技术与工程已解决
向量数据库在 AI 应用里起什么作用？
向量数据库如何支撑语义检索，以及选型时要看的几个指标。
问题正文
为什么需要它
传统数据库按关键词匹配，向量数据库按语义相似度检索：把文本变成向量后，如何退货和退款流程是什么即使没有共同关键词也能匹配上。
核心指标
检索召回率、百万级向量的查询延迟、是否支持元数据过滤、扩展成本。主流选择包括 Milvus、Qdrant、pgvector、Chroma 等。
别过度设计
数据量在百万级以下时，PostgreSQL + pgvector 插件就能胜任，不必为了 AI 架构单独引入一套向量数据库。