向量数据库和ES到底怎么选？做RAG检索被搞懵了

50万条其实faiss扛得住，慢多半是没做index调优或者每次全量重建闹的。频繁更新的话faiss确实不友好，pgvector增量写入省心但召回一般，Milvus更新灵活性能也够，就是运维多个组件。混合检索做中文基本是刚需，BM25补关键词，向量管语义，两个一起上召回提升很明显。ES的kNN性能不如专用向量库，但你已经有ES的话省事，图省心就pgvector，要规模就Milvus。

50万条其实pgvector完全扛得住，别被Milvus的排面吓到。你痛点主要是全量重建索引，换pgvector或ES都能增量写入，但ES的kNN底层还是HNSW，跟专用向量库比差在过滤和召回调优上，中文场景还得自己配分词器。混合检索我建议上，BM25兜底关键词，向量管语义，实际项目里纯向量翻车概率不低。频繁更新的话优先看写入放大和段合并开销，ES这块坑挺多的。

频繁更新的话Milvus比faiss省心多了，混合检索中文场景基本是标配，光靠向量容易漏关键词。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。