向量数据库深度剖析：核心优劣势 + 适用场景，避开 RAG 落地的选型坑一、引言 作为 RAG（检索增强生成）系统的核心组件，向量数据库早已成为大模型落地的 “标配工具”，被广泛应用于智能客服、知识库问答、个性化推荐等场景。但很多开发者在选型时，只看到向量数据库的优势，却忽略了它的局限性，盲目选型后导致 “检索效果差、部署成本高、落地不兼容” 等问题。 世上没有完美的工具，向量数据库也不例外。本文就为大家做一次向量数据库的深度全剖析，不仅讲清楚它的核心优势，更直面它的先天劣势和使用痛点，同时给出不同场景的选型建议和避坑指南，让你在 RAG 落地时，选对工具、避开坑、用对方法。