向量存储

向量数据库选型和最佳实践指南。

选型对比

数据库	类型	适用场景	特点
Chroma	嵌入式	原型开发	轻量级，Python 友好
Milvus	独立服务	生产环境	高性能，分布式
Pinecone	云服务	快速部署	免运维
Qdrant	独立服务	中等规模	Rust 实现，性能优良
Weaviate	独立服务	多模态	原生支持多种数据类型

安装 (Chroma)

pip install chromadb

示例

import chromadb

client = chromadb.PersistentClient(path="./vector_db")
collection = client.create_collection(name="knowledge_base")

collection.add(
    documents=["Document content here..."],
    metadatas=[{"source": "doc1.pdf", "page": 1}],
    ids=["doc_1"]
)

注意事项

• 选择与数据规模匹配的方案
• 定期备份向量数据
• 监控查询延迟和召回率