向量搜索和混合搜索是两种信息检索方法，各有优势。向量搜索依赖于将数据嵌入到高维向量中，并使用相似性指标（如余弦相似度）来查找匹配项。它擅长理解语义——例如，在搜索“甜点”时找到“甜点食谱”。混合搜索将基于向量的技术与传统的基于关键词的方法（如 BM25）相结合，从而可以同时利用语义理解和精确的关键词匹配。这种融合旨在平衡召回率（找到所有相关结果）和精确率（确保结果准确）。
向量搜索的主要优势在于它能够处理语义关系和非结构化数据。例如，向量搜索可以将“云存储解决方案”与提及“AWS S3”的文档匹配，而无需精确的关键词。但是，它可能难以处理罕见术语（例如，产品代码）或严格的关键词要求。混合搜索通过将关键词匹配（确保优先考虑精确术语）与基于向量的语义结果相结合来解决此问题。例如，搜索“Python error 404”可能会使用关键词来显示包含“404”的技术文档，同时使用向量来包含有关 HTTP 状态码的相关内容。缺点是复杂性增加：混合系统需要调整以平衡关键词和向量分数，并且它们可能需要更多的计算资源。
用例通常决定选择哪种方法。向量搜索在推荐系统或自然语言查询中表现出色，在这些情况下，意图比特定术语更重要。混合搜索更适合于电子商务之类的应用程序，在这些应用程序中，用户可能会将模糊的意图（“经济实惠的无线耳机”）与特定的过滤器（“低于 100 美元”）结合使用。开发人员应考虑数据类型（结构化与非结构化）、查询模式和性能需求等因素。例如，支持门户可以使用混合搜索来处理技术错误代码（关键词）和描述性问题陈述（向量）。带有向量插件的 Elasticsearch 或与 BM25 配对的专用库 (FAISS) 等工具可以简化实施，但混合系统需要仔细的评分策略设计（例如加权组合或重新排名）才能有效地优化结果。