向量搜索和基于 RAG 的系统在处理信息检索和生成任务方面发挥着截然不同但又互补的作用。向量搜索侧重于通过比较数据的数值表示（向量）来查找语义上相似的数据点，例如文本、图像或用户偏好。例如，产品推荐系统可能会使用向量搜索来识别与用户过去购买的商品相似的商品。相比之下，检索增强生成 (RAG) 将检索（通常使用向量搜索）与生成模型相结合，以产生感知上下文的输出。RAG 不仅仅是检索数据；它通过从数据集中提取相关信息并将其输入到语言模型中来合成答案。例如，使用 RAG 的客户支持聊天机器人可能会首先通过向量搜索获取常见问题解答，然后生成量身定制的响应。
主要区别在于它们的范围和输出。向量搜索是一种仅检索工具，针对查找匹配项的速度和准确性进行了优化。它适用于文档相似性检查或图像搜索等应用程序，其目标是返回现有数据。但是，RAG 添加了一个生成层。在检索相关信息后，它会处理这些数据以创建新内容，例如总结研究论文或回答复杂查询。例如，构建医疗助理的开发人员可能会使用向量搜索来检索患者记录，但 RAG 可以分析这些记录并生成诊断摘要。虽然向量搜索是 RAG 的一个组成部分，但 RAG 系统需要额外的基础设施，例如经过训练的语言模型，才能将检索到的数据转换为连贯的输出。
从技术角度来看，实现向量搜索涉及创建数据的嵌入（向量表示），并使用高效的索引方法（例如，HNSW 或 FAISS）进行快速相似性比较。开发人员可能会使用 SentenceTransformers 等库来生成嵌入。但是，RAG 系统需要将检索与生成管道集成。典型的 RAG 设置可能涉及用于检索的向量数据库（例如，Pinecone）和用于处理结果的 GPT-3.5 等模型。延迟和资源使用是关键考虑因素：向量搜索是轻量级的，而 RAG 由于生成步骤而需要更多的计算能力。例如，实时翻译应用程序可能会使用向量搜索来查找相似的短语，但 RAG 会处理在上下文中生成翻译。选择哪一个取决于任务是否需要简单的检索或动态内容创建。