向量数据库选型实践
向量数据库是 RAG 系统的“语义底座”，选型决定检索质量与系统可扩展性。工程师必须理解架构与能力，才能做出最优决策。
向量数据库在 RAG（Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成）系统中承担了向量化后的文本、图像、代码等数据的高效存储与近邻检索。实际工程中，向量库的选型直接影响系统性能、成本和后续扩展能力。
本章节将从架构、核心能力、主流产品对比到选型路径，提供一套可落地的全栈指南。
向量数据库在 RAG 系统中的位置
下方流程图展示了向量数据库在 RAG Pipeline 中的核心环节：
如图所示，向量数据库位于 Embedding 输出 与 Context 构建之间，是信息检索质量的核心影响因子。
主流向量数据库选型矩阵
下表对比了主流向量数据库的工程特性，可直接用于团队选型评审：
| 方案 | 最佳使用场景 | 优势 | 局限 | 典型规模 |
|---|---|---|---|---|
| Chroma | 本地开发、轻量应用、桌面级 RAG | 零依赖、好用、迭代快 | 不适合超大规模/分布式 | ≤ 100 万向量 |
| Milvus | 企业级集群、十亿向量、多租户 | 高吞吐、GPU 索引、多副本 HA | 运维成本高 | 1 亿～10 亿向量 |
| Weaviate | 结构化 + 向量混合搜索、知识库 | GraphQL、Filter 强、插件丰富 | 部署复杂度略高 | 1 百万～5 亿 |
| PGVector | 已经大量使用 PostgreSQL 的团队 | 无需引入新系统、关系型融合 | 索引能力弱于专业库 | ≤ 数百万向量 |
| Qdrant | 高性能、快速落地、云原生 | Rust 实现、高并发、实时更新 | 生态略逊于 Milvus | 百万～数亿 |
| Pinecone（商用） | 不希望自运维、想快速上线 | 托管服务、全托管索引 | 成本较高、闭源 | 视套餐而定 |
一句话总结：
轻量用 Chroma，本地用 PGVector，大规模用 Milvus，语义 + 结构搜索用 Weaviate，全托管选 Pinecone，高性能选 Qdrant。
主流向量库的架构与能力
下方分别介绍 Milvus、Weaviate、PGVector 的典型架构，帮助理解其工程能力边界。
Milvus（分布式架构）
下图展示了 Milvus 的分布式架构，适用于企业级大规模场景：
Milvus 的分布式架构让它成为大型企业最稳健的选择，支持高并发、分片和多副本。
Weaviate（模块化插件架构）
下图展示了 Weaviate 的模块化插件架构，适合多模态与混合搜索场景：
Weaviate 擅长多模态检索与结构化数据混合搜索，插件生态丰富。
PGVector（关系型融合）
下图展示了 PGVector 的架构，适合已有 PostgreSQL 的团队低成本集成：
PGVector 无需引入额外组件，是最“成本友好”的解决方案，适合小规模或已有 PostgreSQL 资产的场景。
场景化选型建议
针对不同应用场景，推荐如下选型路径：
个人/桌面级 RAG 应用
- 推荐：Chroma 或 Qdrant Local
- 理由：部署简单、速度快、不需要分布式能力。
社区产品、SaaS 原型、知识库类产品
- 推荐：Weaviate / Qdrant
- 理由：混合搜索、实时更新能力强。
企业级、海量语料库、需要高并发
- 推荐：Milvus
- 理由：GPU 加速、多副本、分片、十亿规模索引能力。
已有大量 PostgreSQL，想低成本整合
- 推荐：PGVector
- 理由：SQL 原生、易维护、迁移成本最低。
工程实践要点
下表总结了向量数据库工程实践中的关键建议：
| 工程点 | 建议 |
|---|---|
| 索引选型 | Milvus 用 IVF+PQ；Qdrant/Weaviate 用 HNSW；PGVector 优先 HNSW |
| Embedding 维度 | 低维度更快；高维度更准，但更吃内存 |
| Metadata Filter | 所有向量库都支持，但 Weaviate / Qdrant 最强 |
| 多模态检索 | Weaviate（最完善） |
| 可观测性 | Milvus、Qdrant 表现最佳 |
| 向量更新频率 | Qdrant 更新性能优于 Milvus |
总结
向量数据库不是“越强越好”，而是应根据预算、团队能力、数据规模、更新频率、部署环境来选择。在 AI Native 系统中，它本质上是：
- 语义检索引擎
- 上下文质量的决定因素
- RAG 能否扩展到企业级的关键瓶颈点
合理的选型与调优能使 RAG 系统在准确率、召回率、延迟与成本之间做到最佳平衡。