随着大模型技术的蓬勃发展，尤其是检索增强生成 (RAG) 技术的广泛应用，传统的文件型近似最近邻 (ANN) 库在面对海量向量数据时显得力不从心。本文将深入探讨向量数据库诞生的背景、关键特性，并对主流向量数据库 (如ChromaDB, Weaviate, Milvus, pgvector) 进行对比分析，帮助读者理解如何从ANN库平滑过渡到向量数据库，从而构建更可靠、更高效的AI应用。

向量数据库的需求：从ANN库的局限性说起

在GPT-3等大型语言模型 (LLM) 出现之前，ANN库，例如Faiss, Annoy, HNSWlib，凭借其在单机上的高效向量检索能力，广泛应用于各种场景。然而，随着RAG技术的兴起，每个用户消息都被转化为embedding向量，导致向量数量呈指数级增长。这时，ANN库的局限性就暴露出来了：

• 数据一致性问题： 如何保证向量数据与源文档之间的关联性？如果原始文档被删除，如何维护向量数据的同步？
• 可扩展性问题： 当数据量达到TB级别时，如何进行备份和恢复？如何实现横向扩展以应对不断增长的查询负载？
• 实时更新问题： 如何在秒级插入和更新向量数据，并在毫秒级响应查询请求？
• 缺乏ACID保证： ANN库通常不具备事务支持，难以保证数据的一致性和可靠性。

这些问题推动了向量数据库的诞生，它不仅提供了高效的向量检索能力，还具备传统数据库的优势，如ACID保证、弹性伸缩和丰富的查询语言。简单来说，如果说ANN库追求的是速度，那么向量数据库追求的则是持久性、可靠性和可扩展性。

向量数据库的核心架构

一个典型的向量数据库包含以下几个核心组件：

• 存储层： 负责向量数据的存储。常见的存储引擎包括列式存储 (columnar parquet)、LSM树 (LSM-tree) 和对象存储 (object store)。列式存储适合分析型查询，LSM树适合高吞吐量的写入，而对象存储则提供低成本的存储。
• 索引层： 负责构建向量索引，以加速检索。常用的索引算法包括HNSW、IVF-PQ、DiskANN和Vamana。HNSW是一种基于图的索引算法，能够在保证检索精度的同时，实现较高的检索速度。IVF-PQ是一种基于聚类的索引算法，通过将向量划分到不同的簇中，减小搜索范围。DiskANN是一种针对磁盘存储的索引算法，能够有效地利用磁盘带宽。
• 查询层： 负责接收查询请求，并返回检索结果。通常提供REST/GRPC/SQL等多种接口。此外，查询层还支持元数据过滤，允许用户根据向量的元数据 (例如文档类型、创建时间) 过滤检索结果。
• 分布式架构： 为了应对大规模数据和高并发查询，向量数据库通常采用分布式架构，将数据划分成多个分片 (shard)，并为每个分片创建多个副本 (replica)。分布式一致性协议，例如Raft或Paxos，用于保证数据在不同副本之间的一致性。

主流向量数据库对比

目前市场上涌现出众多向量数据库，每种数据库都有其独特的优势和适用场景。下面我们将对ChromaDB, Weaviate, Milvus, pgvector等主流向量数据库进行对比分析。

1. ChromaDB

• 特点： Python原生，轻量级，易于上手，特别适合LLM/RAG工作流。
• 优势：
  • 简单易用：提供简洁的Python API，方便开发者快速集成到现有项目中。
  • 与LLM生态集成：与LangChain等流行的LLM框架无缝集成，简化RAG应用的开发流程。
  • Serverless：支持使用DuckDB作为后端存储，实现Serverless架构，降低运维成本。
• 适用场景： 快速原型开发、小型RAG应用、LLM应用的实验和验证。
• 案例： 假设一个小型电商网站，希望使用ChromaDB搭建一个基于LLM的智能客服系统。开发者可以使用ChromaDB存储商品描述的embedding向量，并通过LangChain调用LLM，根据用户的问题检索相关商品信息，并生成回答。

2. Weaviate

• 特点： 支持混合搜索 (BM25 + vector re-rank)，提供GraphQL查询接口，具备模块化架构和多租户能力。
• 优势：
  • 混合搜索：结合了传统的关键词搜索和向量搜索，提升检索的准确性。
  • GraphQL接口：提供强大的GraphQL查询语言，方便开发者灵活地检索数据。
  • 模块化架构：支持扩展各种模块 (例如OpenAI-wiz, Cohere, Transformer)，实现定制化的功能。
  • 多租户能力：允许在同一个集群中隔离不同租户的数据，满足多用户场景的需求。
• 适用场景： 需要混合搜索、复杂查询和多租户能力的应用。
• 案例： 一个大型新闻网站，希望使用Weaviate构建一个智能推荐系统。Weaviate可以存储新闻文章的embedding向量，并使用BM25算法对文章进行关键词搜索。然后，使用向量搜索对关键词搜索的结果进行重新排序，从而提供更准确的推荐结果。

3. Milvus

• 特点： 高度可扩展，支持多种索引算法，包括HNSW, IVF-SQ8, DiskANN，提供Standalone和Cluster两种部署模式。
• 优势：
  • 高吞吐量：专为处理大规模向量数据而设计，能够满足高并发查询的需求。
  • 多种索引算法：支持多种索引算法，开发者可以根据实际需求选择最合适的算法。
  • 灵活的部署模式：提供Standalone和Cluster两种部署模式，方便开发者根据实际需求进行部署。
• 适用场景： 需要处理海量向量数据和高并发查询的应用，例如图像搜索、视频分析等。
• 案例： 一个大型视频网站，希望使用Milvus构建一个视频搜索系统。Milvus可以存储视频帧的embedding向量，并通过HNSW算法进行高效检索。用户可以通过上传视频或输入关键词来搜索相关视频。

4. pgvector

• 特点： PostgreSQL的扩展，与现有的SQL生态系统无缝集成，提供GiST和HNSW两种索引。
• 优势：
  • SQL生态：可以与现有的SQL生态系统无缝集成，方便开发者使用SQL进行数据管理和分析。
  • 简单易用：使用简单，开发者无需学习新的查询语言和工具。
  • 成熟稳定：基于PostgreSQL，具备成熟稳定的特性。
• 适用场景： 需要与现有SQL生态系统集成、数据量不大的应用。
• 案例： 一个在线论坛，希望使用pgvector实现语义搜索功能。pgvector可以存储帖子内容的embedding向量，并使用HNSW算法进行检索。用户可以通过输入关键词来搜索相关帖子。

5. 其他向量数据库

除了上述四种向量数据库，还有一些其他的向量数据库，例如：

• Pinecone (SaaS): 提供托管的向量数据库服务，无需用户自行部署和维护。
• Qdrant (Rust): 使用Rust语言编写，性能优异。
• LanceDB (columnar): 基于列式存储，适合分析型查询。
• Vespa: 由Yahoo!开发，支持混合搜索和复杂的查询。
• Redis Vector: Redis的扩展，提供向量存储和检索功能。
• Elastic K-NN: Elasticsearch的扩展，提供近似最近邻搜索功能。

向量数据库的使用场景

向量数据库的应用场景非常广泛，包括：

• RAG和LLM聊天机器人： 提高LLM生成内容的质量和相关性。
• 大规模视觉-文本混合搜索： 在数百万商品中搜索与图像或文本描述相关的商品。
• 个性化推荐： 根据用户的历史行为和偏好，推荐相关商品或内容。
• 实时异常检测： 监控传感器数据，及时发现异常行为。
• 关联数据分析： 在不断变化的数据中建立关联性，无需重新索引。

例如，在电商领域，向量数据库可以用于构建一个智能推荐系统。首先，将商品的描述和用户的历史行为转化为embedding向量，并存储在向量数据库中。然后，根据用户的当前行为，检索相似的商品或用户，并将其推荐给用户。通过这种方式，可以提高推荐的准确性和个性化程度。

从ANN库到向量数据库的平滑过渡

很多团队最初会选择ANN库，因为其易于上手和快速原型开发。然而，随着数据量和请求量的增长，ANN库的局限性逐渐显现。此时，需要考虑迁移到向量数据库。

这个过程类似于从SQLite迁移到PostgreSQL，需要考虑数据迁移、索引重建、查询语句转换等问题。选择合适的向量数据库至关重要，需要根据实际需求进行评估。例如，如果需要与现有的SQL生态系统集成，可以选择pgvector；如果需要处理海量向量数据和高并发查询，可以选择Milvus；如果需要混合搜索和多租户能力，可以选择Weaviate。

总结与展望

向量数据库作为新一代的数据存储方案，为embedding向量提供了一个高效、可靠的存储和检索平台。随着大模型技术的不断发展，向量数据库将在越来越多的领域发挥重要作用。无论是构建RAG应用，还是搭建大规模搜索引擎，向量数据库都将成为不可或缺的基础设施。

正如“SQLite → PostgreSQL”的演进路径一样，选择向量数据库也需要根据实际需求进行权衡。如果您关注数据完整性、多租户支持和实时更新，那么向量数据库无疑是您的最佳选择。未来的向量数据库将更加智能化、自动化，能够更好地适应不断变化的应用场景。

本文参考了以下研究和博客文章，供读者进一步学习：

• Zhang, F. & Cao, L. “Towards Reliable Vector Database Management Systems.” arXiv:2502.20812 (2025).
• Ootomo, H. et al. “CAGRA: Highly Parallel Graph Construction & ANN Search for GPUs.”
• Xu, Q. et al. “HARMONY: A Scalable Distributed Vector Database for High-Throughput Approximate Nearest Neighbor Search.” arXiv:2506.14707 (2025).
• Zeet Blog — “Exploring Chroma Vector Database Capabilities”
• PostgresML Blog — “Semantic Search in Postgres in 15 Minutes” (2024)