一文看懂主流向量数据库：选型不再踩坑

大模型时代，向量数据库成了AI应用的“记忆中枢”。从智能客服到个性化推荐，语义搜索的背后，都是它在高效匹配高维向量。但 FAISS、Milvus、Pinecone、Chroma、Qdrant……这么多选择，到底该怎么挑？本文带你快速看懂主流向量数据库的特点与适用场景。

一、向量数据库介绍

1.1.如何让LLM“记住”并利用海量、多样的私有知识？

向量数据库是AI时代的核心记忆体。与传统的关系型数据库不同，向量数据库用于存储和查询由非结构化数据（如文本、图片、音视频）转化而来的高维向量嵌入（Embeddings）。这些向量在多维空间中的距离代表了原始数据的语义相似度。

因此，向量数据库的核心能力是高效的相似性检索。

1.2.什么是向量数据库？

向量数据库，是专门为向量检索设计的中间件！

高效存储、快速检索和管理高纬度向量数据的系统称为向量数据库

一种专门用于存储和检索高维向量数据的数据库。它将数据（如文本、图像、音频等）通过嵌入模型转换为向量形式，并通过高效的索引和搜索算法实现快速检索。

向量数据库的核心作用是实现相似性搜索，即通过计算向量之间的距离（如欧几里得距离、余弦相似度等）来找到与目标向量最相似的其他向量。它特别适合处理非结构化数据，支持语义搜索、内容推荐等场景。

1.3.向量数据库的核心价值？

• 为大模型提供长期记忆

弥补大模型上下文窗口（Context Window）长度限制和知识更新延迟的问题。

• 实现私有知识库的问答与搜索

将企业内部文档、产品信息等转化为向量，实现基于语义的智能检索。

• 赋能推荐系统、以图搜图等多种应用

通过计算用户、物品的向量相似度，提供更精准的推荐。

1.4.如何存储和检索嵌入向量？

• 存储

  向量数据库将嵌入向量存储为高维空间中的点，并为每个向量分配唯一标识符（ID），同时支持存储元数据。

• 检索

  通过近似最近邻（ANN）算法（如PQ等）对向量进行索引和快速搜索。比如，FAISS和Milvus等数据库通过高效的索引结构加速检索。

1.5.向量数据库与传统数据库对比

1.数据类型

• 传统数据库：存储结构化数据（如表格、行、列）。
• 向量数据库：存储高维向量数据，适合非结构化数据。

2.查询方式

• 传统数据库：依赖精确匹配（如=、<、>）。
• 向量数据库：基于相似度或距离度量（如欧几里得距离、余弦相似度）。

3.应用场景

• 传统数据库：适合事务记录和结构化信息管理。
• 向量数据库：适合语义搜索、内容推荐等需要相似性计算的场景。

1.6.澄清几个关键概念：

• 向量数据库的意义是快速的检索；
• 向量数据库本身不生成向量，向量是由 Embedding 模型产生的；
• 向量数据库与传统的关系型数据库是互补的，不是替代关系，在实际应用中根据实际需求经常同时使用。

二、主流向量数据库功能对比

• FAISS

特点：由Facebook开发，专注于高性能的相似性搜索，适合大规模静态数据集，支持CPU与GPU加速。

优势：检索速度快，支持多种索引类型；内存效率高。

局限性：主要用于静态数据，更新和删除操作较复杂。

适用场景：离线批处理、研究实验、高性能近似最近邻搜索原型。

https://github.com/facebookresearch/faiss

• Pinecone

特点：托管的云原生向量数据库，支持高性能的向量搜索。

优势：完全托管、易于部署、自动扩缩容；SLA保障，企业级安全合规。

适用场景：RAG、推荐系统、智能客服等需要高可用、低运维负担的生产环境。

https://www.pinecone.io/

• Milvus

特点：开源、云原生向量数据库，支持分布式架构，支持企业级，数据量大，并发量大、横向扩容。

优势：具备强大的扩展性和灵活的数据管理功能。

适用场景：大规模AI应用、需要强扩展性与高并发的企业级系统。

https://milvus.io/

• Weaviate

特点：开源、AI原生量数据库，支持语义搜、RAG与Agentic AI，可对接Hugging Face、OpenAI等。

优势：支持混合搜索（向量+关键字）、多租户，可本地部署或云服务；强调端到端的AI应用构建。

局限性：超大规模（>10亿向量）性能不如Milvus。

适用场景：知识图谱增强搜索、语义回答、快速构建RAG或中小规模生产系统。

https://weaviate.io/

• Qdrant

特点：开源、高性能向量数据库，强调速度与可靠性，支持云服务与私有部署。

优势：内存效率高，支持量化压缩；API简洁（REST）；适合边缘部署。

局限性：生态和工具链略逊于Milvus；多向量仍在演进中。

适用场景：适用推荐系统、公司内部知识库、多模态搜索、对性能与资源占用敏感的应用。

https://qdrant.tech/

• Chroma

特点：开源、轻量级向量数据库，专为大模型应用（如 RAG）设计，以内嵌库形式提供高维向量的语义相似性搜索能力。

优势：嵌入式部署、框架兼容性强、支持灵活存储与毫秒级检索。

局限性：单机架构，缺乏分布式扩展能力，企业级功能尚不成熟。

适用场景：LLM应用快速原型开发、中小规模RAG、内部知识库等部署简易性和开发效率高的场景。

https://docs.trychroma.com/docs/overview/introduction

• RediSearch

特点：Redis官方集成的查询与索引引擎，支持全文、向量、地理等多维搜索。

优势：极低延迟；与Redis生态无缝副合（Pub/Sub、Stream）

局限性：内存数据库，成本高；向量规模受限于内存容量；分布式能力依赖Redis Cluster（配置复杂）。

https://github.com/RediSearch/RediSearch

• ElasticSearch

特点：强大的分布式搜索和分析引擎，将向量搜索（k-NN）作为其众多功能之一。

优势：具备业界领先的混合搜索能力，可以无缝结合传统的关键词搜索和向量语义搜索。

局限性：向量搜索非核心设计，ANN性能与专用向量数据库相比略逊；资源消耗大，配置调优复杂。

https://www.elastic.co/enterprise-search/vector-search

扩展阅读： https://guangzhengli.com/blog/zh/vector-database

三、如何将数据导入向量数据库？

• 1.数据清洗与准备

确保原始数据（如文本文档、图片）的质量，进行必要的预处理。

• 2.数据向量化（Embedding）

使用预训练的Embedding Model将原始数据转换成向量。

文本：可使用bge-m，Qwen3-Embedding，Jina-Embedding等模型。

图片：可使用CLIP，ResNet等模型。

选择合适的模型至关重要，它直接决定向量的质量和后续检索的效果。

• 3.创建元数据存储

将生成的向量及关联元数据（Metadata）一同存入向量数据库。

• 向量（Vecotor）：生成的Embedding数字数组。

• 唯一ID（ID）：用于唯一标识每个数据点，方便后续更新或删除。

• 元数据（Metadata）：描述向量的附加信息，是实现高级检索的关键。例如：文本来源的文件名、章节、URL；商品的类别、品牌、价格；图片的创建日期、作者。

• 4.构建索引并****添加数据到索引

  构建索引，并将生成的向量和对应的ID添加到IndexIDMap中。

四、向量数据库使用示例

4.1.Chroma

• 安装

通过包管理器安装ChromaDB初始化客户端

pip install chromadb

• 初始化客户端

内存模式（不建议使用）

import chromadb
client = chromadb.Client()

持久化模式

import chromadb
# 数据保存至本地目录
client = chromadb.PersistentClient(path="d:/m3emodel/chroma_db")

• Chroma核心操作流程-集合

集合是 Chroma 中管理数据的基本单元，类似关系数据库的表：

• 创建集合

from chromadb.utils import embedding_functions
# 默认情况下，Chroma 使用 DefaultEmbeddingFunction，它是基于 Sentence Transformers 的 MiniLM-L6-v2 模型
default_ef = embedding_functions.DefaultEmbeddingFunction()
collection = client.create_collection(
name = "my_collection",
configuration = {
# HNSW 索引算法，基于图的近似最近邻搜索算法（Approximate Nearest Neighbor，ANN）
"hnsw": {
"space": "cosine", # 指定余弦相似度计算
"ef_search": 100,
"ef_construction": 100,
"max_neighbors": 16,
"num_threads": 4
},
# 指定向量模型
"embedding_function": default_ef
}
)

• 查询集合

collection = client.get_collection(name="my_collection")
print(collection.peek())
print(collection.count())

• 删除集合

client.delete_collection(name="my_collection")

• Chroma核心操作流程-添加数据

    支持自动生成或手动指定嵌入向量。
  

# 方式1：自动生成向量（使用集合指定的嵌入模型）
collection.add(
documents = ["RAG是一种检索增强生成技术", "向量数据库存储文档的嵌入表示", "在机器学习领域，智能体（Agent）通常指能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的实体"],
metadatas = [{"source": "RAG"}, {"source": "向量数据库"}, {"source": "Agent"}],
ids = ["id1", "id2", "id3"]
)
# 方式2：手动传入预计算向量
# collection.add(
#     embeddings = [[0.1, 0.2, ...], [0.3, 0.4, ...]],
#     documents = ["文本1", "文本2"],
#     ids = ["id3", "id4"]
# )

• Chroma核心操作流程-查询数据

results = collection.query(
query_texts = ["RAG是什么？"],
n_results = 3,
#where = {"source": "RAG"}, # 按元数据过滤
#where_document = {"$contains": "检索增强生成"} # 按文档内容过滤
)
print(results)

{'ids': [['id1', 'id2']], 'embeddings': None, 'documents': [['RAG是一种检索增强生成技术，在智能客服系统中大量使用', '向量数据库存储文档的嵌入表示']], 'uris': None, 'included': ['metadatas', 'documents', 'distances'], 'data': None, 'metadatas': [[{'source': 'RAG'}, {'source': '向量数据库'}]], 'distances': [[0.34913837909698486, 0.5758516788482666]]}

• Chroma核心操作流程-查询数据

# 更新集合中的数据：
collection.update(ids=["id1"], documents=["RAG是一种检索增强生成技术，在智能客服系统中大量使用"])
删除集合中的数据：
collection.delete(ids=["id3"])

• Chroma Client-Server Model

• Server端

chroma run --path /db_path
chroma run --path d:\chromadb --host 0.0.0.0 --port 8000
# 建议使用第二种，否则client无法连接

测试Chroma是否响应

http://localhost:8000/api/v2/heartbeat

返回：

{“nanosecond heartbeat”:1748264596156232000}

或者

curl http://localhost:8000/api/v2/heartbeat

返回：

C:\Users\DELL>curl http://localhost:8000/api/v2/heartbeat

{“nanosecond heartbeat”:1748264833034387700}

• Client端使用

import chromadb
chroma_client = chromadb.HttpClient(host='localhost', port=8000)
# 列出所有集合
collections = chroma_client.list_collections()
print(collections)

4.2.Milvus

Milvus 架构图

• 安装

  请确保本地环境中有 Python 3.8+ 可用。安装pymilvus ，其中包含 python 客户端库和 Milvus Lite

pip install -U pymilvus

Milvus 支持在Docker和Kubernetes上部署，适用于生产用例。

• 设置向量数据库

  要创建本地的 Milvus 向量数据库，只需实例化一个MilvusClient ，指定一个存储所有数据的文件名，如 “milvus_demo.db”。

from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient("milvus_demo.db")

• 创建 Collections

在 Milvus 中，我们需要一个 Collections 来存储向量及其相关元数据。你可以把它想象成传统 SQL 数据库中的表格。创建 Collections 时，可以定义 Schema 和索引参数来配置向量规格，如维度、索引类型和远距离度量。

if client.has_collection(collection_name="demo_collection"):
client.drop_collection(collection_name="demo_collection")
client.create_collection(
collection_name="demo_collection",
dimension=768,  # 768维
)

• 准备数据

下载 embedding 模型为文本生成向量。

pip install "pymilvus[model]"

用默认模型生成向量 Embeddings。Milvus 希望数据以字典列表的形式插入，每个字典代表一条数据记录，称为实体。

from pymilvus import model
# 这将下载一个小型嵌入模型“interprecede-albert-small-v2”（约50MB）。
embedding_fn = model.DefaultEmbeddingFunction()
docs = [
"人工智能于1956年作为一门学科成立。",
"阿兰·图灵是第一个在人工智能领域进行实质性研究的人。",
"图灵出生于伦敦的麦达谷，在英格兰南部长大。",
]
vectors = embedding_fn.encode_documents(docs)
#输出向量有768个维度，与我们刚才创建的集合相匹配。
print("Dim:", embedding_fn.dim, vectors[0].shape)  # Dim: 768 (768,)
#每个实体都有id、向量表示、原始文本和我们使用的主题标签
data = [
{"id": i, "vector": vectors[i], "text": docs[i], "subject": "history"}
for i in range(len(vectors))
]
print("Data has", len(data), "entities, each with fields: ", data[0].keys())
print("Vector dim:", len(data[0]["vector"]))

Dim: 768 (768,)

Data has 3 entities, each with fields: dict_keys([‘id’, ‘vector’, ‘text’, ‘subject’])

Vector dim: 768

• 插入数据

把数据插入 Collections：

res = client.insert(collection_name="demo_collection", data=data)
print(res)

{‘insert_count’: 3, ‘ids’: [0, 1, 2], ‘cost’: 0}

• 语义搜索

通过将搜索查询文本表示为向量来进行语义搜索，并在 Milvus 上进行向量相似性搜索。

• 向量搜索

  Milvus 可同时接受一个或多个向量搜索请求。query_vectors 变量的值是一个向量列表，其中每个向量都是一个浮点数数组。

query_vectors = embedding_fn.encode_queries(["阿兰·图灵是谁？"])
res = client.search(
collection_name="demo_collection",  # 目标集合
data=query_vectors,  # 查询向量
limit=2,  # 返回的实体数量
output_fields=["text", "subject"],  # 指定要返回的字段
)
print(res)

data: [“[{‘id’: 2, ‘distance’: 0.5859944820404053, ‘entity’: {‘text’: ‘图灵出生于伦敦的麦达谷，在英格兰南部长大。’, ‘subject’: ‘history’}}, {‘id’: 1, ‘distance’: 0.5118255615234375, ‘entity’: {‘text’: ‘Alan Turing是第一个对人工智能进行实质性研究的人。’, ‘subject’: ‘history’}}]”] , extra_info: {‘cost’: 0}

输出结果是一个结果列表，每个结果映射到一个向量搜索查询。每个查询都包含一个结果列表，其中每个结果都包含实体主键、到查询向量的距离以及指定output_fields 的实体详细信息。

• 删除实体

  如果想清除数据，可以删除指定主键的实体，或删除与特定过滤表达式匹配的所有实体。

res = client.delete(collection_name="demo_collection", ids=[0, 2])
print(res)
res = client.delete(
collection_name="demo_collection",
filter="subject == 'biology'",
)
print(res)

• 加载现有数据

from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient("milvus_demo.db")

• 删除Collection

client.drop_collection(collection_name="demo_collection")

• 调用Server

指定Milvus 服务器的URI 和令牌

client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530", token="root:Milvus")

更详细见官方文档 ：https://milvus.io/docs/zh/

五、完整示例

采用Faiss 实现数据导入和检索

• 安装

pip install faiss-cpu  # 使用 CPU 版本的 FAISS
pip install faiss-gpu  # 使用 GPU 加速版本的 FAISS

• 初始化 API 客户端

# Step1. 初始化 API 客户端
try:
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
except Exception as e:
print("初始化OpenAI客户端失败，请检查环境变量'DASHSCOPE_API_KEY'是否已设置。")
print(f"错误信息: {e}")
exit()

• 准备示例文本和元数据

# Step2. 准备示例文本和元数据
# 在实际应用中，这些数据可能来自数据库、文件等
documents = [
{
"id": "doc1",
"text": "商城商品一经售出，原则上不支持无理由退换。但若商品存在质量问题，用户可在签收后7天内申请退换货，并提供相关凭证。",
"metadata": {"source": "return_policy_v1.pdf", "category": "退换货政策", "author": "CustomerService"}
},
{
"id": "doc2",
"text": "开通“会员PLUS”服务的用户，可享受全年免运费、专属折扣及优先客服响应等权益。",
"metadata": {"source": "membership_benefits.docx", "category": "会员权益", "author": "MarketingDept"}
},
{
"id": "doc3",
"text": "通过APP下单的用户如需取消订单，须在订单发货前操作；已发货订单需拒收后方可申请退款，退款将在仓库确认收货后3个工作日内处理。",
"metadata": {"source": "app_order_guide.html", "category": "退换货政策", "author": "E-commerceTeam"}
},
{
"id": "doc4",
"text": "因系统升级，商城支付功能将于本周六凌晨0:00至6:00暂停服务，请提前完成结算。",
"metadata": {"source": "system_maintenance.txt", "category": "平台公告", "author": "TechOps"}
}
]

• 创建元数据存储和向量列表

Step3. 创建元数据存储和向量列表
# 我们使用一个简单的列表来存储元数据。列表的索引将作为FAISS的ID。
# 这种方式简单直接，适用于中小型数据集。
# 对于大型数据集，可以考虑使用字典或数据库（如Redis, SQLite）
metadata_store = []
vectors_list = []
vector_ids = []
print("正在为文档生成向量...")
for i, doc in enumerate(documents):
try:
# 调用API生成向量
completion = client.embeddings.create(
model="text-embedding-v4",
input=doc["text"],
dimensions=1024,
encoding_format="float"
)
# 获取向量
vector = completion.data[0].embedding
vectors_list.append(vector)
# 存储元数据，并使用列表索引作为唯一ID
metadata_store.append(doc)
vector_ids.append(i) # 自定义ID与列表索引一致
print(f"  - 已处理文档 {i+1}/{len(documents)}")
except Exception as e:
print(f"处理文档 '{doc['id']}' 时出错: {e}")
continue
# 将向量列表转换为NumPy数组，FAISS需要这种格式
vectors_np = np.array(vectors_list).astype('float32')
vector_ids_np = np.array(vector_ids)

• 构建并填充 FAISS 索引

# Step4. 构建并填充 FAISS 索引
dimension = 1024  # 向量维度
k = 3             # 查找最近的3个邻居
# 创建一个基础的L2距离索引
index_flat_l2 = faiss.IndexFlatL2(dimension)
# 使用IndexIDMap来包装基础索引，能够映射我们自定义的ID
# 这就是关联向量和元数据的关键！
index = faiss.IndexIDMap(index_flat_l2)
# 将向量和它们对应的ID添加到索引中
index.add_with_ids(vectors_np, vector_ids_np)
print(f"\nFAISS 索引已成功创建，共包含 {index.ntotal} 个向量。")

• 执行搜索并检索元数据

# Step5. 执行搜索并检索元数据
query_text = "我想了解退换货政策"
print(f"\n正在为查询文本生成向量: '{query_text}'")
# 为查询文本生成向量
query_completion = client.embeddings.create(
model="text-embedding-v4",
input=query_text,
dimensions=1024,
encoding_format="float"
)
query_vector = np.array([query_completion.data[0].embedding]).astype('float32')
# 在FAISS索引中执行搜索
# search方法返回两个NumPy数组：
# D: 距离 (distances)
# I: 索引/ID (indices/IDs)
distances, retrieved_ids = index.search(query_vector, k)

• 展示结果

# Step6. 展示结果
print("\n--- 搜索结果 ---")
# `retrieved_ids[0]` 包含与查询最相似的k个向量的ID
for i in range(k):
doc_id = retrieved_ids[0][i]
# 检查ID是否有效
if doc_id == -1:
print(f"\n排名 {i+1}: 未找到更多结果。")
continue
# 使用ID从我们的元数据存储中检索信息
retrieved_doc = metadata_store[doc_id]
print(f"\n--- 排名 {i+1} (相似度得分/距离: {distances[0][i]:.4f}) ---")
print(f"ID: {doc_id}")
print(f"原始文本: {retrieved_doc['text']}")
print(f"元数据: {retrieved_doc['metadata']}")

你正在用哪款向量数据库？遇到过哪些坑？

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