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下课仔:xingkeit.top/15519/
随着大模型(LLM)和 RAG(检索增强生成)技术的爆发,向量数据库已经从 AI 领域的"冷门秘籍"变成了全栈开发者的"必修课"。在近期的向量数据库课程研发与教学实践中,我发现很多学员在面对技术选型时往往陷入两难:是选择专注极致性能的 Milvus,还是选择生态融合极好的 PGVector?
基于教学中的真实反馈和技术深度的复盘,今天我想从技术选型逻辑和教学避坑指南两个维度,深度拆解这两款主流向量数据库的核心差异与实践技巧。
一、 选型逻辑:不是"谁更牛",而是"谁更适合"
在课程的第一阶段,我们通常会打破"技术信仰",回归业务场景来做选型。Milvus 和 PGVector 分别代表了两种截然不同的架构哲学。
1. Milvus:专为"海量"而生的独立引擎
Milvus 是一款典型的云原生、专用的向量数据库。
核心优势: 它的设计初衷就是为了解决"十亿级"向量规模的检索问题。它支持多种索引类型(如 HNSW、IVF、DiskANN),并且索引与数据存储分离。这意味着它可以极其灵活地利用内存和 SSD,通过"存算分离"的架构实现弹性扩容。
适用场景: 当你的业务数据量级达到千万甚至亿级,或者对检索的 QPS(每秒查询率)和延迟有极其严苛的要求时,Milvus 是不二之选。它更像是一台精密的超级跑车,专为速度和负载而生。
2. PGVector:生于"生态"的便捷扩展
PGVector 则是基于 PostgreSQL 的一个插件。
核心优势: 它最大的杀手锏不是性能,而是"生态融合"。在传统的业务数据库中,增加一个向量列,就能同时支持结构化数据(用户 ID、时间戳)和非结构化数据(文本向量)的混合查询。你不需要维护两套数据库系统,也不需要学习新的查询语言。
适用场景: 创业初期、数据量在千万级以下、或者数据结构非常复杂(需要频繁进行关联查询)的业务。它就像是一辆改装过的越野车,虽然速度可能不如跑车,但能装货、能走烂路,而且你会开(因为你会 SQL)。
二、 教学实践与避坑指南:从理论到落地的鸿沟
在课程的实战环节,我们发现学员踩坑最多的地方往往不是 API 的调用,而是对底层原理的认知偏差。以下是几个核心的避坑指南。
1. 指数并非"万能药"
很多初学者认为,既然是向量数据库,就一定要建索引。实际上,索引的选择是"精度"与"速度"的博弈。
避坑指南: HNSW 索引虽然检索极快,但构建索引非常耗时且占用内存巨大。如果是一次性写入、偶尔查询的场景,或者数据量很小,直接使用"暴力搜索"可能比建索引更快、更准。在教学中,我们强调要先用暴力搜索验证效果,再上索引优化性能。
2. Embedding 模型的"强绑定"
向量数据库只是检索工具,它理解语义的能力完全取决于上游的 Embedding 模型。
实战误区: 很多学员发现检索结果不准,拼命调数据库参数,结果发现是因为使用了中文模型去检索英文向量,或者用 OpenAI 的模型存了数据,却用本地开源模型去查。
核心原则: 存和查必须使用同一个模型。这一点在 RAG 系统开发中是铁律,任何维度的错位都会导致"失之毫厘,谬以千里"。
3. PGVector 的性能陷阱
虽然 PGVector 很方便,但它毕竟是关系型数据库的插件。
技术细节: 在处理高并发向量查询时,PG 容易遭遇 CPU 瓶颈和连接数限制。此外,向量索引的构建会消耗大量的 IO 资源,可能会拖慢同一数据库中其他业务表的操作。因此,在教学实践中,我们建议生产环境中尽量将向量业务与传统业务进行"物理分库"部署,或者使用 PostgreSQL 的连接池技术。
4. 距离度量的语义差异
Cosine(余弦)和 Euclidean(欧氏距离)是两种最常见的距离度量。
避坑指南: 在 NLP 文本检索场景中,通常首选 Cosine,因为它只关注向量的方向(语义),忽略向量的长度(词频或文本长短)。而如果在做图像相似度检索,有时欧氏距离反而效果更好。选择错误的度量方式,会导致排序结果完全不可用。
三、 总结与思考
向量数据库课程的研发让我意识到,技术选型没有银弹。
如果你追求极致的性能和扩展性,目标是构建 AI 原生应用,Milvus 是值得投入的重型武器。
如果你追求快速落地和运维的 simplicity,且业务与强关系型数据绑定,PGVector 是性价比极高的选择。
无论选择哪条路,作为技术人员,我们不能只做"调包侠"。理解 HNSW 的图的构建原理,理解向量空间的距离度量,理解存储层的 Page 结构,这些"硬核"知识才是我们在 AI 浪潮中站稳脚跟的基石。希望这些拆解能为你的技术选型和学习路径提供清晰的参考。
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