面向 RAG 与 LLM 应用的下一代向量数据库全景评测与选型指南
基于架构、生态、成本与易用性的全方位分析
| 维度 / 产品 | Milvus | Pinecone | Qdrant | Weaviate | Pgvector | OpenSearch |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 核心架构 | 云原生/分布式 | 全托管 SaaS | Rust/单机+分布 | Go/模块化 | PostgreSQL 插件 | Lucene (Java) |
| 部署模式 | Docker/K8s/Cloud | 仅 Cloud | Docker/Cloud/本地 | Docker/K8s/Cloud | 任意 PG 环境 | AWS/自托管 |
| 适用场景 | 大规模(10亿+)数据 | 快速开发/无需运维 | 高性能/高吞吐 | 混合搜索/多模态 | 中小规模/传统架构 | 日志/全文+向量 |
| 开源协议 | Apache 2.0 | 闭源 | Apache 2.0 | BSD-3 | PostgreSQL License | Apache 2.0 |
| 混合搜索 | 支持 (强) | 支持 (中) | 支持 (强) | 原生支持 (强) | SQL 强依赖 | 原生支持 (强) |
测试环境：AWS c6a.4xlarge | 数据集：SIFT-128-euclidean | 维度：128 | 数据量：100万
数值越高越好。Qdrant 与 Milvus 在高并发下表现优异。
数值越低越好 (单位: ms)。Pgvector 随着数据量增长延迟增加明显。
基于《Choosing the Right Vector Database》报告的权威观点
从 RAG 到多模态检索，针对不同业务痛点的最佳实践
构建私有知识库、AI 智能客服、文档问答系统。
理由：Weaviate 内置模块化混合搜索，开箱即用；Qdrant 过滤性能极佳。
电商以图搜图、视频内容通过文字检索、版权检测。
理由：Milvus 专为亿级数据设计，能够高效处理图像/视频特征向量。
用户画像匹配、广告召回、内容个性化推荐。
理由：利用内存数据库优势实现毫秒级召回，适合高频更新场景。
AI Agent 历史对话存储、角色扮演记忆保持。
理由：Python 生态极佳，Chroma 可本地嵌入，Pinecone 零运维。
追踪向量数据库领域的每一次技术飞跃
Pinecone 推出新一代 Serverless 架构，进一步降低冷启动延迟至 100ms 以内，并支持自动计算存储分离，成本降低 60%。
最新版本引入了针对 AVX-512 的原生优化，HNSW 索引构建速度提升 3 倍。同时正式支持半精度浮点数 (Float16) 存储。
专为百亿级向量场景设计，利用 NVIDIA RAPIDS 技术库，单节点吞吐量突破 50,000 QPS，支持多模态大模型原生接入。
不再需要额外的搜索引擎。Qdrant 现在原生支持 BM25 算法，在单次查询中即可完成 Dense Vector 与 Sparse Keyword 的混合检索。
决策树与选型建议
首选：Pinecone / Weaviate Cloud
无需运维基础设施，API 调用简单，能够最快速度验证 RAG 效果。
首选：Milvus
当向量规模达到亿级，需要复杂的权限管理、存算分离和高可用架构时。
首选：Qdrant / Chroma
Qdrant 的 Rust 内核带来极低延迟；Chroma 极其轻量，适合嵌入式或 Python 原生环境。
首选：OpenSearch / Pgvector
如果已有 ES 或 PG 集群，直接复用基础设施是最具成本效益的方案，避免引入新的技术栈。