全文搜索与向量搜索：区别及使用时机
当涉及到查找信息时，搜索技术已经走过了很长的路。早年间，我们只有关键词搜索，但现在，多亏了机器学习，我们拥有了向量搜索，帮助我们基于意义而不仅仅是确切的词语来搜索信息。在本文中，我们将详细说明全文搜索和向量搜索之间的区别，探讨它们的优缺点，并了解何时使用各自的最佳选择。
什么是全文搜索？
全文搜索是一种经典的信息查找方法，通过匹配您输入的单词来找到信息。它不仅仅寻找确切匹配，而且还支持前缀和中缀搜索、形态处理（如词干提取和词形还原）以及模糊搜索方法（如法定人数搜索或接近度搜索）。这意味着全文搜索相当灵活——即使您不完全确定确切的措辞，它也能帮助您找到所需的信息。
全文搜索的一个重大优势是其速度和精确性。由于它可以匹配特定的关键词和短语，尤其是在处理使用定义术语的结构化文档或数据库时，可以迅速缩小到您想要的内容。使用全文搜索，您还可以清楚知道哪些结果与您的查询匹配，这使得确定相关结果的总数变得容易。
然而，全文搜索也有一些局限性。它在您知道具体涉及的单词时效果最好，即使有扩展搜索的方法（如模糊匹配），如果所使用的词汇不完全一致，它仍可能会有不足之处。例如，如果您搜索“车”，可能不会总是返回使用“汽车”的结果，除非已明确添加同义词处理。
理解向量搜索（语义搜索）
向量搜索或语义搜索是一种更先进的方法，利用机器学习技术。它不是传统的关键词搜索，而是将查询和文档转化为称为向量或嵌入的数值表示。这些向量被放置在一个多维空间中，这有助于找到具有相似特征的文档并考虑它们之间的关系。
例如，如果您搜索“车”，向量搜索还可能显示“汽车”、“交通工具”甚至“运输”的结果。这使得向量搜索更灵活，更能理解您真正寻找的内容，特别是在开放式问题或自然语言的情况下。
向量搜索的强大之处在于它理解上下文的能力。但它实际是如何运作的，和我们所习惯的有什么不同呢？当您不确定确切的词语或者处理更抽象的语言时，这变得非常完美。然而，需要记住的一点是，虽然向量搜索很强大，但它要求更多的计算资源，并且可能更难以解释为何某些结果被返回，因为底层的机器学习模型通常相当复杂。此外，向量搜索通常使用如K近邻（KNN）等方法，您通常会检索到前K个结果，而未必能知道全部匹配的结果。
全文搜索 vs. 向量搜索：优缺点
| 方面 | 全文搜索 | 向量搜索 |
|---|---|---|
| 精确度 | 对确切关键词匹配高度准确 | 对特定关键词匹配较低 |
| 灵活性 | 能处理前缀、形态、模糊匹配 | 非常高，理解概念意图 |
| 速度 | 通常更快，计算量少 | 需要更多的计算能力 |
| 上下文意识 | 有限，依赖于字面和形态匹配 | 高，理解含义 |
| 结果透明度 | 易于理解为何结果匹配 | 较难解释，依赖复杂模型 |
| 结果数量 | 可提供确切结果数量 | 难以确定，通常仅限于前K个结果（例如KNN搜索） |
| 理想使用场景 | 结构化查询、已知术语 | 开放式问题、抽象想法 |
全文搜索快速、高效且精确，当您有特定术语时。它非常适合结构化查询或当词汇相当简单时。相反，当您需要帮助理清要查找的内容的具体措辞，或者当上下文更重要时——例如在推荐系统、对话搜索或探索新主题时，向量搜索则最佳。
现实世界的用例
全文搜索最适合以下情况：
- 在文档中找到精确匹配项。
- 在结构化数据库中搜索您知道确切术语的内容。
- 在法律或技术搜索中，特定措辞是关键。
向量搜索非常适合：
- 根据用户的兴趣推荐产品或内容。
- 处理开放式或自然语言查询。
- 创建个性化搜索体验，其中理解意图比确切的单词更重要。
想象一下搜索“健康零食”，搜索结果返回“混合坚果”、“水果棒”，甚至“低卡路里燕麦片”。这是因为向量搜索理解这些项目共享健康的相似概念，即使没有提到确切的术语“健康零食”。
常见问题
Q: 全文搜索和向量搜索之间的主要区别是什么？
A: 全文搜索匹配确切的关键词和短语，而向量搜索使用机器学习理解单词背后的含义。
Q: 何时全文搜索最有效？
A: 全文搜索最适合结构化查询、已知术语以及需要精确关键词匹配的场合。
Q: 向量搜索的优点是什么？
A: 向量搜索提供更多灵活性、上下文意识，非常适合开放式或自然语言查询。
Q: 全文搜索能否处理词语的变体？
A: 是的，全文搜索可以支持模糊匹配、词干提取和前缀/中缀搜索等功能。
Q: 向量搜索比全文搜索快吗？
A: 通常情况下，全文搜索更快，因为向量搜索需要更多的计算能力。
Q: Manticore Search 如何结合这些搜索方法？
A: Manticore Search 集成了全文搜索和向量搜索功能，使用户能够利用两种方法的优势。
Q: 向量搜索的一些实际应用是什么？
A: 向量搜索非常适合推荐系统、对话搜索和探索上下文重要的新主题。
Q: 使用向量搜索可以获得确切的结果数量吗？
A: 通常，更难以确定向量搜索的确切结果数量，因为它通常使用 K-近邻 (KNN) 等方法来检索顶级结果。
将全文搜索和向量搜索与 Manticore Search 结合
许多现代应用需要结合这两种方法以获得最佳结果。例如，一个搜索引擎可能会首先使用全文搜索来缩小最相关文档的范围，然后使用向量搜索根据上下文对其进行排名。
Manticore Search 为您提供了两全其美的解决方案。它具有强大的全文搜索功能以及向量搜索，全部合为一体。这意味着您不仅可以获得基于关键词搜索的精确性，还能享受到向量搜索的灵活性和上下文意识。无论您是在构建产品推荐系统还是需要快速高效的关键词搜索，Manticore Search 都能满足您的需求。
从技术角度来看，实施全文搜索通常更直接，而向量搜索通常涉及训练或利用像 Word2Vec 或 BERT 这样的预训练机器学习模型进行嵌入。
想知道如何在您的项目中使用这两种类型的搜索吗？今天就试试 Manticore Search ，看看如何结合全文搜索与语义搜索，帮助您构建智能、有效的搜索解决方案。