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评估维度

选择开源向量数据库时，需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素，以下是关键的评估维度：选择开源向量数据库时，需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素，以下是关键的评估维度：

查询性能

• 向量检索速度：评估ANN（Approximate Nearest Neighbor）查询的QPS（每秒查询数）。
• 召回率：高效的向量数据库需要在速度和准确性之间找到平衡，例如HNSW、IVF+PQ等索引策略的效果。
• 延迟：对于实时应用，低查询延迟非常重要。

索引与存储

• 索引类型：支持HNSW（Hierarchical Navigable Small World）、IVF（Inverted File System）、PQ（Product Quantization）等不同索引方案，适用于不同规模的数据。
• 索引构建速度：如果数据量较大，索引的构建速度可能会影响上线效率。
• 压缩技术：是否支持量化（如PQ、OPQ）来减少存储占用。

扩展性

• 是否支持分布式：大规模向量数据通常需要分布式存储，如Milvus、Vespa支持多节点部署。
• 可扩展性：是否支持在线扩展、节点动态添加和删除。

数据管理能力

• 支持结构化数据：是否能与关系型数据结合，如支持JSON存储、属性过滤等（如Milvus支持Hybrid Search）。
• 数据更新和删除：有些向量数据库的删除和更新较慢（如HNSW删除代价高）。

生态支持

• 语言SDK支持：是否提供Python、Java、Go等语言SDK，便于集成到现有系统。
• 社区活跃度：社区是否活跃，是否有稳定的开源维护团队支持。
• 开源协议：是否符合项目的开源需求，如Apache 2.0、MIT等。

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常见向量数据库对比

数据库	索引类型	分布式支持	适用场景	主要优点
Milvus	HNSW、IVF-PQ、DiskANN	✅ 是	大规模向量检索、RAG	丰富的索引支持，支持结构化数据
Faiss	HNSW、IVF-PQ、LSH	❌ 否	高效离线索引、GPU加速	超高性能，支持GPU
Weaviate	HNSW+Filters	✅ 是	语义搜索、知识库	内置全文搜索、GraphQL查询
Annoy	KD-Tree, Random Projection	❌ 否	小规模向量检索	轻量级、无外部依赖
Vespa	HNSW	✅ 是	Web 搜索、广告推荐	结构化+向量检索
PGVector	HNSW	✅ 是	PostgreSQL嵌入式	关系型数据库+向量查询