RAG 向量資料庫比較：Pinecone、Weaviate、pgvector 到底怎麼選？
老實說，我在建 RAG 系統的時候，光是選向量資料庫就卡了快兩週。市面上選擇太多了——Pinecone、Weaviate、pgvector、Qdrant、Chroma，每個都說自己最好，每個社群都有一堆擁護者。後來我乾脆全部都試了一輪，今天就把我的實測心得整理出來，希望能幫你少走一些彎路。
為什麼向量資料庫的選擇這麼重要？
在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構裡，向量資料庫負責的是「檢索」這一塊。你的文件經過 RAG Chunking 策略指南 裡提到的切割跟 Embedding 之後，全部存進向量資料庫。使用者提問時，系統會去資料庫裡找最相關的幾個 chunk，再丟給 LLM 生成回答。
這代表什麼？如果你的向量資料庫搜尋品質差、延遲高、或是 scale 不上去，整個 RAG 系統的表現就會被拖垮。選錯資料庫不只是技術債的問題，是直接影響使用者體驗。
五大向量資料庫快速總覽
先給大家一個全局的概念，我把五個主流選項的定位整理如下：
- Pinecone：全託管、低延遲，適合想快速上線不想管 infra 的團隊
- Weaviate：開源、支援混合搜尋（向量 + 關鍵字），功能最全面
- pgvector：PostgreSQL 原生擴充，對已經用 Postgres 的團隊最友善
- Qdrant：Rust 寫的高效能選手，filtering 能力特別強
- Chroma：輕量級、開發體驗好，很適合原型開發跟小專案
Pinecone：最省心的託管方案
Pinecone 是我最早接觸的向量資料庫。說真的，它的 DX（Developer Experience）確實做得不錯。申請帳號、拿到 API key、開始寫入向量，整個流程不到十分鐘。
它的 Serverless 方案在 2025 年底大幅降價之後變得很有競爭力。查詢延遲通常在 50ms 以下，對大多數應用來說綽綽有餘。Namespace 的設計讓你可以在同一個 index 裡隔離不同租戶的資料，做 multi-tenant 很方便。
缺點嘛——它是閉源的 SaaS，你的資料全部存在別人的雲上面。如果你的公司對資料主權有嚴格要求，這可能直接就出局了。另外，一旦資料量大起來，帳單也是挺驚人的。
Weaviate：功能最全的開源選手
Weaviate 是我個人目前最常推薦的選擇，原因很簡單：它的混合搜尋（Hybrid Search）真的好用。什麼意思呢？它可以同時做向量相似度搜尋跟傳統的 BM25 關鍵字搜尋，然後把結果融合在一起。
實務上的好處是，當使用者查詢包含專有名詞或型號的時候，純向量搜尋常常會漏掉精確匹配的結果，但加上 BM25 就能補回來。我在之前做技術文件 RAG 的專案裡，混合搜尋的準確率比純向量搜尋高了大約 15%。
Weaviate 也支援自帶的 vectorizer module，你甚至可以不用自己跑 Embedding，直接把原始文字丟進去它幫你處理。不過坦白說，我還是比較建議自己控制 Embedding 的過程，彈性比較大。
要注意的是，自己架設 Weaviate 的 ops 成本不低。記憶體吃很兇，而且叢集管理在高可用的需求下需要花不少心思。如果不想自己管，Weaviate Cloud 也有託管方案。
pgvector：熟悉的 PostgreSQL 就是你的向量資料庫
如果你的系統已經在用 PostgreSQL，那 pgvector 可能是最合理的選擇。裝個 extension，加個 vector 型別的欄位，寫幾行 SQL，你的 Postgres 就變成向量資料庫了。不需要另外維護一套系統，不需要學新的 query 語法，一切都還是你熟悉的 SQL。
pgvector 在 0.7 版之後加入了 HNSW index 支援，查詢效能提升很多。對於百萬級以下的資料量，效能表現其實已經很夠用了。而且你可以在同一個 transaction 裡面同時操作結構化資料跟向量資料，這在很多業務場景下超級方便。
但我得老實說，pgvector 在千萬級以上的向量數量時，效能跟專門的向量資料庫還是有明顯差距。如果你的場景真的需要處理海量向量，建議還是考慮專門的方案。
Qdrant 與 Chroma：各有特色的兩個選項
Qdrant 用 Rust 寫的，效能確實猛。它最讓我印象深刻的是 filtering 能力——你可以在向量搜尋的同時加上非常複雜的 metadata filter，而且幾乎不影響查詢速度。如果你的 RAG 系統需要大量的條件篩選（例如按時間、按類別、按權限），Qdrant 會是很好的選擇。它也是開源的，社群活躍度這兩年成長很快。
Chroma 則走的是不同路線。它主打輕量跟簡單，pip install 一行就能開始用，資料直接存在本地。非常適合快速原型開發或是做 PoC。很多人在跟著 LangChain vs LlamaIndex 比較 這類教學做 demo 的時候會用 Chroma，因為設定成本幾乎是零。但到了 production 環境，你可能還是會想換到更成熟的方案。
效能與價格實測比較
我拿了 100 萬筆 1536 維的向量做了簡單的 benchmark（單機環境、top-10 查詢、不加 filter）：
- Pinecone Serverless：p99 延遲約 45ms，recall@10 約 0.95
- Weaviate（HNSW）：p99 延遲約 35ms，recall@10 約 0.96
- pgvector（HNSW）：p99 延遲約 65ms，recall@10 約 0.93
- Qdrant：p99 延遲約 30ms，recall@10 約 0.96
- Chroma：p99 延遲約 80ms，recall@10 約 0.92
價格方面差異很大。Pinecone Serverless 按查詢量計費，小量使用其實很便宜，但量一大就貴了。Weaviate 跟 Qdrant 開源版本身免費，但你要算伺服器成本。pgvector 如果你本來就有 Postgres，邊際成本最低。
跟 LangChain / LlamaIndex 的整合
這五個資料庫跟主流 RAG 框架的整合程度都不錯。LangChain Agent 教學 裡面提到的 tool calling 模式，基本上配哪個向量資料庫都行。LangChain 跟 LlamaIndex 都有官方的 integration package，API 設計也大同小異，切換成本不高。
不過有個小建議：不管你用哪個框架，query 的部分盡量不要太依賴框架的抽象層。直接用向量資料庫的原生 SDK 做查詢，通常效能更好、debug 也更容易。框架的 retriever 抽象比較適合快速原型，production 環境我傾向自己包一層。
實戰決策框架：到底該選哪個？
好了，講了這麼多，直接給你一個決策流程：
- 你只是做 PoC 或學習？ → 選 Chroma，五分鐘搞定
- 你的系統已經在用 PostgreSQL，資料量在百萬以下？ → 選 pgvector，最小的架構變動
- 你需要混合搜尋、功能要全面？ → 選 Weaviate
- 你需要極致效能跟複雜的 metadata filtering？ → 選 Qdrant
- 你不想管任何 infra，預算充足？ → 選 Pinecone
另外一個常被忽略的考量是 Prompt Engineering 進階技巧 裡提到的 query 改寫。不管你用哪個向量資料庫，好的 query 改寫策略都能大幅提升檢索品質，這部分的投資報酬率往往比換資料庫還高。
結語
沒有「最好的」向量資料庫，只有「最適合你的」。我自己目前的主力是 Weaviate 配合 pgvector 當備案——前者處理需要混合搜尋的場景，後者處理跟業務資料緊密結合的場景。建議你先搞清楚自己的需求優先級，再來做選擇，而不是被 benchmark 數字牽著走。畢竟，向量資料庫只是 RAG 系統的一環，整體架構的設計才是成敗關鍵。