全文搜索与向量搜索：有什么区别以及何时使用它们？
当涉及到查找信息时，搜索技术已经取得了长足的进步。早些时候，我们只有关键词搜索，但现在，得益于机器学习，我们有了向量搜索，它帮助我们根据意义而不仅仅是精确的单词来查找信息。在本文中，我们将分解全文搜索和向量搜索之间的区别，讨论它们的优点，并看看每种方法何时最有效。
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进行查找。它不仅仅寻找精确匹配，还支持前缀和中缀搜索、形态处理（如词干提取和词形还原），甚至模糊搜索方法，如法定人数或邻近搜索。这意味着全文搜索可以出乎意料地灵活——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。
全文搜索的一个主要优势是其速度和精确性。因为它匹配特定的关键词和短语，所以它可以迅速缩小到您想要的内容，特别是在处理使用定义术语的结构化文档或数据库时。使用全文搜索，您还可以确切知道哪些结果与您的查询匹配，使您能够轻松确定相关结果的总数。
然而，全文搜索确实有一些局限性。它在您知道具体涉及的单词时效果最佳，尽管有一些方法可以扩大搜索范围（如模糊匹配），但如果使用的词汇不完全一致，它仍然可能不够理想。例如，如果您搜索“汽车”，它可能不会总是带出使用“机动车”的结果，除非显式添加了同义词处理。
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换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“汽车”，向量搜索还可能向您显示“机动车”、“交通工具”甚至“运输”的结果。这使得向量搜索更加灵活，更好地理解您真正想要的内容，特别是在开放式问题或自然语言中。
向量搜索的优势在于其理解上下文的能力。但它实际上是如何工作的，以及与我们习惯的搜索方式有什么不同？当您不确定确切的单词或处理更抽象的语言时，这种方法非常有效。然而，需要注意的一点是，尽管向量搜索功能强大，但它需要更多的计算资源，并且可能更难以解释为什么某些结果被返回，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 K-最近邻（KNN）等方法，您通常检索前 K 个结果，而不总是知道完整的匹配集。
全文搜索与向量搜索：优缺点
| 方面 | 全文搜索 | 向量搜索 |
|---|---|---|
| 精确度 | 对于精确关键词匹配高 | 对于特定关键词匹配较低 |
| 灵活性 | 可以处理前缀、形态、模糊匹配 | 非常高，理解概念意图 |
| 速度 | 通常更快，计算量较少 | 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 | 易于理解结果匹配的原因 | 更难解释，依赖复杂模型 |
| 结果数量 | 可用确切结果数量 | 难以确定，通常限制为前 K 个结果（例如 KNN 搜索） |
| 理想使用案例 | 结构化查询，已知术语 | 开放式问题，抽象概念 |
全文搜索在您心中有特定术语时快速、高效且精确。它非常适合结构化查询或当词汇相对简单时。另一方面，向量搜索在您需要帮助确定如何准确表达您所寻找的内容或当上下文更为重要时最为有效——例如在推荐系统、对话搜索或探索新主题时。
现实世界的用例
全文搜索 最适合以下情况：
- 在文档中查找精确匹配。
- 在您知道确切术语的结构化数据库中搜索。
- 法律或技术搜索，其中特定措辞至关重要。
向量搜索 非常适合：
- 根据用户表现出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词语更为重要。
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”。
常见问题解答
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字和短语，而向量搜索使用机器学习来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字匹配的情况。
Q: 向量搜索的优势是什么？
A: 向量搜索提供更多灵活性、上下文意识，并且非常适合开放式或自然语言查询。
Q: 全文搜索能处理单词的变体吗？
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，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的能力，使用户能够利用这两种方法的优势。
Q: 向量搜索的一些现实应用是什么？
A: 向量搜索非常适合推荐系统、对话搜索和探索新主题，其中上下文很重要。
Q: 使用向量搜索可以获得确切的结果计数吗？
A: 通常很难确定向量搜索的确切结果计数，因为它通常使用 K-最近邻（KNN）等方法来检索最佳结果。
使用 Manticore Search 结合全文搜索和向量搜索
许多现代应用需要结合这两种方法以获得最佳结果。例如，搜索引擎可能会首先使用全文搜索来缩小最相关的文档，然后使用向量搜索根据上下文对它们进行排名。
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，所有功能都在一个包中。这意味着您可以获得基于关键字搜索的精确性，同时也能享受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仅需快速、高效的关键字搜索，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为直接，而向量搜索通常涉及训练或利用预训练的机器学习模型，如 Word2Vec 或 BERT 进行嵌入。
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