AI 应用（如 RAG）背景下，如何选择非关系型数据库

[MAzrael]

核心需求

向量检索

1. 原生支持向量检索
2. 向量检索可能会跨索引，如分别在不同的索引（表）中检索，是否有一次调用执行全部检索的
3. 多向量检索，如输入向量有多个，一次调用分别根据每个向量进行检索然后返回聚合后的检索结果

文档检索

1. Lucene
2. 支持分词
3. 原生或插件支持关联检索，类似于 mysql 的 join 。如 es 可通过 Siren Federate 插件实现

编程语言

python

问题

1. 目前是否有数据库能够同时支持上述需求？
2. 不能同时满足需求的情况下如何选择？

1. 目前使用的是 opensearch ，能够满足基本的需求，但是对关联查询、跨表查询、多向量查询不怎么支持
2. pg+pgvector 确实没有接触过，后续对这个研究一下

[EricSTG]

LanceDB ？

[chenzi0103]

pg vector

[tomatocici2333]

PostgreSQL + pgvector

[beginor]

pg+pgvector

[midsolo]

pg+pgvector ，支持 sql 过滤元数据，方便 self query

[oceanck]

milvus

[TimePPT]

PG+pgvector 是很好的选择

[TimePPT]

@TimePPT 极其轻量级可以看下 sqlite / duckdb 的相关扩展，也很好用

[lekai63]

省心点：pgvector

[BestPix]

我只用过 milvus 不知道支不支持，围观一下各位的建议

[capric]

超大规模 milvus ，否则 pgvector

[GBQissac]

向量多的话，用 milvus ，没有的话，我建议直接 es8 一把梭，反正都支持文本检索和向量检索，你的维度也不可能超过 2048 维