"向量数据库选型指南：Milvus、FAISS 与 PGVector"

概述RAG/推荐/多模态检索对底层向量存储与检索引擎的特性要求不同。本文从架构、性能、生态与成本维度对 Milvus、FAISS 与 PGVector 进行选型建议。适用场景Milvus：面向服务化与大规模在线检索，支持 HNSW/IVF/混合存储，吞吐高、伸缩性强，适合 10^7–10^9 向量规模与集群部署。FAISS：离线/嵌入式检索库，适合本地批量构建与查询，单机性能优，但服务化需额外工程化。PGVector：在关系型数据库中集成向量检索，适合向量数据量较小（<10万）且与业务表强耦合的场景；在高维与大规模上受限［参考1］。性能与生态ANN Benchmarks 可作为索引与参数选择的参考，结合召回/耗时指标做权衡［参考1,4］。工程生态：Milvus/Zilliz 提供云托管与运维工具；FAISS 社区广、API 丰富；PGVector 与现有 SQL 生态融合度高。落地建议小规模/原型：优先 FAISS 或轻量 VectorDB（Chroma）。中大型在线服务：优先 Milvus 或云 VectorDB；结合 HNSW/IVF 参数调优。关系强耦合业务：PGVector 作为补充；核心向量检索仍建议专用引擎承载。参考与验证［参考1］技术博客：向量数据库对比（专用向量数据库 vs pgvector 的维度限制与适用建议、ANN Benchmarks）：https://www.zair.top/post/vector-database-compare/［参考2］CSDN：Milvus、PGVector、Zilliz 及其他选型对比与建议：https://blog.csdn.net/qq_40999403/article/details/139747603［参考3］CSDN/专栏：Milvus 与 FAISS 的选择与实践分析（架构与性能维度）：https://blog.csdn.net/qq233325332/article/details/143279713［参考4］博客园：向量数据库对比（Weaviate/Milvus/Qdrant 与 pgvector/FAISS）：https://www.cnblogs.com/bonelee/p/18246278关键词校验关键词覆盖向量数据库与选型要点，与正文一致。