向量 (vector)数据库用于存储和搜索嵌入 (embedding)。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 (vector)，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 (throughput)： 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 (vector)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 (parameter)，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。
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 (vector)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 (vector)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 (vector)数据库的连接。
- 嵌入 (embedding)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 (vector)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。
