向量数据库（Vector Database）

向量数据库是专门存储和检索高维向量的数据库系统。Embedding 后 的文档 / 图像 / 用户特征都存在这里，支持最近邻（ANN）检索。

核心能力

• 向量索引：HNSW、IVF、PQ 等算法，把 O(n) 暴力搜索降到亚毫秒级。
• 元数据过滤：向量相似 + tag/category/date 过滤组合查询。
• 混合检索：向量 + BM25 双路召回再融合。
• 水平扩展：支持亿级到千亿级向量规模。

主流产品

开源自托管

• Qdrant（Rust）：高性能、易部署、REST + gRPC。
• Milvus（Go/C++）：CNCF 项目，亿级生产首选。
• Weaviate（Go）：模块化、内置 RAG pipeline。
• Chroma（Python）：轻量、原型首选。
• LanceDB（Rust 内嵌）：嵌入式场景。
• pgvector：PostgreSQL 插件，不引入新组件。

云托管

• Pinecone：最成熟的 SaaS。
• Weaviate Cloud、Qdrant Cloud：开源产品的托管版。
• Elasticsearch dense_vector：ES 用户的零迁移方案。

选型建议

关键指标

• Recall@10：检索质量（vs 暴力搜索）。
• QPS：每秒查询数。
• P99 latency：长尾延迟（向量库通常 < 10ms）。
• Memory：向量原始大小 × 索引膨胀系数（HNSW ~2x，IVF ~1.2x）。