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# 向量数据库有哪些：8 个方案怎么选
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/top8-vector-databases-for-ai-agents/
- Published: 2026-09-08T15:26:47.000Z
- Updated: 2026-10-16T10:26:22.000Z
- Description: 我们从五个对AI代理特别重要的标准评估了八个向量数据库：免费层类型、支持的代理内存模式、负载下的查询延迟、本地部署可行性和诚实的免费层限制。
- Author: admin
- Tags: TOOL, #Import 2026-10-14 14:41

2026年适合AI代理的最佳免费向量数据库是Actian VectorAI DB Community Edition、Qdrant、Weaviate、Milvus、ChromaDB、LanceDB、pgvector和Pinecone。这八款都可以免费开始使用，但免费开始并不等于可以大规模免费使用，也不等于可以在你的代理运行的地方部署。

代理对向量数据库的需求比一次性检索增强生成（RAG）管道更多。它跨会话读写内存，所以重要的是内存是否能在重启后存活、延迟在并发调用下是否稳定、以及数据库是否能在代理运行的地方运行，包括没有可靠网络的硬件。

免费层无法回答所有这些问题。在真实并发下测试延迟通常意味着要付费购买足够大的计划来产生负载。但免费层确实告诉你每个供应商在哪里划定界限，其中一些界限在你编写任何代码之前就排除了某个选项。一个在14天后删除你的集群。另一个没有自托管选项，所以如果你的数据不能离开你的基础设施，它就被排除了。本指南中的每个条目都清楚地说明了它的限制，你将带着对你部署的清晰推荐和每个选项所放弃内容的真实图景离开。

> 简而言之

此图表鸟瞰式地展示了结果。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/09/1-eML0PUAnRpfcixOhtyomzQ.png)

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/09/1-ygF_slxymyom0pgRNW4vDA.png)

> 我们如何评估这些数据库

我们从五个对AI代理特别重要的标准评估了八个向量数据库：免费层类型、支持的代理内存模式、负载下的查询延迟、本地部署可行性和诚实的免费层限制。

大多数向量数据库比较都是为RAG管道或推荐系统编写的，其中数据库位于无状态API调用之后，并从固定语料库重建。代理不同。代理跨会话积累内存，所以数据库需要持久化状态，而不仅仅是服务查询。这改变了哪些标准重要以及哪些权衡是可接受的。

- **免费层类型。** 完全可自托管且无向量限制、有向量或存储上限的托管免费层，或者是库而非数据库。
- **支持的代理内存模式。** 数据库为代理启用哪种内存架构模式。
- **负载下的查询延迟。** 当多个代理调用同时到达时数据库的表现。
- **本地部署可行性。** 数据库是否可以在没有云依赖的情况下完全在你自己的基础设施上运行。
- **免费层限制。** 当你超出免费层扩展时什么会中断或开始花钱。

下面的每个条目都可以免费开始使用，但每个都带有一定的权衡。

> 8款最佳免费AI代理向量数据库

## 1\. VectorAI DB Community Edition

VectorAI DB是一款自托管向量数据库，旨在从笔记本电脑到气隙生产环境中以相同方式运行。

**免费层：** Community Edition是自托管的，[限制为5,000个向量](https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/news/366642515/Actian-targets-secure-compliant-AI-with-new-vector-database?ref=hubwiz.com)，是此列表中最小的硬限制。单独的30天试用将上限提高到一百万个向量。它作为单个Docker容器发布，没有Kubernetes、etcd或对象存储等外部依赖。在性能方面，[Actian 2026年4月基准测试](https://www.actian.com/company/press-releases/actian-launches-vectorai-db-with-22x-faster-vector-search-for-production-ai-anywhere-including-the-edge/?ref=hubwiz.com)报告在64GB自托管机器上，1000万个向量和768维度下达到745.2 QPS（HNSW `m=32`，`ef_construction=512`，`ef_search=512`），比相同硬件上的Milvus和Qdrant Local高出22倍。该数字是Actian自己的，它在1000万个向量上测量付费引擎，而不是5,000个向量的Community Edition。

**最适合代理的情况是：** 你的代理需要在数据所在的地方运行，而不是在云提供商有数据中心的地方：气隙设施、具有严格数据驻留要求的环境、边缘硬件（包括NVIDIA Jetson和Raspberry Pi），或者任何云出口本身就是约束的部署。Actian将该产品描述为为客户提供合规就绪的配置，这是关于你可以在其上构建什么的声明，而不是随免费层附带的认证。

**代理内存模式：** 边缘和断开连接内存，以及持久化代理内存。集合持久化到磁盘并在重启后存活，单容器模型使边缘和气隙场景在没有Kubernetes堆栈的情况下可行。

**限制：** Community Edition仅支持自托管。没有像Pinecone和Qdrant Cloud提供的托管免费云层，所以如果零基础设施管理是实际要求，这不是正确的选择。

```python
# VectorAI DB -- 基本相似性搜索。
from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance

with VectorAIClient("localhost:6574") as client:
    client.collections.create(
        "agent_memory",
        vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.Cosine),
    )

    client.points.upsert(
        "agent_memory",
        points=[{"id": 1, "vector": [0.1] * 768, "payload": {"text": "示例内存"}}],
    )

    results = client.points.search(
        "agent_memory",
        query_vector=[0.1] * 768,
        limit=5,
    )

```

## 2\. Qdrant

Qdrant是一款Rust原生的开源向量数据库。你可以自托管它，没有向量限制，或在Qdrant Cloud上运行它。

**免费层：** 自托管Qdrant是免费的，没有上限，在Apache 2.0许可下发布。Qdrant Cloud的免费层是永久单节点集群，[0.5 vCPU、1 GB RAM和4 GB磁盘](https://qdrant.tech/cloud/?ref=hubwiz.com)，大约可以容纳[100万个768维度的向量](https://qdrant.tech/documentation/cloud/create-cluster/?ref=hubwiz.com)。

**最适合代理的情况是：** 你的代理需要在生产中进行快速、过滤的检索，你希望有一个在Python、TypeScript、Rust、Go、Java和.NET中有客户端库的引擎。

**代理内存模式：** 持久化代理内存。Qdrant的负载过滤结合向量搜索支持一个代理，该代理存储带有元数据过滤的内存（用于用户、会话和时间戳等字段），然后在查询时检索过滤的子集。

**限制：** 云免费层可用但仍限制在1 GB RAM。自托管消除了上限但增加了运行和监控自己集群的运维开销，查询延迟因数据集大小和过滤复杂性而异，所以根据代理的实际工作负载测试性能。

```python
# Qdrant -- 基本相似性搜索。
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import VectorParams, Distance, PointStruct

client = QdrantClient(url="http://localhost:6333")

client.create_collection(
    collection_name="agent_memory",
    vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE),
)

client.upsert(
    collection_name="agent_memory",
    points=[PointStruct(id=1, vector=[0.1] * 768, payload={"text": "示例内存"})],
)

results = client.query_points(
    collection_name="agent_memory",
    query=[0.1] * 768,
    limit=5,
)

```

Qdrant今天已经在运行自托管代理内存了。如果你的部署是气隙的，关键限制是Qdrant仍然期望你自己操作基础设施。[VectorAI DB在这种情况下定位不同](https://www.actian.com/blog/developer/is-vectorai-db-the-best-air-gapped-qdrant-alternative/?ref=hubwiz.com)，因为它作为单容器部署运行，不需要Kubernetes。

## 3\. Weaviate

Weaviate是一款开源向量数据库，在每个查询中内置了混合搜索，结合密集向量和BM25关键词匹配。

**免费层：** 自托管Weaviate在BSD-3许可下免费且无限制。Weaviate Cloud目前提供14天沙盒试用，之后是付费计划。查看[Weaviate的定价页面](https://weaviate.io/pricing?ref=hubwiz.com)了解最新详情。

**最适合代理的情况是：** 单个查询需要结合关键词匹配和语义相似性，例如代理检索一个必须同时匹配精确实体名称和模糊概念的内存，Weaviate通过REST和GraphQL API暴露这些混合检索工作流。

**代理内存模式：** 混合检索内存。BM25加向量组合是选择Weaviate而非纯向量引擎进行代理召回的主要原因。当内存同时依赖语义概念和精确术语时，这一点最为重要。

**限制：** 如果你想要云托管选项，不再有持久化免费层，只有时间限制的试用。自托管可以避免这一点，但HNSW索引完全存在于内存中，在大规模时成本很高。

```python
# Weaviate -- 基本相似性搜索。
import weaviate
from weaviate.classes.config import Configure
from weaviate.classes.query import MetadataQuery

client = weaviate.connect_to_local()

memories = client.collections.create(
    name="AgentMemory",
    vector_config=Configure.Vectors.self_provided(),
)

memories.data.insert(
    properties={"text": "示例内存"},
    vector=[0.1] * 768,
)

response = memories.query.near_vector(
    near_vector=[0.1] * 768,
    limit=5,
    return_metadata=MetadataQuery(distance=True),
)

client.close()

```

如果你的代理需要在受限的边缘硬件上运行，而不是始终连接的云集群，[VectorAI DB是更实用的选择](https://www.actian.com/blog/developer/weviate-alternatives-is-vectorai-db-the-best-choice-for-edge-devices/?ref=hubwiz.com)，因为它避免将完整的HNSW索引保存在内存中。

## 4\. Milvus

Milvus是一款开源的分布式向量数据库。它为十亿级向量工作负载而构建。

**免费层：** 自托管Milvus在Apache 2.0下没有向量限制。它有两种模式发布：用于本地开发的Milvus Lite和用于单节点部署的Standalone。生产级、高可用性部署需要分布式架构，这会在堆栈中添加Kubernetes等和对象存储（如MinIO）。Milvus支持GPU索引以在大规模下加速。

**最适合代理的情况是：** 你的代理针对达到数亿或数十亿向量的知识库操作，你需要11+索引类型来调整每个集合的召回率和速度权衡。

**代理内存模式：** 大规模持久化代理内存。当代理的内存存储在大数据量时成为瓶颈，而不是会话数或边缘部署是约束时，Milvus是正确的模式。

**限制：** 运维门槛很高。分布式模式不是你为一个副项目搭建的。多节点扩展增加了运维复杂性，Milvus不适合边缘或受限硬件。

```python
# Milvus -- 基本相似性搜索。
from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530", token="root:Milvus")

client.create_collection(collection_name="agent_memory", dimension=768)

client.insert(
    collection_name="agent_memory",
    data={"id": 1, "vector": [0.1] * 768, "text": "示例内存"},
)

results = client.search(
    collection_name="agent_memory",
    data=[[0.1] * 768],
    limit=5,
)

```

如果你需要比Milvus更轻量的部署，[在投入基于Kubernetes的向量搜索设置之前，将其与VectorAI DB进行比较](https://www.actian.com/blog/developer/is-actian-vectorai-db-the-best-lightweight-milvus-alternative/?ref=hubwiz.com)，后者运维开销更低。

## 5\. ChromaDB

ChromaDB是一款开源的嵌入式向量数据库，几乎零配置即可运行。

**免费层：** ChromaDB免费且没有向量限制，无论你是将其嵌入Python进程运行还是作为独立Docker容器运行。没有单独的付费层可以比较，因为该项目不出售像这里其他条目那样的托管云服务。

**最适合代理的情况是：** 你正在原型化代理的内存层，想要迭代分块、检索和提示设计，而无需先搭建任何基础设施。

**代理内存模式：** 工作内存。ChromaDB适用于单进程代理的短暂或开发时内存，但对于多个代理实例并发读取的持久存储来说不太合适。

**限制：** ChromaDB在大规模时未经过生产加固。删除不会缩小索引：Chroma的HNSW增长在设计上是无界的，因为图删除开销很大，所以删除的向量会留下碎片，必须[压缩或重建索引](https://cookbook.chromadb.dev/running/performance-tips/?ref=hubwiz.com)以回收空间。对于持续写入和驱逐内存的代理，这是你拥有的维护工作，加上单节点扩展限制和手动恢复。

```python
# ChromaDB -- 基本相似性搜索。
import chromadb

client = chromadb.PersistentClient(path="./agent_memory")
collection = client.get_or_create_collection(name="agent_memory")

collection.add(
    ids=["1"],
    embeddings=[[0.1] * 768],
    documents=["示例内存"],
)

results = collection.query(
    query_embeddings=[[0.1] * 768],
    n_results=5,
)

```

如果多个代理实例需要读写一个内存存储，嵌入模型是最先耗尽的：[VectorAI DB作为独立服务器运行，多个代理进程可以并发连接](https://www.actian.com/blog/developer/is-actian-vectorai-db-the-best-production-chromadb-alternative/?ref=hubwiz.com)，而不是存在于单个Python进程内。

## 6\. LanceDB

LanceDB是一款开源的嵌入式向量数据库，直接在对象存储上运行，没有单独的服务器进程。

**免费层：** 自托管或嵌入时LanceDB免费且无限制，在Apache 2.0许可下发布。托管无服务器选项[LanceDB Cloud](https://lancedb.com/documentation/cloud/?ref=hubwiz.com)处于私有测试阶段，需要申请，所以自托管是目前唯一可以依赖的路径。

**最适合代理的情况是：** 你的代理在边缘或数据科学工作流中运行，其中到单独数据库进程的网络往返不可接受，你希望向量存储与管道的其余部分位于同一文件系统中。

**代理内存模式：** 边缘和断开连接内存。LanceDB的嵌入式、无服务器设计直接映射到无法假定到数据库进程的持久网络连接的代理。

**限制：** 使LanceDB在边缘表现良好的嵌入模型正是限制它在并发下表现的因素。多代理系统通常有多个进程同时写入同一个表。这是进程内存储处理最差的工作负载，所以在提交之前测试该路径。

```python
# LanceDB -- 基本相似性搜索。
import lancedb

db = lancedb.connect("./agent_memory")

table = db.create_table(
    "agent_memory",
    data=[{"id": 1, "vector": [0.1] * 768, "text": "示例内存"}],
)

results = table.search([0.1] * 768).limit(5).to_list()

```

## 7\. pgvector

pgvector是一个PostgreSQL扩展，为你可能已经在运行的数据库添加向量相似性搜索和向量支持，而不是用单独的系统替换Postgres。

**免费层：** pgvector本身是免费和开源的。如果你已经为Postgres托管付费，该扩展不收取额外费用。如果你还没有运行Postgres，你只是为了获得向量搜索而承担了一个完整的关系数据库。

**最适合代理的情况是：** 你的代理应用逻辑已经在Postgres堆栈上，你想要避免仅为内存存储引入第二个数据库。

**代理内存模式：** 持久化代理内存，集成的。与专用向量数据库相比的优势是事务一致性：代理的内存写入与应用程序其余关系数据在同一事务中一起提交。

**限制：** 专用向量数据库在大规模过滤查询上优于pgvector，除非你也愿意在该环境中运行完整的Postgres实例，否则它不适合气隙或边缘部署。

```python
# pgvector -- 基本相似性搜索。
import psycopg
from pgvector.psycopg import register_vector

conn = psycopg.connect("dbname=agent_memory")
register_vector(conn)

conn.execute("CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector")
conn.execute(
    "CREATE TABLE IF NOT EXISTS memories (id bigserial PRIMARY KEY, "
    "text text, embedding vector(768))"
)
conn.execute(
    "INSERT INTO memories (text, embedding) VALUES (%s, %s)",
    ("示例内存", [0.1] * 768),
)

results = conn.execute(
    "SELECT text FROM memories ORDER BY embedding <-> %s LIMIT 5",
    ([0.1] * 768,),
).fetchall()

```

如果你的工作负载需要在pgvector无法达到的性能上限下运行，[VectorAI DB在你放弃Postgres依赖后的比较](https://www.actian.com/blog/developer/is-actian-vectorai-db-the-best-embedded-pgvector-alternative/?ref=hubwiz.com)更深入地阐述了这种权衡。

## 8\. Pinecone

Pinecone是一款完全托管的无服务器向量数据库，没有自托管选项。

**免费层：** [Starter计划](https://www.pinecone.io/pricing/?ref=hubwiz.com)包括2 GB索引存储、最多五个索引、每月200万个写入单位和100万个读取单位，限制在单个AWS区域（us-east-1）和一个项目。Pinecone不发布永久向量计数，所以存储是实际约束。

**最适合代理的情况是：** 你原型化时想要零基础设施管理，并且你愿意让代理的内存完全存在于你自己的基础设施之外。

**代理内存模式：** 用于原型化的工作内存。免费层针对评估和小型项目，而不是代理在生产中的持久化、增长的内存存储。

**限制：** 对代理来说最大的限制不是存储上限；而是根本没有自托管选项。如果你的部署约束是数据不能离开你的基础设施，无论免费层多么慷慨，Pinecone都被取消资格。

```python
# Pinecone -- 基本相似性搜索。
from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec
import os

pc = Pinecone(api_key=os.environ["PINECONE_API_KEY"])

pc.create_index(
    name="agent-memory",
    dimension=768,
    metric="cosine",
    spec=ServerlessSpec(cloud="aws", region="us-east-1"),
)

while not pc.describe_index("agent-memory").status["ready"]:
    pass

index = pc.Index("agent-memory")
index.upsert(vectors=[("1", [0.1] * 768, {"text": "示例内存"})])

results = index.query(vector=[0.1] * 768, top_k=5)

```

如果你的代理部署约束完全排除了仅云数据库，[针对Pinecone的自托管案例](https://www.actian.com/blog/developer/is-actian-vectorai-db-the-best-on-premises-pinecone-alternative/?ref=hubwiz.com)详细说明了这条界限在哪里划定。

## 9、如何选择

按以下顺序选择：部署环境、现有基础设施，然后是规模。

部署环境排在第一位，因为它是三者中唯一可以完全取消某个选项资格的。仅云数据库无法被说服进入气隙设施，在具有数据驻留要求的[受监管环境](https://www.actian.com/blog/developer/how-to-build-a-hipaa-compliant-ai-ecosystem-without-the-cloud/?ref=hubwiz.com)中，没有免费层慷慨到可以改变这一点。相比之下，存储上限只是你最终要付费提高的数字。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/09/0-5YBwqra-7YUR5nSe.png)

有两个考虑因素在这个决策树之外。如果你已经在运行Postgres，pgvector可以避免启动第二个数据库，无论你在哪里部署。如果你正在构建十亿级向量规模，Milvus是从一开始就为它设计的。如果你正在原型化，从本地ChromaDB开始，只有在实际需要时才迁移到托管端点。

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原文链接: [8 Best Free Vector Databases for AI Agents in 2026](https://medium.com/actian-for-developers/8-best-free-vector-databases-for-ai-agents-in-2026-470145f5d4e7?source=home%5Ffor%5Fyou---------158-98--------------------7bceda96%5Fe78d%5F4846%5F98f4%5F9e7892c08a35-------15---------)

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