向量搜索与关键词搜索在信息检索方式上存在根本差异。关键词搜索依赖于查询词与数据集中的词语的精确匹配。例如，搜索“狗”会返回包含“狗”的文档，但可能会错过“犬”或“小狗”，除非明确处理了同义词。这种方法对于具有可预测术语的结构化数据非常有效，例如产品 SKU 或法律文件。然而，它难以处理歧义（例如，“Java”作为编程语言或咖啡）和语义关系，如同义词或相关概念。
从技术上讲，关键词搜索使用倒排索引将术语映射到文档。TF-IDF 或 BM25 等算法根据词频和文档结构对结果进行排序。相比之下，向量搜索使用神经网络将文本、图像或其他数据转换为数值向量（嵌入）。这些向量捕获语义意义，从而允许进行相似性比较。例如，“狗”的向量在向量空间中可能比“猫”的向量更接近“犬”。FAISS、Annoy 或 HNSW 等工具可以在这些向量上实现高效的最近邻搜索。开发者通常使用预训练模型（例如 BERT、OpenAI 嵌入）生成向量，然后可以使用余弦相似度或欧氏距离对这些向量进行索引和查询。
两者之间的选择取决于具体的使用案例。关键词搜索在需要精确匹配的场景中表现出色，例如过滤数据库记录或搜索代码库。向量搜索更适合非结构化数据（例如图像、自然语言），语义理解在其中至关重要。例如，电商平台可以使用向量搜索根据用户偏好推荐商品，即使查询词与商品描述不完全匹配。结合关键词搜索和向量搜索的混合方法越来越普遍。支持工单系统可以先按关键词（“登录错误”）过滤，然后使用向量按上下文相似性对工单进行排序。开发者应该评估权衡：关键词搜索对于简单查询更快，而向量搜索需要更多计算资源，但能更好地处理细微差别。