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The tradeoff is practical: BM25 requires no model, no GPU, and no API call — it’s fast, lightweight, and fully explainable. Vector search requires an embedding model at index time and query time, adds latency and cost, and produces scores that are harder to interpret. Neither is strictly better; they fail in opposite directions, which is exactly why hybrid search — combining both — has become the production standard.
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