向量與傳統搜尋

•	資料結構：基於高維向量，通常使用像 FAISS、Annoy 或 ScaNN 這類向量索引工具。
•	資料存儲：需要將文本、影像等數據轉換為向量（Embeddings），一般利用預訓練模型如 BERT、Sentence Transformer 等生成向量。
•	索引方法：採用 ANN（Approximate Nearest Neighbor）技術加速搜尋，建立分片或樹狀結構。

•	資料結構：基於關係型或文件型數據庫，數據以明確的字段或標籤存儲（如 SQL 或 NoSQL）。
•	資料存儲：存儲原始文本，並基於字段建立索引（如全文索引或倒排索引）。
•	索引方法：依靠明確的關鍵字或範疇字段進行搜尋。

•	實作難度：需要熟悉機器學習，尤其是向量化技術，並整合向量索引工具。
•	依賴模型：依賴深度學習模型（如 NLP 或 CV 模型）生成向量，需額外處理模型部署與更新。
•	資料維護：需考慮向量更新與重新索引。

•	實作簡單：只需設計結構化數據表並搭配現成的索引工具（如 Elasticsearch）。
•	依賴程度低：無需深度學習模型，實現快速、簡單。
•	資料維護：數據結構易於更新與管理。

•	規模：適用於大規模數據，特別是無結構化數據（如圖像、音頻或自然語言文本）。
•	硬體需求：計算需求高，尤其是向量生成與搜索過程可能依賴 GPU 或高性能硬體。
•	可擴展性：需專門設計分片與並行處理來處理超大規模數據。

•	規模：適合中小型結構化數據；大規模搜索時效能可能下降。
•	硬體需求：相對較低，主要依賴 CPU 和磁盤 IO 性能。
•	可擴展性：通過分表或分片實現，對於結構化數據較為容易。

•	效能：在相似性檢索場景（如推薦系統）表現出色，對模糊或多維度匹配效果好。
•	搜尋時間：隨著向量維度增加，搜尋時間增長顯著，需依賴 ANN 技術加速。
•	結果質量：能找到語義相似的結果，超越基於文字的完全匹配。

•	效能：對於精確查詢或基於字段的搜尋更高效。
•	搜尋時間：依賴倒排索引，對於精確匹配搜尋速度極快。
•	結果質量：無法處理語義匹配，僅能檢索精確匹配的結果。

•	適合非結構化數據（如圖片、文本、音頻）的相似性檢索。
•	典型應用：推薦系統、搜索引擎（如 Semantic Search）、AI 聊天機器人等。

•	適合結構化數據（如用戶資料庫、產品分類）的精確檢索。
•	典型應用：電子商務、傳統數據報表查詢等。