选择开源向量数据库需结合 **embedding** 技术特性,主流方案通过索引与存储优化,为 **向量数据库** 应用提供支撑。

典型方案对比

·Qdrant:支持分布式集群,通过 Schema 定义向量字段,适配 CLIP 等多模态 **embedding**,适合企业级场景;

·Chroma:轻量级架构,与 LangChain 集成便捷,适合原型验证;

·FAISS:专注向量索引算法,需结合存储层,适合性能优化场景。

embedding 适配策略

不同数据库对 embedding 支持不同:Qdrant 可动态调整维度(如 768 维 BGE、1536 维 GPT),Chroma 支持接入外部模型生成向量,灵活性高。

电商实践案例

某电商采用 “Qdrant+CLIP” 方案,将商品图转为 **embedding** 存储,实现 “以图搜图”:CLIP 生成向量后,Qdrant 建立 HNSW 索引,检索延迟控制在 200ms 内,转化率提升 25%。