向量检索（Vector Retrieval）和关键字检索（Keyword Retrieval）是信息检索领域中常见的两种检索方法，它们有一些显著的区别：

1、检索方式：

• 向量检索：向量检索是基于文档和查询之间的相似度计算来进行检索的。文档和查询通常被表示为高维空间中的向量，然后通过计算它们之间的相似度来确定最相关的文档。

• 关键字检索：关键字检索是通过匹配查询中的关键字与文档中的关键字来进行检索的。当用户输入一个查询时，系统会在文档集合中查找包含这些关键字的文档，并将它们返回给用户。

2、表示方式：

• 向量检索：向量检索需要将文档和查询转换成向量形式。这通常通过词袋模型（Bag of Words）或词嵌入（Word Embeddings）等技术来实现，其中每个维度代表一个词汇项，而向量的值通常表示词频或者TF-IDF权重。

• 关键字检索：关键字检索不需要对文档和查询进行特殊的表示，而是直接基于文档中的关键字与查询中的关键字进行匹配。

3、匹配精度：

• 向量检索：向量检索通常能够提供更精确的匹配，因为它考虑了文档和查询之间的语义相似度，而不仅仅是关键字的匹配。

• 关键字检索：关键字检索可能会受到一些问题的影响，例如同义词、拼写错误等，这可能会导致一些相关的文档被漏掉或者一些不相关的文档被检索到。

4、适用范围：

• 向量检索：向量检索通常在需要考虑语义相似度的情况下使用，例如在自然语言处理领域中的文档检索、语义搜索等方面。

• 关键字检索：关键字检索通常在简单的检索场景下使用，例如在搜索引擎中用户输入关键字进行网页检索。

总的来说，向量检索更适合处理复杂的语义匹配问题，而关键字检索则更适合简单的关键字匹配需求。