全文搜索与向量搜索：有何不同以及何时使用它们？
在寻找信息方面，搜索技术已经取得了长足进步。过去，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，它帮助我们根据含义而非仅仅精确的词语来查找信息。在本文中，我们将剖析全文搜索与向量搜索之间的差异，讨论它们的优势，并探讨每种方法在什么情况下表现最佳。
什么是全文搜索？
全文搜索是一种经典的通过匹配您输入的词语来查找信息的方法。它不仅查找精确匹配，还支持前缀和中缀搜索、形态学处理（如词干提取和词形还原）以及模糊搜索方法（如多数匹配或邻近搜索）。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。
全文搜索的一大优势是速度和精准度。因为它匹配特定的关键词和短语，所以可以快速缩小到您想要的精确内容，尤其是在处理使用定义术语的结构化文档或数据库时。使用全文搜索时，您也确切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，全文搜索确实有一些局限性。它在您知道涉及的具体词语时表现最佳，尽管有办法扩大搜索范围（如模糊匹配），但如果使用的词汇不完全匹配，它仍可能不足。例如，如果您搜索“汽车”，它可能不会总是显示使用“汽车”一词的结果，除非明确添加了同义词处理。
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，它使用机器学习技术。它不像传统的关键词搜索那样，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”，向量搜索还可能显示“汽车”、“车辆”甚至“运输”的结果。这使得向量搜索更加灵活，更能理解您真正寻找的内容，尤其是在处理开放式问题或自然语言时。
向量搜索的优势在于其理解上下文的能力。但它是如何实际运作的，又与我们习惯的有何不同？当您不确定确切的词语或处理更抽象的语言时，这非常理想。然而，需要注意的是，尽管向量搜索功能强大，但它需要更多的计算资源，且解释为何返回某些结果可能更困难，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，通常只检索前K个结果，而无法始终知道完整的匹配集。
全文搜索与向量搜索：优缺点对比
| 方面 | 全文搜索 | 向量搜索 |
|---|---|---|
| 精准度 | 对精确关键词匹配高 | 对特定关键词匹配较低 |
| 灵活性 | 可处理前缀、形态学、模糊匹配 | 非常高，理解概念意图 |
| 速度 | 通常更快，计算量较少 | 需要更多计算资源 |
| 上下文感知 | 有限，依赖字面和形态学匹配 | 高，理解含义 |
| 结果透明度 | 易于理解为何结果匹配 | 更难解释，依赖复杂模型 |
| 结果数量 | 可获取确切结果数量 | 难以确定，通常仅限于前K个结果（如KNN搜索） |
| 理想使用场景 | 结构化查询、已知术语 | 开放式问题、抽象概念 |
全文搜索在您有明确的特定术语时，速度快、效率高且精确。它非常适合结构化查询或词汇较为直接的情况。另一方面，向量搜索最适合在您需要帮助确定如何准确表达搜索内容时，或在上下文更为重要的情况下使用——例如在推荐系统、对话式搜索或探索新主题时。
实际应用场景
全文搜索最适合用于：
- 在文档中查找精确匹配项。
- 在结构化数据库中搜索，您知道确切的术语。
- 法律或技术搜索，其中特定措辞是关键。
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，其中理解意图比精确的词语更重要。
想象一下搜索“健康零食”，搜索结果返回了“混合坚果”、“果冻条”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相似的健康概念，即使没有明确提到“健康零食”这一术语。
常见问题
Q: 全文搜索和向量搜索的主要区别是什么？
A: 全文搜索匹配精确的关键词和短语，而向量搜索使用机器学习来理解词语背后的含义。
Q: 全文搜索何时最有效？
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情况。
Q: 向量搜索有哪些优势？
A: 向量搜索提供了更大的灵活性、上下文感知能力，并且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更快吗？
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功能，允许用户利用这两种方法的优势。
Q: 向量搜索有哪些实际应用场景？
A: 向量搜索非常适合推荐系统、对话式搜索以及探索新主题，其中上下文非常重要。
Q: 能否通过向量搜索获得精确的结果数量？
A: 通常很难通过向量搜索确定精确的结果数量，它通常使用如 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
许多现代应用程序需要结合这两种方法以获得最佳效果。例如，搜索引擎可能首先使用全文搜索来缩小最相关的文档范围，然后使用向量搜索根据上下文对它们进行排序。
Manticore Search 为您提供了两者的最佳组合。它拥有强大的全文搜索功能，同时具备向量搜索能力，全部集成在一个包中。这意味着您可以获得基于关键词搜索的精确性，同时也能从向量搜索的灵活性和上下文感知能力中受益。无论您是在构建产品推荐系统，还是只需要快速高效的关键词搜索，Manticore Search 都能为您提供支持。
从技术角度来看，实现全文搜索通常更为直接，而向量搜索通常涉及训练或使用预训练的机器学习模型（如 Word2Vec 或 BERT）来生成嵌入向量。
想了解如何在您的项目中使用这两种搜索方式吗？今天就尝试 Manticore Search ，看看结合全文搜索和语义搜索如何帮助您构建一个智能且高效的搜索解决方案。