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引言
检索增强生成(RAG)离不开向量库。免费方案按部署形态分三类:托管云免费层、Serverless 入门层、自部署开源库。本文按数据规模给出推荐路径。
主流方案
| 方案 | 免费额度 | 部署形态 |
|---|---|---|
| Supabase pgvector | 500MB | 托管 Postgres |
| Qdrant Cloud | 1GB 集群 | 托管 |
| Pinecone Starter | 1 索引、10 万向量 | Serverless |
| Weaviate WCS | 14 天沙箱 | 托管 |
| Chroma | 无限 | 自部署 |
| Milvus Lite | 无限 | 嵌入式 |
调用示例(Qdrant Cloud)
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct
client = QdrantClient(url="https://xxx.aws.cloud.qdrant.io", api_key="...")
client.recreate_collection(
collection_name="docs",
vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE))
client.upsert(collection_name="docs",
points=[PointStruct(id=1, vector=[0.1]*1536, payload={"text": "hello"})])
hits = client.search(collection_name="docs", query_vector=[0.1]*1536, limit=5)
选型建议
<10 万向量用 Supabase pgvector 最省心;10 万–100 万用 Qdrant Cloud 或 Pinecone Starter;>100 万自部署 Chroma/Milvus。迁移走 LangChain VectorStore 接口避免锁定。
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