1. 向量搜索的现状与挑战
向量搜索技术近年来确实火得一塌糊涂，但很多人可能不知道，这玩意儿早在20年前就在学术界开始研究了。我第一次接触向量搜索是在2016年做推荐系统时，当时用Word2Vec生成商品embedding，然后用最原始的余弦相似度计算，效果就已经比传统的关键词匹配强不少。
现在的向量搜索技术已经进化到什么程度了呢？简单来说就是：任何东西都能变成向量——文字、图片、视频、甚至一段代码。但问题来了，光有向量搜索就够了吗？我在实际项目中踩过的坑告诉我，远远不够。
举个例子，去年我们团队做一个电商搜索系统，开始只用了纯向量搜索。用户搜索"适合海边度假的红色连衣裙"，系统确实能找到语义相似的裙子，但完全忽略了"红色"这个明确需求。这就是纯向量搜索最大的痛点——太"模糊"了。后来我们引入混合搜索后，准确率直接提升了40%。
2. 为什么专用向量数据库难成气候
2.1 技术同质化严重
现在市面上的专用向量数据库，扒开看内核基本都是那几样：FAISS、HNSW、IVF。去年我评测过7个主流向量数据库，发现它们的底层算法相似度高达80%。就连性能优化手段也大同小异——无非是量化压缩、GPU加速、分布式这些老套路。
最搞笑的是，有些专用向量数据库的benchmark简直是在自欺欺人。它们测试时只返回ID不返回实际数据，但现实中谁会用这样的搜索？我实测过，当需要返回12个字段时，QPS直接腰斩。这种脱离实际的优化，就像只练花架子不练实战的武术。
2.2 巨头的降维打击
2023年大模型火爆后，所有数据库巨头都在半年内加上了向量搜索功能。PostgreSQL出了PGVector，MongoDB搞了Atlas Vector Search，就连Redis都不声不响地支持了向量查询。这就像智能手机吞并MP3、相机一样，专用向量数据库的生存空间被挤压得所剩无几。
我认识几个做专用向量数据库的创业者，他们现在最头疼的不是技术，而是怎么回答投资人的灵魂拷问："如果AWS/Google也做这个，你们怎么办？"现实是，不仅云厂商在做，连S3存储服务都开始支持向量搜索了。
3. 混合搜索的实战优势
3.1 真实场景的需求组合
在实际项目中，我从来没见过只需要纯向量搜索的场景。最近给一家银行做知识库系统，需求就很典型：
- 精确匹配：合同编号、条款序号
- 语义搜索：描述性条款的理解
- 条件过滤：生效日期、适用地区
如果用纯向量数据库，光实现"2023年后签订的与数据安全相关的合同"这种查询就得折腾死人。而用Elasticsearch的混合搜索，一个查询就能搞定：
{ "query": { "bool": { "must": [ {"range": {"sign_date": {"gte": "2023-01-01"}}}, {"match": {"content": "数据安全"}}, {"knn": { "embedding": { "vector": [0.1, 0.2, ..., 0.8], "k": 10 } }} ] } } }3.2 性能与成本的平衡
纯向量搜索对算力的消耗简直是个无底洞。我们做过测试，在相同硬件下：
- 纯向量搜索：QPS 1500，延迟50ms
- 先结构化过滤再向量搜索：QPS 4500，延迟20ms
这是因为结构化过滤可以先筛掉90%不相关数据，大幅减少向量计算量。就像去图书馆找书，先确定区域再找书架，比全馆瞎逛高效多了。
4. 实现混合搜索的技术路径
4.1 现有数据库的向量扩展
现在主流数据库基本都提供了向量扩展方案：
- Elasticsearch：8.0+原生支持kNN，配合原有的全文检索
- PostgreSQL：PGVector扩展，支持SQL直接操作向量
- Redis：RedisSearch模块，内存级向量检索
我最近用PGVector做了一个项目，它的优势是ACID事务保证。比如电商场景下，商品上架后要立即可搜，传统方案要处理数据同步延迟，而PGVector一个事务就搞定：
BEGIN; INSERT INTO products VALUES (...); INSERT INTO product_embeddings VALUES (..., '[0.1,0.2,...]'); COMMIT;4.2 混合架构设计
对于超大规模场景，可以采用分层架构：
- 过滤层：用Elasticsearch处理结构化查询
- 向量层：用FAISS/Milvus做精排
- 融合层：RRF算法合并结果
我们为某视频平台设计的架构就是这样，日均处理20亿次查询。关键是要控制数据流动：
用户查询 → ES过滤(90%数据) → 向量搜索(10%数据) → 重排序 → 返回这比全量向量搜索节省了80%的计算资源。
5. 开发者该如何选择
5.1 技术选型建议
根据我的经验，可以按场景这样选：
- 简单应用：直接使用Elasticsearch/PGVector
- 高性能需求：Elasticsearch+FAISS组合
- 超大规模：考虑Milvus等分布式方案
最近帮一个创业团队做技术选型，他们最终选择了Supabase(PGVector)+Elasticsearch的组合，开发效率高，两个月就上线了AI客服系统。
5.2 避坑指南
新手最容易踩的坑就是过早优化。见过不少团队一上来就折腾分布式向量数据库，结果连数据规模都没过百万。我的建议是：
- 先用最简单方案(PGVector)跑通流程
- 性能不够时加缓存(Redis)
- 最后考虑专用方案
另外一定要测试真实查询，别被只返回ID的benchmark忽悠了。我们有一套测试方法论：
- 准备真实业务查询样本
- 测量端到端延迟(包含数据传输)
- 验证结果相关性(人工评估)
6. 未来趋势展望
从技术演进看，向量搜索正在经历"CPU→GPU→TPU"的升级。最近测试NVIDIA的CAGRA算法，在A100上比CPU快15倍。但这反而加速了向量搜索成为标配的进程——当技术变得普适，专用产品的空间就越小。
大模型的发展也在改变游戏规则。Claude用grep处理上下文的消息让很多人震惊，这说明：
- 组织信息的方式可以很多样
- 向量搜索只是工具之一
- 最终目标是效果，不是技术本身
我在多个项目中验证过，混合搜索的MRR(平均倒数排名)比纯向量搜索高30%以上。这就像做菜，光有主料不够，需要各种调料配合才能出美味。
