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id: ai.vector-db.index
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title: 向量数据库
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type: index
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domain: ai
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stack: [vector-db]
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tags: [向量数据库, HNSW, pgvector, Chroma, Milvus]
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week: [5, 6]
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# 向量数据库
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RAG 的检索基础设施。重点是讲清楚**距离度量、近似索引的召回和延迟取舍、带过滤的检索、选型理由**，而不是背某个产品的 API。项目里使用 pgvector（复用第 3~4 周学的 PostgreSQL）。
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## 学习路线
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| 顺序 | 课程 | 级别 | 预计 |
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| 1 | [向量检索原理：距离度量、暴力检索、HNSW / IVF 近似索引](01-ann-metrics.md) | 基础 | 2.5 小时 |
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| 2 | [向量库选型和 pgvector 实战：Chroma / pgvector / Milvus / Elasticsearch](02-selection-pgvector.md) | 进阶 | 3 小时 |
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## 企业场景
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- [多租户知识库的向量索引：隔离、过滤召回和增量更新](scenarios/multi-tenant-index.md)
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## 面试题
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- [向量数据库面试题](interview.md)
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## 示例代码
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- [examples/vector-stores](examples/vector-stores/)：`chroma_demo.py`（内存模式，自带向量，元数据过滤、更新删除，和暴力检索对比召回率）；`pgvector_demo.py`（HNSW 索引、过滤查询、执行计划，需要 `TEST_DATABASE_URL` 和 pgvector 扩展，否则跳过）
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## 在 16 周计划中
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- [第 5 周：RAG（一）](../../../plan/week05-rag-1.md)、[第 6 周：RAG（二）](../../../plan/week06-rag-2.md)
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## 官方资料
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产品更新很快，接口和参数以官方文档为准：
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- pgvector：https://github.com/pgvector/pgvector
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- Chroma：https://docs.trychroma.com/
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- Milvus：https://milvus.io/docs
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- Elasticsearch 向量检索：https://www.elastic.co/docs/solutions/search/vector
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