今日核心关键词：国产向量数据库有哪些、国产向量数据库、向量数据库选型、RAG、多模数据库、向量检索

前不久，我们协助一个构建RAG系统的团队进行技术选型。他们开口就问：市面上的国产向量数据库有哪些？能否提供一个详细的清单？

调研了一圈，发现产品确实琳琅满目。但真正让人纠结的并非“有哪些产品”，而是“该选择哪种部署形态”。独立引擎、云托管、多模融合——不同路线对应着截然不同的落地成本。

本文将国产向量数据库按照产品形态划分为三大类，逐一剖析每类的定位与适用场景。文末附有横向对比表格及选型建议，助你一步到位。

为什么突然都在聊向量数据库？

随着大模型大规模落地，RAG已逐步成为标配方案。实际部署RAG后你会发现，真正的瓶颈并非模型层，而是数据层。知识需要切片、向量化、存储，并支持快速检索——这些任务全部压在了向量数据库之上。

传统关系型数据库虽然擅长结构化查询，但在语义检索方面力不从心。向量检索基于语义相似度——比如“数据库备份”与“数据快照”字面意思截然不同，但在向量空间中距离却很近。因此，RAG系统必须依赖专门的向量数据库，普通关系数据库无法胜任这种检索需求。

此外，还有一类方案值得关注：部分数据库直接将向量能力内嵌到关系型引擎中，无需额外部署。后续章节将单独展开。

国产向量数据库产品盘点：三大形态帮你快速理清

经过资料调研与实际项目经验，我们将国产向量数据库划分为三种产品形态。明确分类后，选型范围能大幅缩减。

独立向量数据库：专注向量场景，性能极致

Milvus 是当前开源向量数据库中社区活跃度最高的产品，由Zilliz公司开发，GitHub上已获得超过四万颗星。它支持HNSW、IVF-PQ等多种索引算法，采用分布式架构，可支撑千亿级向量规模。云原生设计实现存储与计算分离，组件无状态，弹性扩展灵活。在金融风控、医药分子检索等大规模场景中应用广泛。

TensorDB 由爱可生自主研发，主打国产自主可控。支持动态更新场景下的高效向量检索，具备良好的水平扩展能力。在安防、金融、工业制造等领域已有落地案例。该产品并非开源，采用商业授权模式。

Vearch 最初由京东开源，主要用于商品图像搜索和推荐系统。目前由社区维护，并已捐赠给LF AI & Data基金会。它基于Faiss实现，提供类Elasticsearch的RESTful API，特别擅长图像和视频的向量检索。其架构包含Master、Router和Partition Server三个组件。

云厂商托管服务：免运维、按量付费

腾讯云、百度智能云、火山引擎等主流云厂商均已推出向量数据库托管服务。优势在于无需自建运维环境，按量付费即可。适合已在对应云平台上的团队，实现数据与服务一体化。但缺点是绑定特定云厂商，迁移灵活性不足。

以腾讯云VectorDB为例：单索引支持千亿向量，并集成了一套AI工具链。支持文档自动向量化与精排检索，提供端到端的RAG解决方案。在政务知识库、金融合规审查等对数据主权要求较高的场景中已实现落地。

多模数据库融合向量能力：无需另起炉灶

如果业务系统已经运行关系型数据库，现在需要增加RAG能力，难道还要单独部署一套向量库？这不仅导致系统数量翻倍，团队还需额外学习新的技术栈。

多模数据库的解决方案是将向量能力直接融入关系型引擎。关系数据、JSON文档、向量嵌入、图数据——全部统一在一套系统中。应用端只需对接一套接口，DBA团队也无需变更运维体系。

KES（KingbaseES） 是这一路线的典型代表，一套引擎同时支持关系、向量、JSON和图四种数据模型。一条SQL语句即可完成向量检索与结构化条件过滤的混合查询。关系数据和向量数据在同一事务中处理，保障数据一致性。

此方案特别适合那些已在运行关系型数据库，希望以较低成本增加向量检索能力的团队。

五款产品如何选？一张对比表助你横向对比

选型不再眼花缭乱，两个维度帮你快速缩小范围

先看团队现状。 如果团队已有DBA在维护关系型数据库，希望在现有架构上增加向量检索能力，那么多模方案上手最快——无需额外招聘AI平台工程师，DBA即可管理。如果团队拥有专门的AI工程师，且数据规模达到十亿级以上，独立向量库在纯向量场景下的性能优势更为突出。

再看合规要求。 在信创场景下，需要确认产品是否列入信创目录、是否通过安可测评、是否适配国产芯片和操作系统——这些都是必须满足的硬性条件。

KES在信创领域布局较早，已通过安可测评，并适配主流国产芯片与操作系统。选型时无需额外验证基础兼容性，省去一轮测试成本。此外，在政务和金融系统中已生产运行多年，表现稳定可靠。

无论选择哪款产品，最后一步完全相同：用真实业务数据进行一轮测试。对比QPS（每秒查询数）和召回率。对于混合查询场景，需同时评估条件过滤与向量检索的组合性能。看参数不如跑真实数据。

曾有团队在选型时，看了三家产品的宣传材料，参数标称都很亮眼。但用自身数据一跑，差距立刻显现——其中一家在小规模数据上表现尚可，一旦数据量超过千万级，延迟便急剧上升。因此，切忌只看参数，务必用真实场景进行验证。

还有一个容易被忽略的关键点：所选向量数据库能否与现有数据管线无缝衔接？数据来源、切片方式、向量化方法、数据导入流程都需要考虑。如果已在使用大模型平台，还需关注SDK及生态集成——例如LangChain、LlamaIndex等框架是否提供现成对接。若整条链路无法打通，数据库性能再优异也无济于事。

总结

KES的核心思路是在已有关系型数据库基础上直接扩展向量能力，无需额外搭建一套系统。对于已经在运行关系型数据库的团队而言，这是一种落地成本相对可控的扩展方案。

数据如何向量化、如何建立索引、如何与业务数据联动——这些问题，DBA往往比AI工程师更为熟悉。