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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：

1. 用户提问：“如何优化 Python 代码性能？”
2. 将问题转换为 Embedding 向量
3. 在向量数据库中搜索与这个向量最相似的文档片段
4. 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

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。

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