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随着大模型和 AI 智能体技术的快速发展，向量数据库作为支撑技术栈的重要基础设施，正在成为开发者必须掌握的工具。

在上下文工程（Context Engineering）的实践中，向量数据库扮演着关键角色。上下文工程的核心在于为大模型提供精准、相关的上下文信息，以提升生成质量和准确性。向量数据库通过高效的语义检索能力，能够从海量知识库中快速定位与用户查询最相关的文档片段，这正是上下文工程中"上下文获取"环节的核心技术支撑。无论是 RAG 应用中的检索增强，还是智能体开发中的知识库查询，向量数据库都是连接非结构化数据与大模型之间的重要桥梁，让上下文工程从理论走向实践。

本文盘点了当前主流的向量数据库技术，从开源到托管服务，从轻量级库到企业级解决方案，帮助开发者在实际项目中做出合适的选择，为上下文工程的落地提供技术保障。

理解向量和 Embedding

在深入探讨向量数据库之前，先理解几个核心概念。

什么是向量？

向量（Vector）是一组有序的数值，可以理解为高维空间中的一个点。例如，一个 128 维的向量可以表示为：

[0.23, -0.45, 0.67, ..., 0.12]

在数学上，向量可以表示方向、大小，也可以表示数据在空间中的位置。在机器学习和大模型应用中，向量通常用来表示数据的特征。

什么是 Embedding？

Embedding（嵌入向量）是将离散的、非结构化的数据（如文本、图像、音频）转换为连续的数值向量的过程。这些向量能够捕捉原始数据的语义信息，使得语义相似的内容在向量空间中距离更近。

举个例子，通过 Embedding 模型，可以将以下文本转换为向量：

“我喜欢编程” → [0.1, 0.3, -0.2, …, 0.5]
“我爱写代码” → [0.12, 0.28, -0.18, …, 0.48]
“今天天气很好” → [-0.3, 0.1, 0.4, …, -0.2]

虽然"我喜欢编程"和"我爱写代码"用词不同，但语义相似，它们的向量在空间中的距离会比较近。而"今天天气很好"与编程无关，向量距离会较远。

Embedding 的生成过程

在实际应用中，Embedding 通常通过预训练的模型生成：

文本 Embedding：

使用模型如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002、Sentence-BERT、BGE 等
将文本输入模型，输出固定维度的向量（如 768 维、1024 维）

图像 Embedding：

使用视觉模型如 CLIP、ResNet 等
将图像编码为向量，捕捉视觉特征

多模态 Embedding：

使用 CLIP 等模型，可以将文本和图像映射到同一个向量空间
实现跨模态的相似性搜索

向量相似性计算

向量之间的相似性通常通过距离度量来计算，常见的方法有：

余弦相似度（Cosine Similarity）：衡量向量之间的夹角，范围 [-1, 1]，值越大越相似
欧氏距离（Euclidean Distance）：衡量向量之间的直线距离，值越小越相似
点积（Dot Product）：向量的内积，值越大越相似

为什么需要向量数据库？

理解了向量和 Embedding 的概念后，就能明白为什么需要专门的向量数据库了。

在传统的关系型数据库中，我们通过精确匹配或模糊查询来检索数据。比如查找包含"Python"关键词的文档，或者查找 ID 为 123 的记录。但在大模型和智能体应用中，经常需要处理的是语义相似性搜索：给定一个查询向量，找到数据库中与它最相似的数据点。

举个例子，在 RAG（检索增强生成）应用中：

用户提问：“如何优化 Python 代码性能？”
将问题转换为 Embedding 向量
在向量数据库中搜索与这个向量最相似的文档片段
将找到的文档片段作为上下文，输入给大模型生成答案

这种场景下，传统数据库就显得力不从心了。传统关系型数据库本身不支持向量数据类型和向量相似性计算，如果要在应用层实现向量搜索，需要进行暴力搜索（线性扫描）：假设有 100 万条文档，每条文档的向量是 768 维，要找到最相似的 10 条，需要：

在应用层计算查询向量与所有 100 万条向量的相似度（100 万次向量计算）
对所有结果排序，找出 top-10

这个过程时间复杂度为 O(n)，耗时且低效。向量数据库通过专门的近似最近邻（ANN）索引算法（如 HNSW、IVF），可以将搜索复杂度降低到 O(log n) 或更低，对于大规模数据，搜索时间可以从秒级降低到毫秒级，同时保持较高的检索精度。

向量数据库的核心优势体现在：

🚀高性能检索：针对向量相似性搜索优化，查询速度远超传统数据库
📊大规模支持：能够处理百万、千万甚至亿级向量数据
🔍语义理解：支持基于语义的相似性搜索，而非简单的关键词匹配
🎯多模态支持：可以同时处理文本、图像、音频等多种类型的向量数据

主流向量数据库和搜索库盘点

说明：本文盘点的工具包括完整的向量数据库（如 Milvus、Qdrant、Pinecone）和向量搜索库（如 FAISS、Annoy）。向量数据库提供完整的存储、查询和管理功能，而搜索库主要提供高效的向量索引和搜索算法，需要配合其他存储系统使用。

1. Milvus：开源分布式向量数据库的标杆

Milvus 是一个高性能向量数据库，专为大规模应用而设计。它通过高效组织和搜索大量非结构化数据（如文本、图像和多模态信息）来支持 AI 应用。Milvus 由 Zilliz 公司开源并维护，是 LF AI & Data Foundation 下的开源项目，采用 Apache 2.0 许可证。

Milvus 使用 Go 和 C++ 编写，实现了 CPU/GPU 硬件加速，以获得一流的向量搜索性能。得益于其完全分布式和 K8s 原生架构，Milvus 可以水平扩展，在数十亿向量上处理数万次搜索查询，并通过实时流式更新保持数据新鲜。Milvus 还支持 Standalone 模式用于单机部署，以及 Milvus Lite 轻量级版本，可通过 pip install 快速开始。

项目地址：https://github.com/milvus-io/milvus
文档：https://milvus.io/docs/
快速开始：https://milvus.io/docs/zh/quickstart.md

核心特性：

✅高性能与高可用性：分布式架构分离计算和存储，支持独立扩展，K8s 原生架构，支持快速故障恢复和副本机制
✅丰富的索引类型：支持 HNSW、IVF、FLAT、SCANN、DiskANN 等主流索引类型，支持 CPU/GPU 硬件加速和 GPU 索引（如 CAGRA）
✅多租户支持：支持数据库、集合、分区级别的隔离，单个集群可处理数百到数百万租户
✅热/冷存储：支持热数据存储在内存/SSD，冷数据存储在低成本存储，优化成本与性能
✅混合搜索：支持密集向量语义搜索、BM25 全文搜索和稀疏嵌入（SPLADE、BGE-M3），可在同一集合中存储稀疏和密集向量
✅企业级安全：支持用户认证、TLS 加密和基于角色的访问控制（RBAC）
✅灵活部署：支持 Standalone 模式、分布式集群部署和 Milvus Lite（轻量级版本）

适用场景：

大规模向量检索应用（RAG、推荐系统、文本/图像搜索）
需要自建基础设施、多租户隔离或企业级安全的应用
需要混合搜索（语义搜索 + 全文搜索）的场景

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2. FAISS：Meta 开源的高性能搜索库

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是 Meta 的 Fundamental AI Research 组开发的开源库，专注于高效的相似性搜索和密集向量聚类。严格来说，FAISS 不是向量数据库，而是一个向量相似性搜索库。它不提供持久化存储、数据管理等数据库功能，主要提供高效的向量索引和搜索算法，适合作为库集成到应用中，或与其他存储系统配合使用。

FAISS 用 C++ 编写，提供完整的 Python/numpy 包装器，可以搜索任意大小的向量集合，包括可能无法完全放入 RAM 的大规模数据集。FAISS 还包含评估和参数调优的支持代码，帮助开发者优化搜索性能。

项目地址：https://github.com/facebookresearch/faiss
文档：https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki
快速开始：https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Getting-started

核心特性：

✅多种距离度量：支持 L2（欧氏）距离、点积和余弦相似度
✅丰富的索引算法：支持 HNSW、NSG、IVF 等索引方法，以及基于量化的压缩方法，可扩展到数十亿向量
✅GPU 加速：支持 CPU 和 GPU 加速，GPU 索引可作为 CPU 索引的直接替代品，支持单 GPU 和多 GPU 使用
✅大规模支持：能够处理数十亿级别的向量，包括无法完全放入 RAM 的数据集
✅评估工具：包含评估和参数调优的支持代码

适用场景：

研究项目和原型开发
需要 GPU 加速的高性能场景
对性能要求极高的应用
需要处理超大规模向量集合的场景（数十亿级别）
需要压缩存储以节省内存的场景

3. Pinecone：托管的向量数据库服务

Pinecone 是专为生产环境设计的向量数据库，提供完全托管和 Serverless 架构，让开发者无需关心基础设施的部署和维护，支持从快速原型到大规模生产应用的各种场景。

官网：https://www.pinecone.io/
文档：https://docs.pinecone.io/
快速开始：https://docs.pinecone.io/docs/quickstart

核心特性：

✅Serverless 架构：完全托管，资源自动调整，几秒钟内即可启动
✅高级检索：支持元数据过滤、实时索引、全文搜索和混合搜索（稀疏 + 密集嵌入）
✅重排序：支持重排序功能，提升搜索结果的相关性
✅多租户支持：通过命名空间实现数据分区和租户隔离
✅企业级功能：支持加密、私有网络、SLA 保障，通过 SOC 2、GDPR、ISO 27001、HIPAA 认证
✅免费开始：免费创建第一个索引，按需付费扩展

适用场景：

RAG 应用和语义搜索
推荐系统和 AI 智能体开发
需要快速上线、不想管理基础设施的团队
需要企业级安全和合规的应用

4. Qdrant：高性能 Rust 实现的向量搜索引擎

Qdrant 是一个向量相似性搜索引擎和向量数据库，提供生产就绪的服务和便捷的 API，用于存储、搜索和管理向量点（带附加载荷的向量）。Qdrant 专为扩展的过滤支持而设计，适用于各种基于神经网络或语义的匹配、分面搜索等应用。

Qdrant 用 Rust 编写，即使在高负载下也能保持快速和可靠。通过 Qdrant，可以将嵌入向量或神经网络编码器转换为完整的应用程序，用于匹配、搜索、推荐等场景。

项目地址：https://github.com/qdrant/qdrant
文档：https://qdrant.tech/documentation/
快速开始：https://qdrant.tech/documentation/quick-start/

核心特性：

✅强大的过滤功能：支持为向量附加 JSON 载荷，支持关键词匹配、全文过滤、数值范围、地理位置等多种查询条件，可通过复杂逻辑组合过滤条件
✅混合搜索：支持密集向量和稀疏向量，稀疏向量可看作是 BM25/TF-IDF 的泛化，支持基于 Transformer 的神经网络
✅向量量化：内置向量量化可将 RAM 使用量减少高达 97%，动态管理搜索速度与精度
✅分布式部署：支持水平扩展（分片和复制）、零停机滚动更新和动态扩展
✅性能优化：支持 SIMD 硬件加速、异步 I/O、查询规划和预写日志（WAL）
✅多种距离度量：支持 Cosine、Euclidean、Dot Product 等

适用场景：

需要复杂过滤条件的应用（分面搜索、地理位置搜索等）
需要混合搜索（密集向量 + 稀疏向量）的场景
需要实时更新和复杂业务逻辑的应用
对性能有较高要求的中小型应用
需要分布式部署的生产环境

5. Weaviate：支持多模态的向量搜索引擎

Weaviate 是一个开源、云原生的向量数据库，同时存储对象和向量，支持大规模语义搜索。它在一个查询接口中结合了向量相似性搜索、关键词过滤、检索增强生成（RAG）和重排序功能。Weaviate 支持两种向量存储方式：使用集成模型（OpenAI、Cohere、HuggingFace 等）在导入时自动向量化，或直接导入预计算的向量嵌入。

项目地址：https://github.com/weaviate/weaviate
文档：https://weaviate.io/developers/weaviate
快速开始：https://weaviate.io/developers/weaviate/quickstart

核心特性：

✅快速搜索性能：用 Go 编写，在数十亿向量上执行复杂语义搜索，毫秒级响应，即使在高负载下也能保持高响应性
✅灵活的向量化：支持使用集成的向量化器（OpenAI、Cohere、HuggingFace、Google 等）在导入时无缝向量化数据，或导入自己的向量嵌入
✅高级混合和图像搜索：结合语义搜索、传统关键词搜索（BM25）、图像搜索和高级过滤，通过单个 API 调用获得最佳结果
✅集成的 RAG 和重排序：内置生成式搜索（RAG）和重排序功能，无需额外工具即可构建复杂的问答系统、聊天机器人和摘要生成器
✅生产就绪和可扩展：支持水平扩展、多租户、复制和细粒度基于角色的访问控制（RBAC），适合关键任务应用
✅成本高效：内置向量压缩、向量量化和多向量编码，显著降低资源消耗和运营成本，对搜索性能影响最小

适用场景：

RAG 系统和问答系统
语义搜索和图像搜索
推荐引擎和聊天机器人
内容分类
需要自动向量化或多模态数据检索的应用

6. LanceDB：专为多模态 AI 设计的向量数据库

LanceDB 是一款专为人工智能应用设计的开源向量数据库，旨在高效存储、查询和管理多模态数据（如文本、图像、视频、点云等）及其嵌入向量。其核心基于自研的 Lance 列式数据格式，优化了多模态 AI 数据的存储和检索，支持 PB 级规模的数据处理。

LanceDB 提供灵活的部署方式，可直接集成到应用程序（嵌入式）或扩展至无服务器环境，无需管理服务器，降低运维成本。LanceDB 的设计目标是为开发者提供一个高效、易用且可扩展的向量数据库解决方案，助力构建和部署多模态 AI 应用。

项目地址：https://github.com/lancedb/lancedb
文档：https://docs.lancedb.com/
快速开始：https://docs.lancedb.com/quickstart

核心特性：

✅高性能向量检索：通过先进的索引技术，实现低延迟、十亿级别的向量相似度搜索，无需管理服务器
✅多模态数据支持：能够存储、查询和过滤多种类型的数据，包括文本、图像、视频和点云，满足多样化的 AI 应用需求
✅自动数据版本管理：内置数据版本控制，便于 AI 训练和数据管理，无需额外的基础设施
✅灵活的部署方式：支持无服务器和嵌入式部署，可直接集成到应用程序或扩展至无服务器环境
✅生态系统集成：原生支持 Python、JavaScript/TypeScript 等 API，并可与 LangChain、LlamaIndex、Pandas、Polars、DuckDB 等工具无缝集成
✅基于 Lance 格式：核心基于自研的 Lance 列式数据格式，优化多模态 AI 数据的存储和检索性能

适用场景：

语义搜索引擎：利用向量嵌入技术，对大型文档集合进行快速且精确的相似度检索
推荐系统：存储和查询用户及物品的向量表示，实现个性化内容和产品推荐
生成式 AI 数据管理：高效管理训练数据与模型输出，适用于文本生成、图像合成及多模态 AI 流程
内容审核：通过检索代表内容特征的向量，快速识别和过滤不良内容
需要多模态数据处理的应用
需要与 LangChain、LlamaIndex 等工具集成的场景

7. Annoy：Spotify 的轻量级近似最近邻库

Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）是 Spotify 开发的 C++ 库，提供 Python 绑定，专注于近似最近邻搜索。与 FAISS 类似，Annoy 也是一个搜索库而非数据库，不提供持久化存储和数据管理功能。Annoy 的最大特色是能够创建大型只读文件数据结构，通过内存映射（mmap）技术让多个进程共享同一份索引数据，这在多进程、分布式场景下非常有用。

Annoy 在 Spotify 被用于音乐推荐系统。在运行矩阵分解算法后，每个用户/物品都可以表示为高维空间中的向量，Annoy 帮助快速搜索相似的用户/物品。Spotify 拥有数百万首歌曲的高维向量数据，内存使用是关键考虑因素。

项目地址：https://github.com/spotify/annoy

核心特性：

✅多距离度量支持：支持欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离、汉明距离、点积（内积）等多种距离度量方式
✅多进程共享：通过 mmap 技术，多个进程可以共享同一份索引文件，无需重复加载
✅索引与加载分离：索引创建和加载完全分离，可以构建索引后保存为文件，快速映射到内存进行查询
✅低内存占用：最小化内存占用，索引文件体积小
✅磁盘索引构建：支持在磁盘上构建索引，可以处理无法完全放入内存的大数据集
✅维度适应性：在维度 <100 时表现最佳，但即使到 1000 维也能表现良好
✅静态索引：索引一旦创建后不可修改（只读），适合静态数据集

适用场景：

多进程/多服务器共享索引的场景（如 Hadoop 作业、分布式推荐系统）
资源受限的环境，需要最小化内存占用
静态数据集，索引构建后不需要频繁更新
需要快速原型验证
需要将索引文件分发到生产环境的场景

8. Redis + RediSearch：传统数据库的向量扩展

RediSearch 是一个 Redis 模块，为 Redis 提供查询、二级索引和全文搜索功能。它使用压缩的倒排索引，实现快速索引和低内存占用。RediSearch 通过声明索引来增强 Redis 数据，然后使用 RediSearch 查询语言查询数据。除了传统的全文搜索功能外，RediSearch 还支持向量相似性搜索，在保持 Redis 高性能的同时，增加了向量检索能力。

项目地址：https://github.com/RediSearch/RediSearch
快速开始：https://github.com/RediSearch/redisearch-getting-started

核心特性：

✅全文搜索：支持多字段全文索引、精确短语匹配、模糊搜索、前缀匹配、自动完成建议，支持多语言（包括中文分词）
✅复杂查询：支持 AND/OR/NOT 布尔查询、字段加权、BM25 排序、数值过滤和地理空间搜索
✅向量相似性搜索：支持 KNN、过滤 KNN 和范围查询
✅聚合和结果控制：强大的聚合引擎，支持检索完整文档、选定字段或仅文档 ID，支持自定义排序
✅基于 Redis 生态：与 Redis 的其他功能（缓存、消息队列等）无缝集成，使用压缩倒排索引，低内存占用

适用场景：

已经在使用 Redis 的应用，需要添加搜索功能
需要全文搜索 + 向量搜索的混合场景
需要利用 Redis 其他功能（缓存、消息队列等）的应用
需要低延迟查询的应用

如何选择合适的向量数据库？

选择向量数据库时，主要考虑三个方面：数据量大小、部署方式和特殊需求。

📊 数据量大小

数据量不大（百万级以内）：可以选择 Qdrant、LanceDB 或轻量级的 Annoy、FAISS
中等规模（百万到亿级）：Milvus、Qdrant、Pinecone、Weaviate、LanceDB 都可以胜任
超大规模（亿级以上）：优先考虑 Milvus、FAISS、Weaviate 或 LanceDB

🏗️ 部署方式

不想自己运维：选择 Pinecone（托管服务，开箱即用）
需要自己部署：Milvus、Qdrant、Weaviate（功能完整，需要运维）
作为库集成到代码中：FAISS、Annoy（轻量级，需要自己管理数据）
嵌入到应用中：LanceDB（可以嵌入到应用，也可以无服务器部署）

🔧 特殊需求

需要自动将文本转为向量：Weaviate（内置向量化模型）
需要处理图片、视频等多模态数据：Weaviate、Milvus、LanceDB
需要复杂的数据过滤：Qdrant、Milvus、Pinecone、Weaviate
需要与 LangChain 等工具集成：LanceDB、Weaviate
需要数据版本管理：LanceDB

实际应用建议

根据常见的应用场景，可以这样选择：

RAG 应用（知识库问答）：

想快速上线：Pinecone（托管服务，几秒钟启动）
需要自己部署：Milvus、Qdrant、Weaviate（Weaviate 还内置了 RAG 功能）

推荐系统：

数据量特别大（数十亿）：FAISS、Milvus
数据量中等：Annoy（Spotify 实际在用）、Qdrant

语义搜索：

不想准备向量：Weaviate（自动向量化）
已有向量数据：Qdrant、Milvus、Pinecone

快速验证想法：

Pinecone（几秒钟启动，免费套餐）
Weaviate（自动向量化，无需准备数据）
Annoy（简单易用）

生产环境：

有运维团队：Milvus（大规模）、Qdrant（高性能）、Weaviate（功能丰富）
不想运维：Pinecone（托管服务，企业级功能）

总结

向量数据库作为大模型和 AI 智能体技术栈的重要组成部分，选择合适的工具能够显著提升应用的性能和开发效率。无论是开源的 Milvus、Qdrant，还是托管的 Pinecone，都有各自的优势和适用场景。

在实际项目中，建议先从小规模数据开始验证，逐步扩展到生产环境。同时，关注向量数据库的社区活跃度、文档完善程度和长期维护情况，这些因素往往比技术指标更重要。

随着大模型技术的不断发展，向量数据库也在持续演进。保持对新技术的学习和关注，能够帮助开发者在技术选型时做出更明智的决策。

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。

第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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什么是向量？

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6. LanceDB：专为多模态 AI 设计的向量数据库

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8. Redis + RediSearch：传统数据库的向量扩展

如何选择合适的向量数据库？

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实际应用建议

总结

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

一、AGI大模型系统学习路线

二、640套AI大模型报告合集

三、AI大模型经典PDF书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

结语

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