内存向量存储（In-Memory Vector Store）

在构建RAG（检索增强生成）应用时，内存向量存储（In-Memory Vector Store）是指将文档的向量表示（Embedding）存储在计算机内存（RAM）中，而非持久化到磁盘或分布式存储的方案。它是RAG开发中快速验证、小规模场景的常用选择，核心特点与“速度、临时性、轻量性”强相关，与持久化向量数据库（如Pinecone、Milvus、Weaviate）形成鲜明对比。

一、核心特点：以“内存”为核心的特性展开

1. 极致的检索与插入速度

内存向量存储直接操作内存数据，无需磁盘IO（输入/输出）开销，因此检索和插入速度极快（通常是毫秒级甚至微秒级）。

• 原理：向量计算（如余弦相似度、欧氏距离）直接在内存中完成，避免了磁盘读写的机械延迟（如硬盘寻道、数据块加载）；
• 表现：对于10万级以下的向量集合，单次相似性检索耗时可低至1-10ms，远快于磁盘存储（通常10-100ms）。

这对RAG应用的“实时性”至关重要——用户输入查询后，需快速召回相关文档片段，再由大模型生成回答，内存存储能显著降低检索环节的延迟。

2. 非持久性：数据随进程/会话消失

内存向量存储的核心缺陷是数据不持久化：当应用程序重启、进程崩溃或服务器断电时，存储的向量会完全丢失，无法恢复。

• 原因：内存是“易失性存储”，仅用于临时存放当前