如何为企业 AI 选择合适的向量数据库
Source: Dev.to
每个构建 LLM 驱动产品的企业，无论是聊天机器人还是文档检索系统，最终都会面临同一个问题：我们该在哪里高效存储和搜索嵌入向量？
选择向量数据库决定了应用的可扩展性、延迟和成本。错误的选择可能会使查询时间翻倍或导致云费用激增。正确的选择则成为看不见的基础设施 — 悄然为更智能的搜索、个性化和推理提供动力，覆盖你的所有数据。
本指南提供实用的评估标准，帮助你选择适合企业级 AI的向量数据库。
从你的工作负载开始，而不是基准
公共基准看起来很诱人，但往往具有误导性。一个在合成测试中表现出色的系统，可能在你的生产数据分布上捉襟见肘。
相反，首先从四个维度映射你的实际工作负载：
| 维度 | 需要提出的问题 |
|---|---|
| 数据特征 | 您是对短产品标题、完整文档，还是像图像这样的多模态数据进行嵌入？ |
| 规模轨迹 | 您将存储数千、数百万还是数十亿个向量？ |
| 写入与读取模式 | 嵌入是不断更新（实时用户行为），还是基本保持静态（知识库）？ |
| 延迟要求 | 您的应用是否需要亚100 ms的响应，还是一秒钟可以接受？ |
考虑以下三种对比情景：
- 产品推荐引擎需要大规模高速检索。
- 法律合规档案更重视精确性而非纯粹速度。
- 进行实时身份验证的安全系统不能容忍延迟。
围绕这些具体需求进行设计，可确保您评估的系统符合您的要求，而不是别人的使用场景。
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理解权衡：召回率、速度和资源使用
向量数据库面临一个根本性挑战：在高维空间中寻找相似项计算成本极高。不同于匹配精确值的传统数据库，向量搜索必须在成千上万维度之间计算距离——在规模化时如果不进行优化，这一过程几乎不可行。
这导致了三者之间的权衡：
- 召回率（Recall） – 找到所有相关结果。
- 速度（Speed） – 查询延迟。
- 资源使用（Resource usage） – 内存和计算。
更高的准确性需要更多的计算。更快的查询可能会错过语义上相关的结果。有的算法为了速度优先使用 RAM；有的则在延迟的代价下优化磁盘存储。
这些数字说明了挑战所在。
以 OpenAI 的 text-embedding-3-large 为例：3072 维度，float32 精度 → 大约 12 KB 每个向量。如果扩展到一百万篇文档，仅原始向量就需要 12 GB——还未计入索引、复制或其他开销。
两种优化技术可以显著降低这些成本
- 精度降低 – 将维度存储为
float16而不是float32。会失去一些小数精度，但对大多数企业应用来说差异可以忽略不计。存储空间减半。 - 降维 – 许多现代嵌入模型允许选择更少的维度。使用 512 维而非 3072 维可使每个向量 缩小 6 倍，且在许多特定领域的使用场景中性能影响极小。
关键是选择一个足够灵活的系统，以便针对不同数据集调节这些权衡——对医疗诊断实现高召回率，对商品推荐进行激进压缩，或为通用企业搜索提供平衡的性能。
考虑混合搜索能力
纯向量搜索在语义意义上表现出色，但在 精确匹配 方面表现不足——这在充斥着缩写、产品代码和技术术语的企业环境中是一个关键缺口。
示例： 搜索 “EBITDA trends Q3 2025.”
纯嵌入搜索可能返回关于利润率或营业收入的文档——语义相关但缺少具体指标。与此同时，明确分析 EBITDA 的文档可能因缺乏足够的语义上下文而排名较低。
混合搜索 通过将向量相似度与传统关键词匹配相结合来解决此问题。系统使用两种方法检索候选项，然后使用加权得分合并并排序结果。这提供了：
- 需要时的精确度 – 对监管代码、SKU 或技术规格的精确匹配。
- 语义广度 – 关键词搜索会遗漏的概念相关内容。
- 可配置的平衡 – 在语义信号和关键词信号之间可调节权重。
寻找具备以下功能的系统：
- 向量分数和关键词分数的加权混合。
- 自定义重新排序以纳入元数据（例如，时效性、权威性）。
- 针对结构化查询的字段级过滤，如 “包含 ‘defect’ 且评分 < 3 的已验证购买者的产品评论”。
评估可扩展性架构
向量数据库承担两个核心功能：
- 存储嵌入 – 存储层（磁盘、SSD 或内存）。
- 处理查询 – 执行相似度搜索的计算层。
在评估可扩展性时，需考察：
| 方面 | 评估要点 |
|---|---|
| 水平扩展 | 产品是否支持分片或分布式集群？ |
| 复制与持久性 | 副本如何管理？提供哪些一致性保证？ |
| 索引策略 | IVF、HNSW、ANNOY 或自定义？能否在不中断服务的情况下重建或调优索引？ |
| 资源隔离 | 能否为写入（摄取）与查询工作负载分配独立的计算资源？ |
| 运维工具 | 监控、告警、备份/恢复以及升级路径。 |
一个设计良好的架构能够 独立扩展存储和计算，确保写入流量激增（例如实时用户嵌入）时，不会导致下游服务的查询延迟下降。
TL;DR checklist for enterprise vector‑database selection
- Map your workload (data type, scale, write/read ratio, latency). → 映射工作负载（数据类型、规模、写/读比例、延迟）。
- Prioritize trade‑offs (recall vs. speed vs. cost) and verify the DB lets you tune them. → 优先考虑权衡（召回率 vs. 速度 vs. 成本），并确认数据库允许你进行调优。
- Require hybrid search if exact‑match precision matters. → 如果精确匹配精度重要，则要求混合搜索。
- Confirm scalability: sharding, replication, independent compute/storage, and robust ops tooling. → 确认可扩展性：分片、复制、计算/存储分离，以及强大的运维工具。
- Test with real data – run a pilot on a representative subset before committing. → 使用真实数据进行测试——在提交之前，在具有代表性的数据子集上进行试点。
By grounding your decision in these practical criteria, you’ll pick a vector database that remains a silent, reliable backbone for every AI‑driven product your enterprise builds. → 通过将决策建立在这些实用标准之上，你将选择一个向量数据库，使其成为企业构建的每个 AI 驱动产品的静默、可靠的支撑骨干。
扩展策略：耦合架构 vs. 解耦架构
耦合架构 将存储和查询功能合并在同一节点。此简化在小规模时有效，但会带来挑战：如果数据增长速度超过查询量（或相反），你会为不需要的容量付费。
解耦架构 将存储层与查询层分离，允许独立扩展。
- 如果在接入文档库时，embeddings 增长了 50×，而查询量仅翻倍，你可以大幅扩展存储，同时保持查询基础设施最小化。
- 相反，在产品发布期间出现 10× 查询激增但数据保持稳定时，你可以只增加查询容量，而无需触及存储。
建模实体‑文档关系
企业数据高度互联——文档链接到客户，项目链接到供应商，支持工单链接到产品。许多向量数据库将嵌入视为孤立实体，迫使进行去规范化。
问题
当您将 “Project Phoenix” 重命名为 “Project Firebird” 时，必须逐个更新所有相关嵌入，可能导致部分失败和搜索结果不一致。
解决方案
支持原生关系的系统允许文档引用父实体，而不是复制数据。只需一次更新项目，即可自动传播到所有查询——无需批量更新、无需同步错误，且存储开销更低。
对于管理互联信息的企业而言，原生关系支持为向量数据库带来了图形般的能力。
结论：关注契合，而非炒作
“最佳”向量数据库并不存在于抽象概念中。它是指那些其权衡与您的数据特性、延迟要求、规模发展路径以及运维能力相匹配的数据库。
行业正趋于融合：搜索平台正在加入向量功能，向量存储也在扩展特性。长期的胜者将是在专用性能与全面功能之间取得平衡的产品。
优秀的基础设施会变得无形——让您的应用闪耀，而不是与数据库限制作斗争。关注契合度，而非功能堆砌，选择一个能够悄然支撑您构建的 AI 体验的底层平台。
资源
- OpenAI Embeddings Documentation – 详细介绍
text-embedding-3-large及维度灵活性 - Understanding HNSW – 深入了解最常用的向量索引算法
- Hybrid Search Explained – 向量搜索与关键词搜索的结合方式
- Vespa Documentation – 开源引擎，用于向量搜索、混合检索和可扩展 AI 应用