当您需要根据语义相似性而非精确关键词匹配来查找结果时，应选择向量搜索而非传统搜索。向量搜索通过将数据（如文本、图像或音频）转换为称为嵌入的数值表示来工作，这些嵌入捕获数据的含义或上下文。这使其能够识别即使不使用相同词语但共享相似特征的项目之间的关系。传统搜索，如基于关键词的系统（例如 SQL 查询或 Elasticsearch），依赖于精确术语匹配、预定义规则或结构化元数据，这使得它在查询解释灵活性至关重要的任务中效果较差。
向量搜索的一个常见用例是处理自然语言查询，在这种查询中，同义词、释义或上下文意义很重要。例如，如果用户搜索“如何修理漏水的水龙头”，传统搜索可能只会返回包含“漏水的水龙头”的结果，而忽略使用“滴水的水嘴”等术语的文章。然而，向量搜索可以识别“水龙头”和“水嘴”在语义上相似，即使没有精确匹配也能返回相关结果。这在聊天机器人、推荐系统或文档检索等应用中特别有用，在这些应用中，理解意图或相似性比字面关键词重叠更有价值。另一个例子是图像或多媒体搜索：向量嵌入可以表示图像中的视觉特征（如颜色或形状）或抽象概念，使您无需依赖手动标记的标签即可找到相似的项目。
在处理结构化数据或需要精确的基于规则的过滤时，传统搜索仍然是首选。例如，如果您需要在电商数据库中查找价格在 50 美元到 100 美元之间的所有产品，传统的数据库查询更快、更高效。类似地，代码、ID 或分类标签（如按类型过滤电影）的精确匹配最好通过传统方法处理。向量搜索还需要计算资源来生成和比较嵌入，这对于简单任务来说可能是非必要的开销。总之，当语义理解或灵活的相似性匹配至关重要时，使用向量搜索；对于结构化数据、精确匹配或具有明确过滤规则的性能关键场景，则坚持使用传统方法。