向量数据库用于存储和搜索嵌入。选择一个适合您项目需求的数据库是主要步骤。这不是一个一刀切的决定。您的RAG应用具体要求、运营限制和预算将很大程度上影响最佳选择。以下将概述评估不同向量数据库选项时应权衡的因素。伸缩性要求考虑您的知识库预期规模及其可能增长的程度。您最初需要存储多少向量,以及预计随着时间推移会增加多少?还要考虑查询负载。有多少用户会同时与您的RAG系统交互?您需要支持每秒多少次查询 (QPS)?数据量: 有些数据库能高效处理数十亿向量,而另一些可能更适合较小的数据集(数百万)。请检查数据库的架构和官方文档中的限制。查询吞吐量: 高QPS通常需要分布式架构或优化的索引。了解数据库如何横向扩展(增加更多机器)或纵向扩展(使用更强大的机器)。性能特点性能通常是权衡的结果,特别是对于近似最近邻 (ANN) 搜索而言,大多数向量数据库都使用它来快速找到大致相关的向量,而非保证绝对最近的(精确最近邻或ENN)。索引速度: 新向量能多快添加并变为可搜索?如果您的知识库频繁更新,这一点很重要。查询延迟: 数据库对相似性搜索查询返回结果的速度有多快?更低的延迟对于实时应用非常重要。召回率与速度: ANN算法通常有参数,让您可以调整搜索准确性(召回率:找到真正最近的邻居)和速度之间的平衡。更快的搜索有时可能会错过最佳匹配。了解所使用的具体ANN算法(例如HNSW、IVF、LSH)及其调优选项。digraph G { rankdir=LR; node [shape=box, style=rounded, fontname="sans-serif", color="#495057", fillcolor="#e9ecef", style="filled, rounded"]; edge [fontname="sans-serif", color="#495057"]; subgraph cluster_options { label = "部署选项"; bgcolor="#f8f9fa"; color="#adb5bd"; Managed [label="托管云服务\n(例如:Pinecone、Zilliz Cloud、Weaviate Cloud Services)", fillcolor="#a5d8ff"]; SelfHosted [label="自托管\n(开源或企业版)", fillcolor="#b2f2bb"]; } subgraph cluster_factors { label = "考量因素"; bgcolor="#f8f9fa"; color="#adb5bd"; Ops [label="运营开销"]; Cost [label="成本结构"]; Control [label="控制与定制"]; Features [label="托管功能\n(备份、伸缩)"]; } Managed -> Ops [label="较低"]; SelfHosted -> Ops [label="较高"]; Managed -> Cost [label="基于使用/实例\n规模可能更高"]; SelfHosted -> Cost [label="基础设施成本\n起步成本可能较低"]; Managed -> Control [label="较少"]; SelfHosted -> Control [label="较多"]; Managed -> Features [label="内置"]; SelfHosted -> Features [label="手动设置"]; }部署选项涉及运营便捷性、成本、控制和包含功能之间的权衡。部署与运营您将如何运行向量数据库?托管云服务: 这些服务(如Pinecone、Zilliz Cloud、Weaviate Cloud Services,以及Milvus、Qdrant等托管版本)为您处理基础设施、伸缩、备份和维护。这简化了运营,但通常伴随着更高的直接成本,并且对底层环境的控制较少。自托管: 您可以在您自己的基础设施上运行开源向量数据库(如Milvus、Weaviate、Qdrant、Chroma)或企业版本,无论是在云端(虚拟机上)还是本地。这赋予您最大的控制权和潜在的成本节约(尤其是在较小规模时),但需要大量的运营工作来处理设置、伸缩、监控和维护。数据管理与功能考虑以下能力:元数据存储与过滤: 您能否在向量旁边存储元数据(例如,文档来源、时间戳、类别)?您能否在向量搜索之前或期间根据这些元数据过滤搜索结果?预过滤可以显著加快查询速度并提高相关性(例如,“只从上周修改的文档中查找相关向量”)。CRUD 操作: 您能多轻松地创建、读取、更新和删除向量及其相关元数据?高效的更新和删除对于动态知识库很重要。混合搜索: 有些数据库支持将传统关键词搜索(如BM25)与向量相似性搜索结合,当术语的精确匹配与语义相似性同等重要时,这会很有益。安全性: 检查身份验证、授权和数据加密功能,特别是当处理敏感信息时。集成与生态系统数据库如何很好地适应您现有或计划的MLOps技术栈?语言绑定: 确保您的主要编程语言(对于大多数RAG工作可能为Python)有维护良好的客户端库。框架兼容性: 检查与LangChain和LlamaIndex等流行RAG框架的轻松集成。这些框架通常提供抽象层,简化了与不同向量数据库的连接。嵌入模型兼容性: 尽管大多数数据库都存储数值向量,无论其来源如何,但有些可能会为特定嵌入模型提供更紧密的集成或优化。成本模型了解您将如何被收费:托管服务: 通常基于存储的数据量、用于索引/查询的计算资源或实例类型。成本会随着使用量显著增加。自托管(开源): 没有直接的软件许可费用,但您需要支付底层基础设施(计算、存储、网络)和运营开销(工程时间)的费用。自托管(企业版): 除了基础设施和运营成本外,可能还涉及许可费用,通常提供增强功能或支持。开源与专有开源: 提供透明度、定制潜力,并且通常有强大的社区支持。您可以在软件层面避免供应商锁定。需要自行管理或寻找基于开源核心的托管服务。专有/闭源: 通常提供专门支持,可能提供更完善的开箱即用功能(尤其是在托管服务中),但透明度和灵活性较低。您依赖于供应商的产品路线图和定价结构。选择向量数据库需要根据您的具体项目目标、技术专长、预算和运营能力,仔细权衡这些因素。在决定将某个选项用于生产环境之前,通常建议使用代表性的数据子集对几个选项进行试验。