向量搜索和模糊搜索解决数据检索中不同的问题，其有效性取决于上下文。 向量搜索侧重于使用数据的数学表示形式查找语义相似的项目，而模糊搜索旨在处理近似文本匹配，通常是为了补偿拼写错误或拼写变化。 两者都有不同的用例和权衡。
向量搜索的工作原理是将数据转换为数字向量（嵌入），并使用余弦相似度等指标来衡量相似性。 例如，向量搜索“信用卡”可能会返回“付款方式”或“Visa/万事达卡”等结果，因为它们的嵌入在向量空间中很接近，即使确切的单词不匹配。 这对于推荐系统或自然语言查询等任务很有用，在这些任务中，含义比确切的语法更重要。 另一方面，模糊搜索使用 Levenshtein 距离或 n-gram 等算法来查找尽管存在细微错误但仍类似于查询的文本。 例如，使用模糊搜索搜索“New Yrok”可能会将其更正为“New York”，因为它允许少量字符不匹配。
关键区别在于它们的主要目标。 向量搜索擅长理解意图或上下文，使其非常适合非结构化数据，如图像、文本或用户行为模式。 模糊搜索专为结构化文本数据量身定制，其中精度不如灵活性重要——例如，自动完成搜索栏或匹配格式不一致的数据库条目。 模糊搜索可能难以识别“汽车”和“车辆”是相关的，而向量搜索会捕获它们的语义连接。 相反，向量搜索并非旨在修复拼写错误，因此诸如“exmaple”之类的查询仍然会失败，除非与模糊层配对。
在实施方面，向量搜索通常需要嵌入模型（例如，用于文本的 BERT）和专门的数据库，例如 FAISS 或 Milvus，以有效地比较向量。 模糊搜索通常可以通过传统数据库（例如，具有 pg_trgm 的 PostgreSQL）或使用内置模糊查询支持的 Elasticsearch 等搜索引擎来处理。 开发人员可能会将两者结合使用：使用模糊搜索来预处理查询中的拼写错误，然后再应用向量搜索进行语义匹配。 例如，电子商务应用可以首先使用模糊逻辑将“bluetooh”更正为“Bluetooth”，然后使用向量搜索来查找相关项目，例如无线耳机。 选择两者之一取决于优先级是处理输入中的噪声（模糊）还是理解底层含义（向量）。