这里的"传统"一般指两类：词袋/TF-IDF、以及经典句向量模型（如 word2vec / doc2vec / 早期 sentence embedding）。和你现在的 embedding 模型相比，主要差异是：
1) 表达能力（语义 vs 关键词）
- embedding 模型（你现在）：更擅长理解"意思相近但字不一样"的问题
例：用户问"解析域名趋势"，就算元数据写的是"解析域名趋势/双折线"，也能命中。 - TF-IDF/关键词：更依赖字面重合，容易漏掉同义表达，但优点是可解释、稳定、便宜。
2) 对中文/领域词的适应性
- 现代 embedding（如你这个 qwen3-embed）：对中文语义、句法、同义词通常更强；对"自然语言问法"更友好。
- 传统方法：需要你做大量分词、同义词表、规则才能接近语义效果。
3) 成本与延迟
- embedding API：每次要调接口（有网络/服务开销），需要超时与降级（我已在代码里做了回退）。
- 传统算法：本地就算，几乎零外部依赖，延迟极低。
4) 结果稳定性
- embedding 模型：通常跨表述更稳，但阈值要调；模型升级可能改变向量空间（需要回归）。
- TF-IDF：非常稳定、可控，但语义泛化差。
结合你现在的代码，一句建议
- 短期：保持
_ChartVectorIndex这种"内存 + 向量API + 回退字符串"的结构，很适合你当前规模与"不持久化"的需求。 - 中期（多实例/重启不想重算/图表很多）：再迁到 PostgreSQL + pgvector，接口不变，只替换
search()的实现即可。