在处理大型数据集中的相似性查询时，向量搜索比传统的基于关键词的搜索速度快得多，但比较结果取决于用例和实现。传统搜索依赖于完全匹配或词频（例如 TF-IDF）来查找结果，这对于结构化数据效果很好，但在语义含义方面表现不佳。 相比之下，向量搜索使用数据的数学表示（嵌入）来查找在高维空间中“接近”的项目。 这使其能够有效地处理诸如“查找与此照片相似的图像”或“查找具有相关主题的文档”之类的查询。 对于这些任务，向量搜索通常优于传统方法，因为它避免了扫描数据集中每个条目的需要 - 而是使用针对相似性比较优化的预计算索引。
向量搜索的速度优势来自近似最近邻（ANN）算法等专用索引技术。 例如，FAISS 或 Annoy 等库创建分层或分区索引，将相似的向量组合在一起，从而减少查询期间所需的比较次数。 在包含 100 万个文本文档的数据库上进行传统搜索可能需要扫描每个文档以查找关键词匹配项，这会随着数据大小线性缩放。 通过使用 ANN，向量搜索可以通过将搜索范围缩小到候选向量的子集来实现亚线性时间复杂度。 但是，对于小型数据集中的精确关键词查找，传统搜索仍然可以更快，因为倒排索引（传统系统中常见）可以在没有向量预处理开销的情况下提供近乎即时的结果。
权衡取决于数据类型和查询要求。 向量搜索在相似性比准确性更重要的场景中表现出色，例如推荐系统或图像检索。 例如，在电子商务数据库中使用文本描述（例如“舒适的跑鞋”）搜索产品可以从向量搜索匹配语义意图的能力中受益，即使关键词并不完全一致。 但是，对于“WHERE price < 100 AND category = 'shoes'”之类的结构化查询，传统搜索仍然更快。 开发人员应根据问题选择：对于语义或非结构化数据，选择向量搜索；对于完全匹配或结构化过滤器，选择传统搜索。 结合这两种方法的混合方法越来越普遍，以平衡速度和准确性。