向量資料庫推薦指南，特色比較與實務導入一覽

向量資料庫是什麼？

向量資料庫（Vector Database）是由AI模型將文字、圖片、文件...等資料轉換成一串電腦能理解的數字（稱作數值方式）。向量嵌入（Embeddings）可將非結構化資料轉成放在「座標空間」的數字位置（如同一張地圖標示各個非結構化資料的位置），並建立搜尋路線以快速找到語意最相似的資料項目。

向量資料庫的特色

向量資料庫在處理大規模、高維度、語意導向搜尋...等場景上擁有多項優勢，以下為您整理向量資料庫的特色：

高維向量形式存儲與索引能力

向量資料庫可以存放非常大量的「數字向量」，每個向量就像是一個包含上百甚至上千個數字的資料點（即是高維向量），為了能在大量的資料堆裡快速找到相似的內容，向量資料庫會把向量資訊整理成特別的結構，好比分門別類或建立路線圖，讓系統能更快找出「與查詢資料最像的結果」。

快速且高效率的語意

為了提高搜尋效率，向量資料庫會用近似最近鄰（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法，並於毫秒內在大規模向量中完成搜尋，比傳統資料庫的全文搜尋或關鍵字搜尋更適合語意比對。

支援非結構化與半結構化資料

不論是文字、圖片、影音、感測器或音訊資料...等多種資料格式，都可被儲存在向量資料庫中統一管理與檢索，適合有大量且複雜資料來源的企業使用。

可擴展性與彈性部署

現代向量資料庫支援水平擴展、分片及分散式架構，可因應從千萬到億級、十億級的資料量擴充需求。此外，向量資料庫也可選擇本地部署或雲端SaaS，以滿足不同企業對安全性、維運成本及合規性的需求。

混合搜尋與元資料管理

向量資料庫除了支援純向量比對，也提供混合搜尋功能，使用者可以根據屬性、分類、時間...等篩選，並結合傳統條件篩選及向量相似度比對，再利用語意檢索精準定位，適用於複雜商業邏輯場景。

架構整合便利

向量資料庫與大型語言模型（LLM）、Embedding Pipeline的整合性高，且支援實時和動態查詢，適合作為語意搜尋、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、知識庫系統、推薦系統...等，也能讓AI系統快速從龐大資料庫中抽取相關資訊。

延伸閱讀：一篇搞懂向量資料庫：核心概念、重要應用場景與未來發展趨勢

向量資料庫運作方式

向量資料庫利用各種演算法對「向量嵌入」建立索引及進行查詢，並透過哈希（Hash）、量化（Quantization）或基於圖形的搜尋機制完成近似最近鄰搜尋。在大量高維向量中，用較小的計算成本找到與查詢最接近的一群向量，適合大規模、高維度資料集的快速檢索。整體運作可以分成以下2個階段：

階段一：建立索引階段

向量資料庫會先為向量建立索引（Indexing），將向量映射到特定的資料結構中，以加速後續的搜尋。除了向量本身，向量資料庫也會對元資料建立索引，因此實務上會同時存在「向量索引」與「元資料索引」，方便後續條件篩選與混合查詢。以下為您介紹哈希、量化與基於圖三種索引方式：

哈希（Hashing）

哈希會把向量對應到哈希表中，該查詢向量會被映射到某個表格位置，系統只需比較同一表中的向量就能估算相似度，快速得到近似的最近鄰結果。

量化（Quantization）

量化會把一個向量拆成較小的區塊，「代碼」代表區塊並統稱為「碼本」，查詢時向量會被轉成代碼，系統可以從碼本中比對找出最相近的代碼，即是近似最近鄰。

基於圖（Graph-based）

分層可導航小世界圖（Hierarchical Navigable Small World，HNSW）以節點代表向量，在相似節點之間建立邊，形成多層級的圖結構。查詢時演算法會在圖層的不同層級中導航，逐步靠近與查詢向量最相似的一群節點。

階段二：向量查詢階段

當收到查詢時，向量資料庫會將查詢（Querying）轉成向量，並與索引中的向量比較，找出「最近鄰」。以下為您介紹常見的相似度度量：

• 餘弦相似度（Cosine Similarity）透過兩個向量之間夾角的餘弦值，判斷它們是相反、正交或幾乎同方向，數值範圍從-1~1
• 歐氏距離（Euclidean Distance）以兩向量的直線距離衡量差異，相同向量距離為0，數值越大代表差異越大
• 點積相似度（Dot Product Similarity）透過兩向量長度與夾角餘弦的乘積，得到從負無限大到正無限大的相似度，方向相近會得到正值，方向相反則為負值

向量資料庫推薦工具

以下為您整理向量資料庫推薦工具：

Milvus

• 查詢效能 / 延遲：主打高性能與GPU加速，適合大規模向量搜尋場景
• 適用企業規模：需要處理大規模數據、追求高擴展性與自訂化能力的企業
• 擴展性與維運需求：可彈性設計架構，但需要專業技術及維運能力，或透過企業技術支援降低風險

Qdrant

• 查詢效能 / 延遲：強調實時更新性能佳，適合需要頻繁更新與即時查詢的情境
• 適用企業規模：有複雜業務邏輯、需多維度篩選的產業（金融、電商）
• 擴展性與維運需求：穩定性高、易於擴展、支援多租戶，適合需要長期營運與成長的商業系統，可依需求選擇開源自管或商業版

Pinecone

• 查詢效能 / 延遲：利用SaaS型態，低延遲、高穩定，適合企業使用
• 適用企業規模：追求穩定可靠、快速上線的企業級服務與團隊
• 擴展性與維運需求：服務商負責基礎設施與維運，使用者無須自行部署與管理

Weaviate

• 查詢效能 / 延遲：著重混合檢索能力與多模態支援，適合需要多元查詢條件的場景
• 適用企業規模：需要多模態資料與複雜檢索條件的團隊或企業
• 擴展性與維運需求：支援多租戶與多種部署方式，且有大量使用者共同貢獻與討論，讓Weaviate更容易整合、擴展，也更好維運；維運可依需求選擇自行部署或商業版雲端服務

Chroma

• 查詢效能 / 延遲：輕量易用，偏向個人與中小型專案使用
• 適用企業規模：個人開發者、中小型專案、PoC或實驗性質的應用
• 擴展性與維運需求：希望快速上手、維運負擔相對較低的團隊

如何確保資料安全性與隱私？

在導入向量資料庫時，企業需同時考量資料安全與隱私保護，以下整理確保資料安全性與隱私的方法供您參考：

• 採用傳輸與儲存加密（Encryption）：確保向量資料在傳輸過程使用TLS，加密靜態資料避免未授權讀取
• 權限控管與身分驗證（Access Control）：使用API金鑰、角色權限、多層存取控制，避免資料被未授權使用者調用
• 隔離運算環境（Isolation）：企業可選擇本地部署或專屬雲端環境，降低敏感資料外洩風險
• 資料最小化（Data Minimization）：僅向量化必要資訊，避免將原始敏感內容直接存入資料庫
• 審計與監控（Audit Logging）：記錄查詢、修改、權限變更...等操作，便於事件追蹤與風險管理

多少資料量適合使用向量資料庫？

向量資料庫適合處理大型、成長快速、需要語意搜尋的資料集，才能保持查詢穩定性與延展性。但若資料量少、結構簡單，也可先用輕量工具（如Chroma）建立PoC，再依需求升級到Milvus、Qdrant、Pinecone...等更完整的系統。

是否需要自己訓練Embedding模型？

不需要，因為現成模型已能應付大多數語意搜尋需求，但若您的領域語言較特殊，例如：醫療、法律，則需微調現成模型，以取得更佳的效果。

RAG一定需要向量資料庫嗎？

不一定，RAG可用關鍵字搜尋（BM25）、資料庫查詢或簡單文件比對取得內容，然而，RAG使用向量資料庫能大幅提升效果與效率。向量資料庫能進行語意搜尋，比關鍵字更能找到語意相近的段落，是提升RAG正確率的關鍵。

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