vector database
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🔍 Google 联想 10 📅 首次出现 2026-08-28
🧠 vector database 是什么
向量数据库(Vector Database)是专门用于存储、索引和检索高维向量数据的数据库系统,核心能力是对海量向量做近似最近邻(ANN)搜索。
它把嵌入模型生成的向量与原文一起存储,并建立高效的向量索引(如 HNSW、IVF 等算法),查询时快速找出语义最相似的记录。代表产品包括 Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate、Chroma 等,pgvector 则让 PostgreSQL 直接支持向量检索。
在大模型应用中,向量数据库承担「长期记忆」与知识库角色,是 RAG 架构的标准组件。选型时通常关注召回精度、扩展性、元数据过滤能力和成本。
🔥 为什么现在火
RAG 与企业知识库应用爆发,让向量数据库成为 AI 基础设施中最热门的品类之一,云厂商也纷纷推出托管向量检索服务。
📄 证据链(交叉验证)
🔍 搜索形态
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vector database 常见问题 FAQ
向量数据库和普通数据库有什么区别?+
普通数据库按精确条件匹配查询;向量数据库按向量相似度(即语义)查询,能找出「意思最接近」的记录。
有哪些主流的向量数据库?+
开源的有 Milvus、Qdrant、Weaviate、Chroma,商业的有 Pinecone;另外 pgvector、Redis 等也能做向量检索。
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