向量搜索和基于图的搜索是截然不同的数据检索方法，各自适用于不同类型的问题。 向量搜索依赖于将数据表示为高维空间中的数值向量，其中相似性使用余弦相似度或欧几里得距离等距离度量来衡量。 这种方法非常适合非结构化数据（例如，文本、图像），其中语义或上下文相似性很重要。 例如，查找在视觉上与查询相似的图像，或根据用户偏好推荐产品。 另一方面，基于图的搜索将数据组织为节点（实体）和边（关系），从而可以遍历实体之间的连接。 它擅长于关系或路径很重要的情况，例如社交网络朋友推荐或通过分析交易网络进行欺诈检测。
性能和用例差异很大。 向量搜索使用近似最近邻 (ANN) 算法（如 HNSW 或 IVF）有效地扩展大型数据集，这些算法牺牲了一些准确性以换取速度。 像 FAISS 或 Elasticsearch 的 k-NN 插件这样的工具优化了向量运算，使其适用于像搜索引擎这样的实时应用程序。 基于图的搜索优先考虑查询复杂关系，通常使用像 Dijkstra 最短路径或 PageRank 这样的算法。 例如，检测洗钱可能涉及追踪金融图中的多跳连接。 但是，对于大型或密集连接的数据集，图遍历在计算上可能变得昂贵，需要索引优化（例如，邻接表）或像 Neo4j 这样的特定于图的数据库。
两者之间的选择取决于数据结构和用例要求。 当相似性或语义相关性是关键，并且可以有效地生成嵌入（例如，使用像 BERT 这样的文本模型）时，向量搜索效果最佳。 当显式关系或网络拓扑驱动问题时，例如代码库中的依赖关系分析或路线规划，基于图的搜索是首选。 也可以使用混合方法：推荐系统可以使用向量搜索来查找相似的项目，并使用图遍历来应用规则（例如，排除来自被阻止供应商的产品）。 开发人员应考虑实施复杂性——向量搜索需要嵌入生成和 ANN 调整，而基于图的系统需要仔细的模式设计和查询优化。 两种方法都有权衡，但了解它们的优势可以确保使用正确的工具来完成任务。