Что такое векторный поиск и чем он отличается от обычного

Векторный поиск — это способ искать нужную информацию не по точному совпадению слов, а по близости смыслов, измеряемой в пространстве эмбеддингов.

Классический vs векторный поиск

Традиционный поисковый движок (Elasticsearch, Solr, стандартный полнотекстовый поиск в БД) обычно опирается на:

• Совпадение токенов / слов.

• BM25, TF‑IDF и подобные модели релевантности.

• Булевы операторы, фильтры, операторы «must / should / must_not» и т.д.

Он хорошо работает, когда:

• В запросе есть те же слова, что и в документе.

• Важны точные совпадения (артикулы, бренды, конкретные фразы).

Векторный поиск использует эмбеддинги: и для запроса, и для документов. Вместо «сколько совпало слов» он считает «насколько близки векторы».

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 13590 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

Как работает векторный поиск под капотом

1. Индексация:

   • Все документы (карточки товаров, статьи, договоры, тикеты поддержки) преобразуются в эмбеддинги и сохраняются в векторном хранилище (Pinecone, Milvus, pgvector, Weaviate, Qdrant, Chroma и др.).

2. Запрос:

   • Пользователь вводит запрос на естественном языке.

   • Запрос также конвертируется в эмбеддинг.

3. Поиск ближайших соседей:

   • Система ищет в векторном пространстве документы с минимальной «дистанцией» до вектора запроса (чаще косинусное расстояние или dot-product).

   • Возвращает k ближайших объектов (top‑k).

За счет такой схемы векторный поиск вытаскивает документы, где нет ни одного точного слова из запроса, но смысл совпадает.

Пример:

• Запрос: «как оформить возврат товара без чека»

• Документ: «процедура возврата покупки при отсутствии кассового чека»
  Традиционный поиск может сработать неуверенно; векторный поймет, что это одно и то же.

Гибридный поиск

На практике чаще используют гибрид:

• Классический полнотекстовый поиск + фильтры по структуре (цена, наличие, дата, категория).

• Векторный поиск для ранжирования по смысловой близости.

Гибридный подход особенно эффективен в e‑commerce, справочных центрах, внутренних базах знаний и документации SaaS‑продуктов.