不能，向量搜索不能完全取代传统搜索方法。虽然向量搜索在处理语义相似性和非结构化数据方面具有显著优势，但传统的基于关键词的搜索更适合于精确匹配、结构化数据以及需要精确控制排序的场景。每种方法都有不同的优势，具体取决于用例、数据类型和用户需求。完全替代是不实际的，因为这两种方法解决了不同的问题，而混合系统通常通过结合它们的功能来提供最佳结果。
在理解上下文或语义关系至关重要的场景中，向量搜索表现出色。 例如，在推荐系统中，即使向量嵌入不共享完全相同的关键词，它们也可以识别与用户偏好相似的项目。 同样，像“具有悲伤结局的电影”这样的自然语言查询受益于向量搜索将短语映射到概念而不是依赖关键词重叠的能力。 但是，传统搜索对于结构化查询（例如，按价格范围过滤产品或查找包含特定短语的文档）更有效。 电子商务平台通常使用关键词搜索产品 SKU 或精确规格，因为向量搜索可能会错误地解释数字或分类数据。
技术限制也阻止向量搜索完全取代传统方法。 向量索引（例如，HNSW，IVF）需要大量的计算资源来处理高维数据，这使得它们对于具有简单过滤需求的大规模数据集来说效率较低。 此外，与传统搜索中使用的倒排索引相比，在向量索引中维护实时更新更加复杂。 混合方法，例如使用关键词搜索进行初始过滤，然后进行基于向量的重新排序，可以平衡速度和准确性。 例如，旅行应用程序可能首先按位置（传统搜索）过滤酒店，然后按便利设施相似度（向量搜索）对结果进行排序。 在向量数据库的可扩展性和成本效益得到改善之前，传统搜索对于许多应用程序来说仍然至关重要。