向量搜索和知识图谱是两项用于改善搜索体验的重要技术。结合这两种技术形成的Graph RAG可以进一步提高搜索的准确性和上下文相关性。本文将深入对比向量搜索和知识图谱，让读者快速了解这两种技术的原理及优缺点，以便于将来的技术决策。
向量搜索
向量搜索是一种用于在数据集中找到相似项目的技术。它通过以下方式工作：
- 将每个项目转换成向量（数学特征表示）
- 使用距离度量计算向量间的相似度
- 即使查询不完全匹配，也能找到相似项目
知识图谱
知识图谱是一种特殊的数据结构，具有以下特点：
- 将信息表示为节点和关系的网络
- 节点表示实体
- 关系表示实体之间的联系
向量搜索和知识图谱的对比
| 特性 | 向量搜索 | 知识图谱搜索 |
|---|---|---|
| 数据结构 | 高维向量空间 | 节点和边的图结构 |
| 数据类型 | 文本、图像、音频等嵌入向量 | 实体（如人、地点、事件）及其关系 |
| 搜索方法 | 基于相似度的最近邻搜索 | 基于逻辑推理和路径遍历 |
| 性能 | 适合大规模数据，速度较快 | 随着图规模增大，查询速度可能下降 |
| 可扩展性 | 对大规模向量库较友好 | 需要结构化和复杂性管理，扩展性较差 |
| 语义理解 | 依赖于向量距离，缺乏显性语义 | 语义表达清晰，能更好地进行复杂推理 |
| 模糊查询 | 更适合模糊查询，能处理语义相似但不精确的查询 | 精确性高，但模糊性较低 |
| 维护 | 数据更新较为简单，只需更新向量 | 需要更新节点和边关系，维护复杂 |
| 适用场景 | 文本匹配、推荐系统 | 知识管理、问答系统 |
| 优点 | 适合大规模非结构化数据、查询速度快 | 语义清晰、适合复杂推理、具备逻辑性 |
| 缺点 | 缺乏明确语义表达、复杂推理能力弱 | 对数据规模敏感、扩展性差、维护难度大 |
结语
Graph RAG 的优势：Graph RAG通过知识图谱增强了传统RAG的语义理解和推理能力，特别适合需要逻辑和上下文关联的场景。
参考文章
- https://www.ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/what-is-a-knowledge-graph/
- https://www.elastic.co/what-is/vector-search