精确向量搜索和近似向量搜索是两种在数据集中查找相似向量的方法，主要区别在于准确性、速度和可扩展性。 精确向量搜索通过将查询向量与数据集中的每个向量进行比较来保证精确的结果，确保找到最接近的匹配项。 这种方法是详尽的和确定性的，这意味着对于相同的查询，它总是返回相同的结果。 然而，随着数据集大小的增长，它的计算成本变得很高，使得它不适用于大规模应用程序。 相比之下，近似向量搜索通过使用减少所需比较次数的技术来牺牲一些准确性以换取速度。 即使对于海量数据集，这些方法也能快速返回“足够好”的结果，但可能会错过一些最接近的匹配项。
技术差异在于它们的算法。 精确方法，如线性搜索或 k-d 树，执行暴力比较或结构化搜索，这些搜索会划分数据以避免检查每个向量。 例如，k-d 树在二叉树结构中组织向量，从而在较低维空间中实现更快的精确搜索。 近似方法，如局部敏感哈希 (LSH) 或分层可导航小世界 (HNSW) 图，使用概率或基于图的策略来缩小候选范围。 例如，LSH 将相似的向量散列到相同的“桶”中，从而减少搜索空间。 HNSW 构建一个分层图，其中遍历有效地近似最近邻。 像 FAISS 或 Annoy 这样的库实现了这些近似技术，优化了速度和内存使用，同时接受结果中的小错误。
用例决定了选择哪种方法。 当精度至关重要时，精确搜索是理想的，例如医学图像分析或欺诈检测，在这些情况下，错过匹配可能会产生严重的后果。 然而，由于其 O(n) 时间复杂度，它仅限于较小的数据集（例如，数千个向量）。 近似搜索适用于推荐系统或大型数据库（数百万个向量）中的实时语义搜索等应用程序，在这些应用程序中，延迟比完美的准确性更重要。 例如，电子商务平台可能会使用近似搜索来快速找到产品推荐，并接受某些相关项目可能被忽略。 开发人员应该权衡利弊：精确方法以可扩展性为代价来提高准确性，近似方法以可容忍的误差幅度来提高速度。 混合方法，如对过滤后的子集进行精确搜索，也可以弥合这些极端情况。