在RAG（检索增强生成）中，向量检索和关键词检索是两种核心的检索算法，它们的底层逻辑、适用场景和优劣势截然不同。以下从技术原理、算法差异到应用场景的对比分析：

一、核心差异

二、算法原理对比

1. 关键词检索（Keyword Search）

o 核心算法：如BM25（改进的TF-IDF）

o 原理：

o 词频（TF）：统计关键词在文档中出现的频率。

o 逆文档频率（IDF）：降低常见词的权重（如“的”“是”）。

o 公式：BM25 Score = Σ (TF * IDF)

o 特点：

o 严格依赖关键词匹配：检索结果必须包含查询中的关键词。

o 忽略语义：无法处理同义词（如“番茄” vs “西红柿”）或抽象表述。

2. 向量检索（Vector Search）

o 核心算法：基于神经网络的文本嵌入（Embedding）

o 原理：

o 文本向量化：用预训练模型（如BERT）将文本映射为稠密向量。

o 相似度计算：通过余弦相似度比较向量距离。

o 特点：

o 语义理解：能捕捉上下文和隐含意图（如“苹果”在不同语境下的含义）。

o 无需关键词重叠：即使查询和文档无相同词汇，也能匹配相关结果。

三、典型应用场景

1. 关键词检索的适用场景

o 精确匹配需求：搜索法律条文、专利、产品型号等需严格匹配术语的场景。

o 例：查询“2023年《民法典》第107条”，必须精确命中法条原文。

o 高频词主导的短文本：短问答、商品标题搜索等。

o 例：电商搜索“红色连衣裙”，需快速匹配标题中的关键词。

o 低算力环境：需快速响应且资源有限的场景（如移动端搜索）。

2. 向量检索的适用场景

o 语义模糊或抽象查询：问答系统、客服对话等需理解意图的场景。

o 例：用户问“如何缓解失眠”，需匹配“睡眠质量提升方法”等语义相关但无关键词重叠的文档。

o 多语言/同义词匹配：跨语言检索或处理同义词表达。

o 例：搜索“AI技术”时，能匹配“人工智能”“机器学习”等文档。

o 长文本理解：论文、报告等需综合上下文语义的场景。

四、混合检索（Hybrid Search）

实际应用中，常结合两种方法提升效果：

1 粗筛 + 精排：先用关键词检索缩小范围，再用向量检索排序。

2 加权融合：对关键词检索和向量检索的得分加权（如总得分 = 0.3*BM25 + 0.7*向量相似度）。

五、总结

关键结论：

o 关键词检索是“快而准”，适合明确目标的搜索

o 向量检索是“智能但慢”，适合开放语义理解

o 混合检索是两者优势互补的终极方案