国产向量数据库有哪些：按路线选型

国产向量数据库有Milvus、腾讯云VectorDB、百度云VectorDB、AwaDB、浪潮海若HaiRuoVectorDB、TensorDB、OceanBaseVector、GaussDBVector，分为独立原生向量库、传统数据库向量扩展两类；独立原生向量库适合RAG、图像检索、多模态搜索，亿级向量检索延迟更低，传统数据库向量扩展适合需要事务与向量检索混合查询、不想维护多套数据库的业务，向量检索性能相比原生向量库偏弱，适合千万级以内向量规模，政企信创场景优先选择完成信通院向量数据库能力评测、适配国产软硬件生态的产品，小规模本地测试场景可以优先选用开源版本降低成本。

国产向量数据库独立原生产品

Milvus由Zilliz开发开源，云原生分布式架构，支持HNSW、IVF-PQ等主流索引，支持GPU加速，社区生态成熟，支持私有化部署和云托管版本，多用于知识库检索、图像检索、分子检索场景。AwaDB由阿哇科技研发，轻量分布式向量数据库，部署包体积较小，适配边缘端、单机小集群场景，支持混合检索，对算力资源要求相对更低。浪潮海若HaiRuoVectorDB面向AI原生场景，支持多路召回融合检索，可承载千亿级向量，适配国产芯片与操作系统，适合政企、大模型Agent底座场景。TensorDB为爱可生推出，兼顾向量检索与结构化数据管理，支持集中式部署，适配原有业务数据库平滑接入。

云托管版本上手更快。

腾讯云VectorDB为全托管向量数据库，支持Serverless按需计费，支持向量、全文、结构化字段混合检索，完成中国信通院向量数据库产品能力评测，适配信创软硬件，支持在线弹性扩容，适合互联网业务、企业RAG知识库。百度云VectorDB支持百亿级向量存储，提供多种相似度算法，和百度文心大模型生态深度打通，适合基于文心系列模型搭建检索增强应用，运维由平台侧承接，不用自行维护集群。

国产向量数据库数据库扩展方案

这类产品本身是成熟国产通用数据库，通过内置向量扩展能力支持向量检索，优势是一份数据库同时承载事务业务和向量查询，不用拆分存储组件，学习成本更低。OceanBaseVector是OceanBase内置向量能力，支持向量索引、向量距离计算，分布式架构，适合金融交易、企业业务系统中嵌入检索能力，满足强一致性事务需求。GaussDBVector是华为GaussDB的向量扩展模块，适配鲲鹏硬件与欧拉操作系统，支持向量检索与SQL联合查询，多用于政企信创改造项目。TiDBVector、人大金仓向量插件也属于同类路线，在原有SQL语法基础上增加向量相关函数。

国产向量数据库选型对比

向量检索的召回精度和向量嵌入模型强绑定，同一个向量数据库，更换Embedding模型后检索效果会发生明显变化，数据库本身不负责向量生成，只负责存储和相似度检索。你在测试的时候，优先固定嵌入模型，再对比不同数据库的QPS、延迟、召回率，避免变量过多无法判断性能差异。

该边界明确：传统数据库向量扩展方案不适合超过5000万向量、高并发纯检索场景，这类场景优先选用独立原生向量数据库。

边缘设备低算力环境，不建议部署Milvus这类重分布式组件，优先选择AwaDB这类轻量化向量库，或者使用本地向量库SDK做嵌入式检索。