2025 向量資料庫推薦：建立RAG 的核心技術

隨著 2025 年生成式 AI 與 LLM 技術持續進化，企業對即時、準確且具語意理解能力的智慧應用需求日益增長。 RAG 成為突破傳統生成式 AI 限制的重要架構，讓模型能夠即時接入龐大外部知識庫，提升回應的精準度與專業性。 

在這個高度複雜的系統中，向量資料庫（Vector Database） 成為關鍵技術基石。它負責將海量資料以向量形式存儲與檢索，實現高效的語意匹配和相關資訊擷取，直接影響 RAG 的整體效能與使用者體驗。 

本篇文章將帶你深入了解 2025 年市場上最受矚目的向量資料庫選擇，並分析它們在 RAG 應用中的優劣勢，幫助你選擇最合適的解決方案，推動你的 AI 專案成功。

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文章導覽：

1. 什麼是向量資料庫？ 

2. 向量資料庫熱門的特質有哪些?

3. 2025年，為什麼向量資料庫開始熱門起來?

4. 2025 向量資料庫推薦：未來 AI 建設的基礎

5. 2025 向量資料庫可能發展發方向

6. 要如何選擇適合的向量資料庫?

7. 結論

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一、什麼是向量資料庫？ 

（一）何謂向量資料庫？ 

向量資料庫是一種專門儲存與檢索「向量（vector）」的資料庫。這些向量通常來自文字、圖片或其他資料，並經過編碼後得的數值表示，用來描述資料的「語意」。 

在 RAG 架構中，向量資料庫扮演語意檢索（semantic search）的關鍵角色。 

（二）傳統資料庫 vs 向量資料庫 

功能	傳統資料庫	向量資料庫
資料結構	表格欄位（SQL）	高微向量（如：[ 1,2,3,4,5...] )
查詢方式	關鍵字、條件過濾	語意相似度
適用場景	明確資料比對	模糊查詢、語意比對、RAG

 二、向量資料庫熱門的特質有哪些？ 

指標	說明
查詢延遲與召回率	查詢速度快、準確度高，能在幾十毫秒內找出正確答案，讓使用者體驗更流暢自然。
可擴展性	隨時可從千萬級向量升級到百億級，系統穩定且自動分片，不需人工干預。
混合搜尋	同時支援欄位篩選與向量比對，一次查詢即可過濾元資料並找出語意最相近結果。
生態系／SDK	提供完整的開發工具與範例（Python、JavaScript、Go 等），快速整合到現有應用。
成本透明	採用「每百萬向量時數」或「節點時數」計費，無隱藏費用，預算好掌控。

三、2025 年，為什麼向量資料庫開始熱門起來？ 

（一）生成式AI 的連鎖效應 

自 ChatGPT 爆紅後，全球企業開始重新思考 AI 應用的模式。 

過去，企業若想讓 AI 理解自家知識，需要花費大量資源進行模型微調（fine-tuning），不但成本高、時間長，還不易更新。  而自 2024 年的經驗顯示：把私有資料當作上下文，結合大型語言模型（LLM）生成答案，反而更即時、效果更好。 這也讓「RAG」快速成為企業部署生成式 AI 的首選架構。 

不過，這一趨勢也為底層提出了全新挑戰： 

如何在毫秒內，從數十億筆文件中，找到語意最相關的內容？ 

傳統關鍵字搜尋已無法勝任了，而向量資料庫正是這個問題的解方。 

（二）向量下的摩爾定律效應 

隨著新一代嵌入模型登場，文字的轉向量精度大幅提升，但也造成一個副作用：每一頁資料會產生數百個高維向量（如 1,536 維）。 

如果一家公司要處理上百萬份 PDF 檔案，轉換後則會產生上億筆向量資料。這對傳統的搜尋引擎或本地部署的 FAISS 架構，造成以下困境： 

• 搜尋延遲上升 

• 記憶體消耗爆炸 

• 多用戶並發處理困難 

而向量資料庫專為這類應用設計，具備以下優勢： 

1. 先進的搜尋加速技術 

• HNSW 圖形 ：使用類似「小世界網路」的結構，能以極低延遲（毫秒級）進行大規模相似度搜尋。 

• IVF-PQ  ： 將向量先分群，再對每群進行壓縮，大幅降低儲存空間與運算負擔，適合低資源、高效能場景。 

2. 雲端原生支援 

新的向量資料庫（如 Weaviate、Pinecone、Milvus）支援水平擴展、自動分片、資料持久化，讓企業不用操心部署與維運問題，直接專注在資料與應用開發。 

（三）數據資產價值被重新定義 

隨著數位轉型深入，企業手中積累了大量結構化與非結構化數據，但這些數據多半是「沉睡資產」，傳統資料庫無法充分挖掘其價值。向量資料庫透過語意檢索技術： 

• 提升資料利用率：使企業能夠用自然語言快速查詢跨系統、跨格式的資料。 

• 實現知識資產化：內部文件、客戶對話、產品說明、政策法規等都能成為可即時檢索的資產。 

• 帶來競爭優勢：快速決策、客戶服務效率提升，直接反映在營收與成本控制。 

因此，向量資料庫成為企業釋放數據價值的關鍵基礎設施，讓數據真正成為可操作、可賺錢的資源。 

（四）新興行業與垂直市場爆發，推動向量資料庫成為標準 

隨著 AI 在金融科技（FinTech）、醫療健康（HealthTech）、法律科技（LegalTech）、製造業智慧化等垂直領域的應用快速成長： 

• 這些行業有高準確度、高可信度、強法規遵循的要求。 

• 向量資料庫能提供細粒度的、可追蹤的資料檢索功能，符合行業合規要求。 

• 此外，這些行業的知識庫規模龐大且多樣化，傳統技術無法滿足，向量資料庫成為必須。 

這使得向量資料庫不再是新技術，而是進入各行各業AI轉型的標配基礎設施。 

四、2025 向量資料庫推薦：未來 AI 建設的基礎 

（一）2025 向量資料庫推薦 

向量資料庫	部署模式	開源與否	支援資料類型	主要特色	商業與定價
Pinecone	雲端托管	專有	向量 (文字、影像等)	SaaS 低延遲、高穩定，API 簡潔	按流量付費，無本地部署
Weaviate	雲端 & 本地部署	開源+商業版	多模態 (文字、圖片等)	多媒體支援強，內建 GraphQL	開源免費，商業版增值功能
Milvus	本地部署 & 雲端	開源	向量、圖片、視頻	高性能、大規模，GPU加速	免費開源，企業付費技術支持
Qdrant	本地部署 & 雲端	開源+商業版	向量	實時更新性能佳，API現代化	開源免費，企業版增強功能
Amazon Kendra	雲端服務	專有	文件、文字、向量	AWS 生態整合，安全合規	按用量付費，依賴 AWS 平台
Chroma	本地部署 & 雲端	開源	向量	輕量易用，適合個人與中小型項目	開源免費，功能持續成長

（二）向量資料庫各自特色 

🔱 Pinecone 

Pinecone 作為市場龍頭，主打 SaaS 低延遲與高穩定，無需自行部署維護，適合企業級服務。API 設計簡潔，多語言 SDK 豐富，適合追求穩定可靠及快速上線的團隊。但無法本地部署對數據隱私敏感用戶有所限制。 

✨  Weaviate 

Weaviate 支持混合向量與傳統 BM25 文本索引，支援多租戶和多種部署選擇。強大的混合檢索能力與多模態支持，適合需要多元檢索條件及豐富資料結構的用戶。開源活躍，社群支持充足。 

💥 Milvus 

Milvus 提供多種索引算法選擇，靈活應對不同資料特性與應用場景。雲端及本地皆可部署，支持大規模數據。社群活躍，文檔豐富，適合追求高擴展性與自訂化的企業。 

☄️ Qdrant 

Qdrant 強調過濾條件和向量搜尋結合，適合有複雜業務邏輯的場景。穩定性高，易於擴展，多租戶支持完備。適合金融、電商等需多維度篩選的產業。 

📰  Amazon Kendra 

Amazon Kendra 為 AWS 旗下企業搜尋服務，結合傳統和向量語意檢索，適合企業內部知識管理。深度整合 AWS 生態，安全合規性高，穩定可靠。適合已有 AWS 基礎設施的企業用戶。但價格較高且依賴 AWS 平台。 

🌟 ˇˇChroma 

Chroma 專注於輕量、易用，適合個人開發者或中小型項目，支持快速本地部署。功能仍在成長中，混合搜尋支持較弱，不適合大規模企業應用。 

五、2025 向量資料庫可能發展發方向： 

（一）多模態向量存儲可能成為主流 

過去我們主要用文字向量來表示資料，但未來將不僅限於此。新一代向量資料庫會整合影像、音訊、甚至感測器數據的向量，並將它們存在同一個索引中，實現真正的多模態融合。 

例如，你可以同時搜尋「與這段播客發音相似，且在推文中提及特定關鍵詞」的內容，讓跨媒體、跨格式的複合查詢成為可能，帶來更豐富的資訊發現體驗。 

 

（二）完全同態加密（FHE）技術 

資料隱私和安全日益重要，能在加密狀態下進行相似度計算，直接讓 AI 服務的安全性大幅提升，也為金融、醫療這種敏感行業的 AI 採用打開了門。 

<note> 什麼是完全同態加密（FHE）？ 

完全同態加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）是一種先進的加密技術，允許在加密數據上直接進行運算，而無需先解密。換句話說，資料在整個處理過程中始終保持加密狀態，只有授權方才能解密查看結果。 

六、要如何選擇適合的向量資料庫？ 

企業和開發者在面對多種向量資料庫方案時，如何做出最合適的選擇？這裡提供幾個實務建議： 

• 根據業務需求評估核心指標 

  不同應用對查詢延遲、召回率和資料規模的要求不同，必須根據實際需求選擇具備相應性能的方案。例如高頻交易系統需要毫秒級回應，而文檔檢索則更注重召回率。 

• 部署方式與成本考量  

  是否需要本地部署以符合資料隱私法規？還是可以接受 SaaS 模式以減少運維負擔？此外，費用結構是否透明合理，是否能有效控管預算，都是重要參考因素。 

• 安全合規與資料隱私策略  

  特別是金融、醫療等敏感行業，需確認向量資料庫是否支持多租戶隔離、資料加密、審計日志等安全功能，並符合 SOC-2、ISO27001 等國際合規標準。 

• 混合搜尋與多模態支持  

  是否能同時處理向量搜尋與結構化查詢？未來應用是否需要支持圖像、音頻等多模態數據？這些需求決定了選型的未來擴展性。 

七、結論 

隨著 AI 技術與應用的持續滲透，2025年，向量資料庫將不再僅是技術選項，而是企業數據資產管理與決策的核心支柱。選擇適合的向量資料庫，將直接影響 AI 應用的成功與競爭力。面向未來，理解其技術演進趨勢，積極佈局多模態、加密安全與自動化維護，是企業智慧化轉型的關鍵。