一、问题场景
刚做RAG时,我卡了2天:
👉 "到底选哪个向量库?"
二、核心对比
| 维度 | FAISS | Milvus | Pinecone |
|---|---|---|---|
| 部署 | 本地 | 分布式 | 云 |
| 性能 | 高 | 高 | 中 |
| 成本 | 低 | 中 | 高 |
| 运维 | 简单 | 复杂 | 无 |
三、实际测试结论
👉 小规模(<10万数据)
- FAISS 足够
👉 中规模
- Milvus 更优
👉 商业产品
- Pinecone省心
四、实操示例(FAISS)
python
import faiss
import numpy as np
dim = 128
index = faiss.IndexFlatL2(dim)
vectors = np.random.random((10, dim)).astype('float32')
index.add(vectors)
query = np.random.random((1, dim)).astype('float32')
D, I = index.search(query, 3)
五、踩坑记录
1️⃣ 向量维度不一致 → 报错
2️⃣ Milvus内存占用大
3️⃣ Pinecone延迟波动
六、总结
👉 技术选型本质是"取舍"
七、下一篇
👉 AI任务队列设计