摘要：人工智能正在重塑数据库的设计理念。传统数据库（包括关系型与NoSQL）专为结构化数据和分析查询设计——它们依赖整齐的表格、固定结构和明确定义的字段。查询必须完全匹配关键词和筛选条件，否则将一无所获。
尽管传统数据库如今已支持向量类型，但向量原生数据库在人工智能开发方面仍具优势。以下是如何做出明智选择。
人工智能正在重塑数据库的设计理念。传统数据库（包括关系型与NoSQL）专为结构化数据和分析查询设计——它们依赖整齐的表格、固定结构和明确定义的字段。查询必须完全匹配关键词和筛选条件，否则将一无所获。
然而，由大语言模型驱动的自然语言处理应用则灵活得多。这类应用不依赖结构化记录中的精确匹配，而是借助检索增强生成等技术，从海量非结构化数据中筛选出语义上相似的内容。
这正是向量数据库的用武之地。向量数据库比传统数据库更具动态性，因此格外适合AI场景。新兴的向量原生数据库，如Qdrant、Pinecone、OpenSearch、Weaviate和Chroma，专门存储和检索向量嵌入，为AI代理实现高速、上下文感知、多模态的数据检索——事实证明，这对RAG至关重要。
数据和AI咨询公司Indicium的首席AI工程师Vagner Strapasson指出：“向量数据库允许AI代理系统存储和查询大量具有语义相似性的非结构化嵌入（如文本或图像特征）。”
因此，向量数据库在AI领域已无处不在。根据HostingAdvice.com于2025年8月对300名美国数据、AI和机器学习领域工程师的调查，近70%的工程师已在工作中使用向量数据库。而在尚未使用的受访者中，大多数（73%）正在为未来的AI用例积极评估相关方案。
但要充分发挥向量化的价值，往往不仅仅是简单地在现有数据库中增加一种新的向量数据类型。超过四分之三的工程师表示，他们选择的是原生向量数据库，而非仅带向量扩展功能的传统数据库。
下文我们将探讨向量原生数据库与传统数据库的根本差异，并对比使用原生向量数据库与仅具备向量支持的关系型或NoSQL数据库的各自优势。
为何向量数据库备受关注？
向量数据库的热度与机器学习带来的新需求同步攀升。正如大语言模型所清晰展示的，机器学习模型能处理海量文本或其他非结构化数据。不过，模型并非直接处理原始数据，而是处理其数值化表示——即“向量嵌入”。
这些高维向量嵌入使得我们能够在向量空间中度量词语、段落或其他文本块之间的语义相似度。在这个高维数值空间中，向量距离越近，对应文本的含义就越接近。再配合近似最近邻搜索等技术，向量数据库能够实现快速、基于语义的搜索与检索流程，这对生成式AI和LLM应用至关重要。
“在代理AI应用中，向量数据库充当外部记忆或‘知识索引’，使AI代理能够回忆起相关事实或过往交互。”Indicium的Strapasson解释道。IBM watsonx副总裁Edward Calvesbert补充说：“向量数据库使企业能够摄取、管理并检索这些备受追捧的非结构化数据，进而扩展出精准、高性能的代理AI系统。”
基于AI的应用特性，使得向量数据库在记忆增强、AI代理的长期存储以及高效处理复杂查询方面尤为有用。嵌入技术、混合搜索等领域的进步，进一步提升了向量数据库的实用价值。
开源向量数据库及搜索引擎提供商Qdrant的联合创始人兼CEO Andre Zayarni表示：“随着AI应用从单一提示交互，转向能够推理、规划和多步行动的AI代理，挑战不再仅限于模型质量，更在于记忆与检索能力。”
超越传统数据库的局限
截至2025年中，像PostgreSQL、MongoDB和Elasticsearch这些开发者喜爱的数据库都已增加了向量支持。微软的SQL Server也添加了原生的向量数据类型用于存储，AWS亦有其Amazon S3 Vectors方案。既然这些扩展已然存在，为何还要选择专用的向量原生数据库？
答案是，专用向量数据库提供了比传统数据库更优越的信息检索机制，从而提升了AI代理对数据进行推理的速度和准确性。正如IBM的Calvesbert所描述：“为特定目的打造的向量数据库提供了更大的灵活性，能够将多个向量字段结合使用，支持稠密、稀疏及多模态搜索，以捕捉完整的上下文和特定术语，实现最全面的搜索结果。”
此外，向量原生数据库通常被认为更适应大规模场景，且需要更少的调优。行业分析师及咨询公司Janakiram & Associates的首席分析师MSV指出：“需要处理数十亿向量、要求低于50毫秒延迟，或需要多模态搜索等专业功能的组织，将从原生向量数据库中获益最大。”他补充说，相比之下，传统数据库需要大量调优，且缺乏针对大规模向量操作的性能优化。
Indicium的Strapasson也承认，像PostgreSQL的pgvector或MongoDB的Atlas Vector Search这类扩展能够胜任部分任务。但他强调：“对于需要在数百万甚至数十亿向量中实现低延迟、高吞吐量的大规模相似性搜索应用，独立的向量数据库是最佳选择。”
HostingAdvice.com的报告发现，在使用向量数据库的工程师中，约半数存储了1000万至1亿个向量，其余大部分存储量在100万到1000万之间。
简而言之，在大规模、低延迟和多模态AI应用场景下，向量原生数据库往往优于带有向量扩展的传统数据库。但对于较轻量级的工作负载，内置扩展可能是更简单、更具成本效益的选择。
向量原生数据库的闪光点
当今的新型向量数据库具备许多不同于经典数据库的特性。它们明确作为AI应用的后端而设计，专为AI用例构建。
一些关键特性包括：
高级查询：近似最近邻或K-最近邻搜索，提供高级查询能力以发现语义相似的条目。
混合搜索：可结合语义搜索、元数据过滤和关键词匹配。
多模态支持：可嵌入文本、图像、音频等不同文件类型，支持非结构化数据。
实时索引：支持动态数据更新或实时模型推理。
稀疏向量与多向量支持：处理混合稠密/稀疏检索，以及每个对象的多重嵌入，以实现更精细的搜索。
AI特有的数据管理功能：如专用重排序算法、命名空间分区、重复查询的语义缓存等。
量化和内存优化：减少向量尺寸以节省存储并提升速度，同时保持精度。
集成便利性：提供RESTful API，并与LangChain、LlamaIndex、Haystack等流行AI框架原生集成。
部分向量数据库更进一步。Janakiram补充道：“高级功能包括GPU加速、分布式扩展、稀疏向量支持，以及与PyTorch和TensorFlow等机器学习框架的集成。”托管服务还可能包含自动扩缩容、监控、内置嵌入模型或推理引擎等实用功能。
如何选择合适的向量数据库
在为下一个项目选择向量数据库时，您需要重点评估AI工作负载的具体需求、性能与规模要求，以及与现有技术栈的集成能力。
根据Qdrant的Zayarni的说法，每个AI项目都是独特的，因此适应性至关重要：“合适的向量数据库应提供可根据您特定需求进行调整的灵活配置，而不是将固定架构强加于您的应用。”他表示，诸如量化以减少内存占用、高级过滤和可配置存储选项等功能，有助于实现这种灵活性。
鉴于混合云、本地和多云环境的普及，互操作性和供应商锁定的程度也是重要的评估维度。IBM的Calvesbert指出：“‘混合’与‘开放’是选择向量数据库时应优先考虑的两个关键特性。”
这使得开源选项成为混合用例的有力竞争者。Indicium的Strapasson表示：“Weaviate在混合和多模态用例以及本地部署需求方面表现强劲。”他补充说，不同向量数据库的定价模式各异，因此需要仔细评估托管服务与开源方案的总拥有成本，例如每次搜索的成本以及总体存储和计算开销。
其他开源的向量原生数据库还包括Vespa、Vald和Milvus。
Janakiram指出，像Pinecone这类托管服务通常更易于使用，而Milvus或Weaviate等开源选项则提供更高的灵活性。他还提到，可以考虑一些轻量级、适合原型设计的选项，它们甚至可以在内存中运行，例如Chroma。
不同的AI用例需要不同的搜索模式和策略来最佳地确定相关性。因此，Janakiram建议仔细考量所需的数据类型和查询模式：您需要处理稀疏向量还是稠密向量？需要实时处理还是批处理？
Janakiram强调需要纵观全局：“评估总拥有成本，包括运营开销、扩展成本，以及可用的开发者资源、API和SDK的成熟度。”
作为AI代理的（众多）数据源之一
随着越来越多的公司加速AI开发——从基于RAG的系统到创新搜索引擎，从LLM驱动的虚拟助手到代理AI应用——向量数据库正迅速成为后端基础设施的标准组成部分。
然而，代理开发平台提供商Akka的首席执行官Tyler Jewel指出，向量数据库只是拼图的一部分。AI代理必须能够有效连接多种数据源：向量数据库、对话历史、API、流数据等。
此外，向量化检索本身也有代价。Jewel说：“向量检索在计算上成本高昂，通常比传统数据库查询慢，这意味着代理系统必须采用异步非阻塞I/O，以避免因慢查询而停滞。”本质上，AI驱动的应用程序可能需要一个上游引擎，能够同时从各种来源提取数据，并保持可靠性。
尽管如此，Jewel对向量数据库在为AI代理提供准确知识和数据方面所起的作用充满信心。“LLM的性能很大程度上取决于您提供的上下文质量，而向量数据库对于提供语义上下文至关重要。”
正如Qdrant的Zayarni总结的那样：“没有向量数据库，代理就如同盲人摸象。有了它们，代理才能获得实现其承诺所需的上下文、连续性和速度，从而进行推理、适应并完成任务。”
来源：AI中国一点号
