向量相似度与关键词匹配是两种不同的文本数据相关信息查找方法。核心区别在于它们如何解释和比较内容。关键词匹配依赖于特定词语或短语的完全或部分匹配。例如，使用关键词匹配搜索“数据库优化”将返回包含这些确切术语的文档。它将文本视为一组标记，忽略上下文、同义词或语义关系。这使得它快速且直接，但在处理语言或意义的变化方面存在局限性。
另一方面，向量相似度使用文本的数学表示（向量）来捕捉语义意义。这些向量是使用机器学习模型（如 word2vec、BERT 或 Sentence Transformers）生成的，这些模型将词语、短语或整个文档映射到高维空间。通过计算向量之间的距离（例如，使用余弦相似度）来衡量相似度。例如，即使没有关键词重叠，搜索“数据库优化”也可能匹配一篇关于“提高 SQL 查询性能”的文档，如果它们的向量距离很近的话。这种方法理解上下文和概念之间的关系，使其对于细微的查询更加灵活。
从技术角度来看，关键词匹配通常使用倒排索引（在 Elasticsearch 等搜索引擎中很常见）来实现，以便快速定位包含特定术语的文档。它对于简单查询高效，但在处理同义词（“car” vs. “automobile”）或相关概念（“machine learning” vs. “AI”）时会遇到困难。向量相似度需要将文本预处理成嵌入，这可能消耗资源，但可以实现语义搜索。例如，一个使用向量的推荐系统可以在用户阅读“加密方法”时推荐关于“数据安全”的文章，即使术语字面上不匹配。开发者可以结合这两种方法：使用关键词匹配进行精确过滤，使用向量相似度基于意义进行排序或扩展结果。选择哪种方法取决于用例——关键词匹配在速度和简洁性方面表现出色，而向量相似度则能处理歧义和语义深度。