向量数据库选型解析，选择合适自己的才最重要！

选择一个适合自己的向量数据库（Vector Database），可以从应用场景、数据规模、性能需求、生态支持、易用性、部署方式等维度综合考虑。

以下是一些经验，结合业内常见实践整理的一些建议，希望对你有帮助。

一、明确使用场景

首先要问清楚：我们要用向量数据库解决什么问题？

二、看数据规模与性能需求

• 向量维度：
  • 一般为 384（MiniLM）、768（BERT）、1536（OpenAI text-embedding-3）等。
• 数据量级：
  • < 1M 向量：大多数向量库都能胜任；
  • 1M~1B：需要考虑索引构建效率、分布式能力；
  • 1B：建议选择具备强分布式支持的产品（如 Milvus、Qdrant、百度智能云 VectorDB 等）。
• 检索性能：
  • 是否对延迟敏感（是否要求 ms 级响应）？
  • 是否需要并发支持（例如在线问答场景）？

三、技术能力与部署方式

四、生态兼容性与易用性

• 是否支持常见嵌入模型（OpenAI、Cohere、文心Embedding、MiniLM 等）？
• 是否易于与 LangChain、LlamaIndex、Haystack 等框架集成？
• 是否支持 SQL / REST API / gRPC / 向量+结构化混查？

举几个典型产品选择

总结推荐流程

1. 明确场景（RAG、搜索、推荐、图像…）
2. 评估规模（向量数量、维度、并发量）
3. 选择类型（托管服务 vs. 自建开源）
4. 测试易用性（是否快速集成、是否可视化操作）
5. 考察兼容性（是否能配合你用的大模型、开发框架）

欢迎大家了解 VectorDB