畅游当今的信息海洋既是一个奇迹，又是一个迷宫。全文和矢量搜索使我们能够构建搜索体验，使用户能够找到相关的产品、内容等。随着我们对搜索精度和上下文的追求不断发展，出现了一个问题：我们能否平衡全文搜索的词汇灵活性和向量搜索的语义深度？
让我们一起探讨每种解决方案的优缺点，并发现正在重新定义现代搜索和发现体验的协同作用。
全文检索
全文搜索是指将部分或全部文本查询与数据库中存储的文档进行匹配。与传统的数据库查询相比，全文搜索即使在部分匹配的情况下也能提供结果。它允许为用户构建更灵活的搜索界面，从而使他们能够更快地找到准确的结果。
在实践中，高效的全文搜索解决方案具有对拼写错误、同义词、前缀搜索和模糊匹配的容忍度。这些功能使最终用户即使在可用信息有限的情况下也能找到他们想要的内容。允许搜索不完整的信息可以加快发现速度。
尽管现代 SQL 和 NoSQL 数据库具有一些全文搜索功能，但与以搜索为中心的数据库相比，它们往往存在不足。
矢量搜索
矢量搜索是人工智能驱动的搜索方法。它不是查找与文本查询匹配的文档，而是允许查找具有相似语义的文档。这是通过建立大型语言模型（LLM） 提供的文本语义理解来实现的。
大语言模型可以处理数据库记录并生成向量嵌入——文档语义的数字表示。然后将这些嵌入存储在向量数据库中。顾名思义，矢量搜索的工作原理是比较相似的矢量。
通过执行向量比较，向量搜索有效地实现了语义搜索。尽管依赖不同的底层技术，但它也解决了与全文搜索类似的目的：通过改进搜索的发现方面来增强用户的能力。它特别支持多模式搜索——使用非文本输入进行搜索，就像谷歌图片一样。
对比分析：全文搜索与矢量搜索
全文搜索的工作原理是在文档中查找单词。这使得它能够很好地理解用户查询背后的词汇意图。但当它必须处理无法模糊匹配的模糊查询时，它就显得不足了。对文档缺乏语义理解，导致无法理解上下文并进行概括。
总结一下，全文搜索：
- ✅ 纠正拼写错误——例如reutrn of the jedi
- ✅ 处理精确查询 - 例如an exact product name
- ✅ 处理不完整的查询 - 例如return of the j
- ❌ 无法处理模糊查询——例如folks fighting with lightsabers
- ❌ 无法理解上下文——例如winter clothes
另一方面，矢量搜索的工作原理是查找具有相似含义的文档。这使得它能够很好地理解用户查询背后的语义意图。它非常适合理解文档的同义词和描述。它还适用于类似文档的发现。
总结一下，向量搜索：
- ✅ 处理模糊查询——例如首部上映的星球大战电影
- ✅ 理解上下文——例如冬天的衣服
- ✅ 可以推荐类似的文档
- ❌ 无法处理精准查询
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