先给核心结论：基础业务文档沉淀用 Git+Markdown 做源码级管理；要让 AI 精准读懂需求、自动生成测试用例，必须叠加开源向量库做向量化检索 + RAG，两者不是二选一，是互补架构。
一、两种方案单独使用的优缺点
方案 1：只用 Git + Markdown 纯文档管理
优点
成本极低、上手零门槛，测试 / 产品 / 研发都会写 MD；
Git 天然支持版本回溯、权限管控、分支管理、变更记录，符合质量部门流程规范；
文档结构化强（目录、标题、模块、版本），适合业务需求、流程规范、接口说明、历史用例、业务规则静态沉淀；
可在线预览、可 Wiki 化，团队协作友好。
致命缺点（做 AI 自动生成用例硬伤）
AI 没法语义理解，只能关键词匹配，同义不同词搜不到；
长文档、多文档关联需求时，AI 无法精准摘取相关片段，容易上下文溢出、理解跑偏；
没法做模糊检索、业务规则推理、相似需求复用，只能整份喂给大模型，浪费 token 且生成用例不准；
无法沉淀隐性测试经验、边界值规则、历史缺陷经验给 AI 复用。
方案 2：只用 开源向量库（Milvus/FAISS/Qdrant/Chroma）
优点
支持语义向量化检索，AI 能读懂需求文档语义，不是只匹配关键字；
可以把需求、业务规则、历史用例、缺陷案例切片向量化，RAG 精准召回相关片段；
适配 AI 自动生成测试用例：输入新需求→向量检索相似业务规则 + 历史用例→喂给大模型生成，准确率大幅提升；
支持增量更新、相似度排序、多维度召回，适合智能问答、用例推荐、需求解读。
缺点
缺少原始文档版本管理，向量库只存向量和片段，没有完整原文、变更记录、历史版本；
纯向量库不适合人工编辑维护，业务人员不会写向量、不会切片、不懂入库逻辑；
没有目录体系、规范沉淀，容易知识散乱，无法做企业级知识库管控；
权限、审计、流程合规性弱，质量部门不好落地管控。
二、质量部门最优落地架构（推荐）
架构组合：Git+Markdown 作为知识源底座 + 开源向量库做AI 检索层
知识沉淀层：Git 仓库管理 Markdown
存放：需求规格、业务流程、接口文档、原型说明、历史测试用例、测试规范、缺陷复盘、业务字典；
按业务域 / 模块 / 版本目录化管理，走 Git 流程评审、归档、版本回溯；
人工只维护 MD，不用管 AI 和向量。
AI 服务层：开源向量库 + RAG 流水线
定时 / 手动触发：拉取 Git 仓库 MD 文档 → 文本切片 → 向量化 → 存入 Milvus/Qdrant 等开源向量库；
AI 生成测试用例时：
新需求文本 → 向量化 → 向量库语义检索相关业务规则 + 历史用例 → 拼接 Prompt → 大模型生成精准测试用例；
支持增量更新：MD 变更后只增量切片入库，不用全量重建。
三、为什么质量部门必须这么搭？
合规 & 流程：质量看重可追溯、版本、评审、留痕，只有 Git+MD 能满足；
AI 能力：单纯 MD 给 AI 只能 "硬读全文"，加向量 RAG 才能语义理解、精准召回、复用经验，生成用例才可用；
维护成本：业务 / 测试只写 MD，技术层封装向量入库，不用业务人员懂 AI；
可扩展：后续可扩展测试智能问答、需求评审 AI 辅助、缺陷根因推荐、测试范围评估。
四、开源技术选型推荐
向量库（任选其一，企业级优先）
生产稳定：Milvus、Qdrant（支持分布式、增量、高并发，适合测试知识库长期迭代）
轻量试水：Chroma、FAISS（本地快速搭建，小团队验证）
Git+MD 配套
仓库：GitLab/Gitee/GitHub
文档规范：统一 MD 目录、标题层级、业务模块命名，方便自动切片
五、什么时候可以只选其中一个？
暂时不用 AI 自动生成用例，只做团队知识沉淀：只用 Git+Markdown 足够；
只做临时 AIdemo 验证，不做长期知识管控：可以先用向量库临时导入文档快速跑通流程；
只要正式落地质量测试知识库 + AI 生成用例：必须两者结合。