。同时，针对不同应用场景，也有相应的定制化方案出现，如支持动态更新的向量数据库、适用于边缘设备的轻量级检索引擎等。

综上所述，ResNet的诞生不仅是深度学习模型设计的一大飞跃，更为向量检索技术的发展注入了强劲动力。它使得高维语义向量的提取变得更加稳定和高效，从而推动了整个向量检索生态系统的繁荣。未来，随着大模型、多模态融合、联邦学习等新兴技术的发展，向量检索有望在更多领域发挥关键作用，真正迎来属于它的“黄金时代”。