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免费API概览

免费向量数据库 API

⚠️ 待更新·2026-08-29核验 · 更新时间待核验 · 本文信息可能已过期,请以官方文档为准 更新时间:2026-08-29 · 核验状态:待更新 · 官方溯源待补

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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免费 API 聚合平台说明

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