向量搜索与传统关键词搜索在解释和检索信息的方式上存在根本区别。关键词搜索依赖精确匹配或预定义规则（如词干提取或同义词扩展）来查找包含特定术语的文档。例如，搜索“python tutorial”可能会返回包含这些精确词语的页面，如果系统配置了基本文本扩展，也可能返回像“tutorials”这样的变体。另一方面，向量搜索使用机器学习模型将数据（文本、图像等）映射到称为向量的数值表示。这些向量捕获语义含义，使系统能够基于概念相似性而非字面关键词匹配来查找结果。例如，对“python tutorial”进行向量搜索可能会返回关于“学习 Python 基础知识”的内容，即使这些精确词语没有出现，因为查询和内容的向量表示在模型的数学空间中是接近的。
这两种方法处理查询的方式也不同。关键词搜索系统通常依赖倒排索引和布尔逻辑来过滤结果，这可能难以处理歧义术语、拼写错误或上下文。例如，搜索“Java”可能会返回与编程语言无关的关于岛屿的结果，除非用户添加澄清术语。向量搜索通过分析更广泛的上下文来处理这种歧义。在技术背景下查询“Java”会与代表编程概念的向量更紧密地对齐。此外，关键词搜索中的排序通常基于术语频率或文档结构（如标题标签）等指标，而向量搜索通过测量向量之间的距离（例如，使用余弦相似度）来对结果进行排序，优先显示与查询语义相关的项目。
最后，向量搜索擅长处理关键词系统无法解决的非结构化数据和复杂关系。例如，开发者搜索“处理 API 速率限制的代码示例”时，在关键词系统中可能会错过使用诸如“限制 REST 请求”等短语的相关文章。向量搜索会识别语义重叠并呈现这些结果。然而，向量搜索在索引和查询方面需要更多计算资源，并且在精确匹配方面可能不如关键词系统精确。结合这两种方法的混合方法很常见，使用关键词过滤器进行严格约束，使用向量搜索进行相关性排序。选择哪种方法取决于用例：关键词搜索适用于精确、语法繁重的任务（例如，日志分析），而向量搜索适用于概念探索（例如，研究或推荐系统）。