Milvus 領跑 2026 向量資料庫

這篇比較 9 款向量資料庫，幫你依照規模、延遲和部署方式，判斷哪一款最適合你的 AI 搜尋工作負載。

向量資料庫已經變成許多 AI 搜尋架構的核心。看完這 9 項後，你可以更快決定：要追求大規模吞吐、最低維運成本，還是先用最少設定把功能做出來。

1. Milvus：最能扛大規模的主力

Milvus 是這份清單裡最適合先看的選項，前提是你的重點是規模。它為大體量向量資料而設計，支援 GPU 加速、分散式查詢，以及 IVF、HNSW、PQ 等索引策略。

這代表團隊可以依照速度與召回率做取捨，當資料量快速成長時尤其重要。它也支援即時更新、混合搜尋與豐富 metadata，適合企業搜尋、推薦系統和分析場景。

• 開源
• 支援 Python、Java、Go 等多種語言
• 可整合 Kafka 等資料管線
• 適合：有自建基礎設施的大型部署

2. Chroma：最快上線的開發者路線

Chroma 的定位很直接，就是讓開發者快速把 embeddings 變成可搜尋系統。它的 API 簡單，對原型、研究專案和早期產品都很友善。

它在 embedding 搜尋上的召回表現不錯，但儲存效率與承載超大資料集的能力，不如專為重度生產環境打造的資料庫。當你更重視開發速度，而不是基礎設施深度時，它很合適。

• 開源
• 適合中小型工作負載
• 容易嵌入應用程式程式碼
• 適合：測試 AI 功能的新創團隊

3. Pinecone：想省運維就看它

Pinecone 是這組裡最典型的代管方案，適合不想自己維護叢集、但又要低延遲搜尋的團隊。它針對快速查詢做了優化，也提供召回率與效能之間的可調參數。

它最大的價值是營運簡化。可預期的代管成本，加上穩定的 metadata 支援，讓它很適合重視 uptime、速度和低維運負擔的生產系統。

• 代管服務
• 常見語言的 SDK 支援完整
• 支援向量壓縮以改善儲存效率
• 適合：有嚴格延遲目標的企業應用

4. Qdrant：混合搜尋與彈性更新的平衡點

Qdrant 是一款彈性很高的開源資料庫，強項是高召回、可自訂距離度量，以及混合搜尋。對於想把向量搜尋和篩選條件一起做完的團隊，它的平衡感很好。

API 也很直觀，尤其對 Python 和 JavaScript 使用者友善，緊湊的設計有助於降低儲存成本。若你想自架、又希望開發體驗清楚，Qdrant 是很容易採用的選項。

• 開源
• 支援動態更新與 metadata 搜尋
• 可做向量加篩選的混合查詢
• 適合：要做彈性 AI 搜尋的團隊

5. Weaviate：企業混合檢索的完整方案

Weaviate 把重點放在混合搜尋與分散式架構，因此很適合企業部署。它把向量搜尋、metadata 與即時更新整合在一起，能支援更複雜的檢索流程。

它的 API-first 設計也方便團隊串接外部機器學習模型，並用一致的介面往上擴充。若你要的是開源、功能廣、而且未來還要長大，Weaviate 很有競爭力。

• 開源
• 支援多種距離度量與向量模型
• 有向量壓縮與模組化設計
• 適合：企業搜尋團隊

6. MongoDB：既有系統裡的務實做法

MongoDB 適合的情境很明確：你的應用本來就建在 MongoDB 上，而向量搜尋只是其中一部分。它能把傳統文件資料和向量能力放在同一套系統裡，對輕量工作負載很方便。

但它的限制也明顯。它不是為高規模向量工作負載而最佳化，向量專用能力也比不上專門的向量資料庫。不過對既有 MongoDB 使用者來說，這條整合路徑很難忽視。

• 最適合 MongoDB 生態系
• Atlas 可用代管方案
• 適合輕量向量搜尋
• 適合：已經在用 MongoDB 的應用

7. Vespa：複合排序與混合工作負載的高手

Vespa 很適合混合場景，像是同時處理結構化資料、文字和向量。它的自訂排序能力很強，當檢索邏輯比一般向量儲存更複雜時，特別有用。

代價是設定成本較高。Vespa 能處理複合工作負載，但需要更多調校與基礎設施規劃，因此更適合已經能駕馭複雜系統的團隊。

• 開源
• 適合自訂 ranking
• 可同時處理結構化與非結構化資料
• 適合：進階搜尋與排序團隊

8. Deep Lake：多模態資料比純向量更重要時

Deep Lake 的強項不是只有向量，而是多模態資料。它面向影像、影片、音訊等非結構化資料，因此很適合超出文字搜尋範圍的 AI 與機器學習流程。

它和 PyTorch、TensorFlow 的整合很深，對模型驅動型團隊特別加分。如果你的資料管線本來就圍繞多模態資料，Deep Lake 會比一般通用向量資料庫更貼近需求。

• 開源
• 多模態支援強
• 可搭配 PyTorch 與 TensorFlow
• 適合：電腦視覺與多模態 AI

9. pgvector：Postgres 使用者的最短路徑

pgvector 是已經在用 PostgreSQL 的團隊最簡單的起點。它把原生向量搜尋加進 Postgres，讓相似度搜尋可以直接和關聯式資料放在同一個系統裡。

這對中小型工作負載，以及不想再多加一套資料庫的團隊特別有吸引力。它不是大型專用向量系統的最佳答案，但對漸進式導入來說很實用。

• PostgreSQL 擴充
• 適合在關聯式應用中做相似度搜尋
• 容易接進既有 SQL 工作流
• 適合：以 Postgres 為中心的團隊

怎麼挑：先看規模，再看團隊習慣

如果你最在意大規模向量搜尋的上限，Milvus 應該先列入評估。若你想把運維壓到最低，Pinecone 會更省事。若你還在早期開發，Chroma 或 pgvector 能讓你更快上線。

如果你的重點是混合搜尋與更複雜的排序邏輯，Qdrant、Weaviate 和 Vespa 值得深入比較。若資料是多模態，Deep Lake 更對題；如果向量功能必須貼著既有 MongoDB 應用，MongoDB 會是務實選擇。