在人工智能技术飞速发展的今天，数据库的选择对于AI应用的性能与效率至关重要。传统数据库，如关系型和NoSQL数据库，虽能处理结构化数据，但在面对AI，尤其是自然语言处理（NLP）和生成式AI的复杂需求时，显得力不从心。那么，矢量原生数据库是否真的优于作为AI应用程序附加组件的传统数据库呢？本文将从功能、优势、应用场景及选择策略等方面进行深入探讨。
AI的动态数据引擎
传统数据库专为结构化数据和分析查询设计，要求查询与关键词和筛选器完全匹配。然而，由大型语言模型（LLM）驱动的NLP应用则更加灵活，它们采用检索增强生成（RAG）等技术，在大量非结构化数据中筛选并发现语义相似性。这正是矢量原生数据库的用武之地。
矢量原生数据库，如Qdrant、Pinecone、OpenSearch、Weaviate和Chroma等，能够存储和检索矢量嵌入，为AI AGENT提供高速、具有上下文感知意识的多模态数据检索能力。这种能力对于RAG等AI应用至关重要，使得AI系统能够以语义相似性存储和查询大量非结构化数据，如文本或图像特征。
AI领域的标配
随着AI技术的普及，矢量数据库在AI领域已变得无处不在。据HostingAdvice.com 2025年8月的调查，近70%的工程师已在使用矢量数据库，而未使用者中，大多数也正在探索其未来应用。这表明，矢量数据库已成为AI开发不可或缺的一部分。
与将向量作为新数据类型简单添加到现有数据库相比，充分利用矢量化往往需要更繁琐的工作。超过四分之三的工程师选择使用原生矢量数据库，而非带有矢量附加组件的传统数据库，这进一步证明了矢量原生数据库在AI领域的优势。
可以满足AI新需求
对矢量数据库的兴趣上升与机器学习带来的新要求紧密相连。LLM让我们意识到，机器学习模型可以处理大量非结构化数据，但这些数据需通过向量嵌入的数值表示来处理。矢量数据库通过高维向量嵌入和近似最近的邻居（ANN）搜索，实现了快速、语义驱动的搜索与检索过程，这对于生成式AI和LLM至关重要。
在代理AI应用中，矢量数据库充当外部存储器或“知识索引”，允许AI Agent召回相关事实或过去的交互。这使得组织能够摄取、管理和检索非结构化数据，进而构建出准确且性能稳定的人工智能系统。
矢量原生数据库 vs. 传统数据库：谁更胜一筹？
尽管Postgres、MongoDB和Elasticsearch等开发者青睐的数据库已逐步实现向量支持，但专业的矢量原生数据库在信息检索机制上更为完善。它们能够更灵活地组合多个矢量字段，实现密集、稀疏和多模态搜索，跨越文本、图像和音频，以获取最全面的搜索结果。
在大规模场景中，矢量原生数据库可能更合适，需要更少的调整。处理数十亿个矢量数据的组织，从原生矢量数据库中获益最多，而传统数据库则需大量调优，且缺乏针对大规模矢量操作的优化性能。
矢量原生数据库的独特优势
当今新型的矢量数据库提供了许多区别于经典数据库的特征，专为AI使用场景而设计。这些功能包括高级查询（如ANN或KNN）、混合搜索（结合语义、元数据过滤和关键词匹配）、多模态支持（嵌入文本、图像或音频）、实时索引、支持分束向量和多向量、专用的数据管理功能（如重新排序算法、命名空间分区和语义缓存）、量化与内存优化以及集成RESTful API和流行AI框架。
一些矢量数据库还提供了GPU加速、分布式扩展、稀疏矢量支持以及与PyTorch和TensorFlow等机器学习框架的集成等高级功能。托管服务还可能包含自动缩放、监控、内置嵌入模型或推断等有用功能。
如何选择合适的矢量数据库？
在选择矢量数据库时，需考虑AI工作负载的细微差别、性能和规模需求以及与现有技术栈的集成。每个AI项目都是独特的，因此适应性至关重要。量化等降低内存使用的技术、高级过滤和可配置存储选项有助于提供这种灵活性。
互操作性以及专有锁定的程度也是需要评估的重要领域。混合和开放是选择向量数据库时需要优先考虑的两个关键特征。这使得开源选项成为混合使用场景的有力竞争者。
此外，还需考虑定价影响、托管服务与开源产品的权衡以及轻量级选项（如可在内存中运行的Chroma）的适用性。不同的人工智能应用场景需要不同的搜索方式和模式，因此需根据数据类型和查询模式进行选择。
矢量数据库是AI Agent的基石，但非全部
随着企业加大AI开发力度，矢量数据库正迅速成为后端基础设施的标准组成部分。然而，矢量数据库只是AI Agent开发平台的一部分。AI Agent必须有效地与多个来源建立联系，包括向量数据库、对话历史、API、流式数据等。
尽管矢量检索在计算上成本较高且通常比传统数据库更慢，但通过异步、非阻塞的I/O等技术，AI驱动的应用仍能保持可靠性并从多个渠道获取动力。矢量数据库对于提供AI Agent所需的语义上下文至关重要，是AI Agent实现推理、适应并实现承诺的关键。
矢量原生数据库在AI领域具有显著优势，尤其适用于大规模、对延迟敏感且多模态的AI使用场景。然而，在选择数据库时，需根据具体需求进行权衡和选择。随着AI技术的不断发展，矢量数据库将继续发挥重要作用，推动AI应用向更高水平迈进。
