最近在搭一个基于RAG的客服问答系统，数据量大概十几万条，主要是产品手册和技术文档。目前用text2vec-base-chinese做embedding，默认768维，但看到网上有人说降维到256甚至128能省资源，也有人说降维会影响召回率。我自己试了下降到256，相似度检索的结果确实感觉有点飘，但又拿不准是不是代码写错了。另外还纠结是直接用faiss还是换个专业的向量数据库（比如Milvus或Weaviate），毕竟我之后还想做增量更新。有没有老哥能给点实践经验，比如维度、索引类型、还有部署时内存怎么估？先谢了。