各位大佬，向量数据库和ES向量检索到底怎么选？我人麻了

200万文档这个量级其实挺尴尬的，说大不大说小不小，专门上一套Milvus确实有点重，你们就俩人运维精力肯定吃紧。我自己的经验是ES的dense_vector召回差很多时候不全是索引的问题，得先看看你embedding和query是不是同一套模型、有没有做归一化，还有hybrid search有没有开——纯向量检索在中文同义改写上本来就容易翻车，加个BM25做混合召回，效果提升可能比换库还明显。HNSW的m和ef_search确实值得调，m调到32、ef_search往200以上拉，召回能上来一截，就是延迟和内存会涨。真要上Milvus的话，CPU版跑200万向量完全够用，bge-large才1024维，GPU主要加速的是建索引和批量插入，你这规模没必要，省下的钱不如加内存。我的建议是先别急着换，把ES的混合检索和参数调一轮，实在不行再考虑Qdrant这种轻量点的，Milvus对你们来说运维负担偏重了。

我们当时也是ES转Milvus，200万这个量级其实Qdrant更轻，单机Docker跑就行，运维比Milvus省心多了。召回差不一定全是索引的锅，bge-large-zh本身对同义改写就那样，可以试试换个更大的模型或者加个query改写。CPU跑Milvus检索够用了，GPU主要加速建索引和训练，你们知识库不常全量重建的话没必要上。ES调HNSW参数能救一点，但想质变还是得换专门的向量库。