国产通用数据库向量化能力解析与实践路径

向量嵌入（Vector Embeddings）是一种将非结构化数据向量化的技术手段，它利用机器学习算法将文本、图像和音频等各类数据转换为固定维度的数字化向量表达。这种方法能够将复杂的非结构化信息映射为具有语义关联的数值形式，如今已广泛应用于多模态数据检索与分析任务中。

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最近两年，向量数据库无疑成为数据库市场中备受瞩目的新贵。这类专为高维向量数据处理而设计的数据库系统，核心能力在于高效存储、索引和检索那些代表文本、图像、音频或视频内容的嵌入向量。与依赖精确匹配的传统数据库查询不同，向量数据库通过计算向量间的距离（如欧氏距离）或相似度（如余弦相似度）来执行相似性搜索，从而找到语义上最相关的结果。这种基于相似性的检索机制，使其成为处理海量非结构化数据的关键基础设施。特别是随着人工智能技术的飞速发展，更推动了向量数据库在专业化与商业化方向的发展进程。

回到国内市场，近年来也涌现出一批优秀的数据库产品，共同构建了蓬勃发展的国产向量数据库生态圈。这些产品正持续支撑各行各业智能化应用的落地实践。本文将重点探讨向量数据库的评估维度，并对部分国产数据库的向量能力进行深入解析，以期为读者呈现国产向量数据库领域当前的发展面貌。

1. 向量库实现路径及评估体系

1)向量数据库技术路径

从技术实现路径来看，当前向量数据库主要分为两类：一类是专注于向量处理的垂直原生数据库（如Milvus、Pinecone），另一类则是集成了向量功能的通用数据库（如PostgreSQL with pgvector、Elasticsearch）。前者的优势在于极致的检索性能和可扩展性。它们从底层架构上就为海量向量的快速查找而优化设计，在对响应速度和处理规模有严格要求的场景中表现出色。这类产品的挑战主要在于部署运维的复杂性，以及在处理多条件查询、复杂关联搜索时可能不如通用数据库灵活。

与传统查询方式形成对比，后者（通用数据库）的核心优势在于便捷性和统一架构。对于已经在使用通用数据库的企业来说，通过加载插件或升级版本，就能快速获得向量检索能力，无需引入新的数据库系统，这极大地降低了技术复杂度和运维成本。更重要的是，可以通过标准SQL实现向量与结构化数据的联合查询，这对于需要结合业务上下文进行智能检索的应用至关重要。不过，在应对超大规模数据量和高并发查询需求时，其性能表现可能与专用向量数据库存在差距。

从长远发展来看，这两种技术路径的边界正在逐渐模糊。原生向量数据库正在不断增强其SQL兼容性和复杂查询能力，而传统数据库则在持续优化其向量索引算法和查询性能。这种融合趋势将使最终用户受益，云托管与服务化也在帮助降低企业的使用门槛。

从产品发展方向看，当前向量数据库正呈现出AI原生与多模态深度融合的趋势。一方面深度集成至AI工作流，成为RAG的核心组件；另一方面为图像、音频、视频等多模态数据提供统一的语义检索能力。从产业生态角度观察，我更倾向于通用数据库的技术路径，这主要源于实际业务需求的考量。从数据库系统本身出发，通过扩展向量能力更有助于低成本地实现AI应用场景的落地。本文后续将重点分析国产通用数据库在向量能力方面的具体表现。

2)向量数据库评估体系

目前向量数据库领域尚未形成统一的国家或行业评估标准，业界主要参考的是中国信息通信研究院制定的评测规范。该评估体系涵盖基本功能、运维管理、安全性、兼容性、扩展性、高可用性以及工具生态七大能力领域，共包含47个测试项目，分为27个必选项和20个可选项。截至目前，包括百度云、腾讯云、拓数派、浪潮海诺等公司的产品已通过此项评测。

我们再来看看DeepSeek提出的评估框架，其提示内容如下：

我们进一步观察DeepSeek的评估视角，其提供了以下指引：

性能是评估向量数据库最直观的维度，但需要综合考量多个指标。查询延迟（Latency）指完成单次查询所需的耗时，尤其要重点关注P99延迟指标，这比平均延迟更能反映系统的稳定性。QPS则衡量系统在高并发场景下的处理能力。需要注意的是，这两个指标与查全率紧密相关，通常需要在三者之间进行平衡。

在评估数据写入性能时，不能仅关注单次写入请求的速度，更要考量数据从写入到可被检索的整体耗时（包括索引重建时间），这对实时性要求高的应用（如实时推荐系统）尤为关键。

可扩展性需从水平和垂直两个维度来评估。水平扩展（通过增加节点扩展集群）通常比垂直扩展（升级单节点硬件）具有更高的灵活性，更适合数据量持续增长的业务场景。

评估数据库在面对数据量从百万级增长到十亿级时，能否保持性能的平稳过渡。

功能特性方面，主要考察是否支持多种索引算法（如HNSW、IVF等），以适应不同的精度和性能需求。是否支持混合查询也至关重要。运维与开发体验上，前者更关注企业级功能（如多租户、权限控制、数据加密、监控告警和灾难恢复等能力；后者则强调良好的开发体验能显著降低项目周期。

评估其是否提供简洁的API接口、丰富的多语言SDK支持，以及与主流AI框架的开箱即用集成方案。

成本与生态维度，需要考察是否提供多种部署方式和服务模式。当前技术发展也呈现出传统数据库通过插件或升级获得向量能力的趋势。

后者的优势在于可以利用现有数据库生态体系和SQL技能，实现结构化数据与向量数据的统一查询。这种技术路径使得企业能够在现有技术栈基础上平滑过渡到AI应用场景。

2. 国产向量数据库能力面面观

如前文所述，本文聚焦于通用数据库的向量能力支持，而非专用向量库。因此参照上文提到的评估体系，这里没有将开发和运维能力作为重点，因为这些对于通用数据库来说大多已经具备。另一方面也没有将性能和扩展性作为要点，上述这些能力是需要真实测评才具有说服力的。这里仅就向量相关的功能特性作为要点进行说明。

此外，在收集资料的过程中发现，部分国产数据库产品虽然对外宣传支持向量功能，但大多仍处于原型阶段或尚未发布正式版，因此未列入本次讨论范围。从中也不难看出，国内数据库厂商在向量能力建设方面仍处于探索阶段。

特别值得一提的是，先前文章介绍过的VexDB，其向量检索能力已在G100 V3.0版本中完整集成，因此也作为代表性通用数据库产品列入本次说明。

核心术语释义：

向量嵌入（Vector Embeddings）是一种数据向量化技术，它利用机器学习将非结构化数据转换为固定长度的数学向量。这种转换使得原本难以量化的语义信息能够被计算和比较，已广泛应用于多模态非结构化数据检索任务中。

相似性搜索算法，K-最近邻算法和近似最近邻算法是向量检索中常用的两种技术路线。KNN优先考虑准确性，细致识别每个查询点的最近邻；而ANN则侧重搜索效率，通过牺牲部分精度来换取更快的响应速度。

余弦相似度衡量两个向量之间的角度差异，它反映了向量在方向上的相似程度，与向量的长度无关。向量内积则表征两个向量之间的大小和方向关系。