xb

向量数据库技术跟踪

🎯 技术选型策略

xb 当前策略：专注支持 Qdrant 一个向量数据库。

原因：

• ✅ 开源、成熟、性能优秀
• ✅ API 简洁，与 xb 理念契合
• ✅ 对于 AI 辅助开发场景足够用
• ✅ 避免过度设计和维护成本

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📅 定期评估计划

每季度：Qdrant API 同步

时间：1 月、4 月、7 月、10 月

检查内容：

1. Qdrant Release Notes: https://github.com/qdrant/qdrant/releases
2. API 文档变化: https://qdrant.tech/documentation/
3. Go Client 更新: https://github.com/qdrant/go-client

关注点：

• 新增搜索参数
• Filter 语法变化
• 性能优化参数
• Breaking Changes

行动：

• 如有必要，更新 to_qdrant_json.go
• 更新文档
• 添加测试

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每半年：新兴向量数据库评估

时间：1 月、7 月

评估对象：

1. LanceDB ⭐ 重点关注

地址: https://github.com/lancedb/lancedb

关注原因：

• Rust 编写，性能极佳
• 支持 SQL 查询（与 xb 理念一致）
• 嵌入式部署简单
• Apache 2.0 开源

评估标准：

• 性能是否超过 Qdrant >30%？
• API 是否更适合 xb？
• 社区活跃度如何？

行动：

• 性能测试（1M, 10M 向量）
• API 适配性分析
• 决定是否替换 Qdrant

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2. pgvector 2.0+

地址: https://github.com/pgvector/pgvector

关注原因：

• PostgreSQL 原生，部署极简
• 持续性能改进
• 与 xb 的 SQL 生成完美契合

评估标准：

• 性能是否接近 Qdrant？（>80%）
• 对于小规模（<10M）是否更简单？

行动：

• 性能对比测试
• 评估是否可以作为”简单模式”的默认选择

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3. 其他新兴产品

监控列表：

• Chroma: Python 生态，AI 友好
• Vespa: 原生多样性支持
• Milvus: 企业级方案
• Turbopuffer: 新兴产品

评估周期：每半年快速调研

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🎯 替换 Qdrant 的标准

必须满足所有条件

1. ✅ 性能明显优于 Qdrant (>30%)
2. ✅ API 更简洁或更适合 xb
3. ✅ 开源且许可友好（Apache 2.0 或 MIT）
4. ✅ 社区活跃度高（GitHub stars >5K）
5. ✅ 生产级稳定（至少 1.0 正式版）
6. ✅ 完整文档和示例
7. ✅ Go 客户端支持良好

决策流程

发现潜在替代品
  ↓
初步评估（文档、社区）
  ↓
性能测试（10M 向量）
  ↓
API 适配性分析
  ↓
满足所有标准？
  ├── ✅ 是 → 规划迁移（至少 2 个版本过渡期）
  └── ❌ 否 → 保持 Qdrant

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🔄 支持第二个向量数据库的标准

何时考虑支持第二个？

只在以下情况:

1. 明确的场景差异
   示例: Qdrant（云端大规模）+ 自研（本地小规模）
   
2. 用户强烈需求
   示例: 50+ 用户请求同一个数据库支持
   
3. 维护成本可接受
   示例: API 非常相似，可复用 80% 代码

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🛠️ 自研向量数据库评估

何时考虑自研？

场景:
  - 政府/大企业内部系统
  - 数据安全要求极高
  - 运行在专用 AI 电脑（非云端）
  - 需要深度定制

优势:
  ✅ 完全可控
  ✅ 深度集成 xb
  ✅ 针对特定场景优化

劣势:
  ❌ 研发成本高
  ❌ 维护负担重
  ❌ 性能可能不如成熟产品

决策:
  只有在明确需要且资源充足时才考虑

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📊 当前状态 (2025-10-26)

Qdrant 状态

• 版本: 1.x
• 稳定性: 生产级 ✅
• 性能: 满足需求 ✅
• 社区: 活跃 ✅
• 决定: 保持支持 ✅

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潜在替代品状态

数据库	版本	性能 vs Qdrant	API 简洁度	评估结论
LanceDB	0.x (Beta)	未测试	SQL 支持 ⭐	关注中
pgvector	0.5.x	~60%	完美契合	小规模可用
Chroma	0.4.x	~50%	一般	暂不考虑
Milvus	2.x	~90%	复杂	暂不考虑

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下次评估时间

• Qdrant API 同步: 2026-01
• 新兴产品评估: 2026-01
• 自研可行性评估: 2026-07

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🎯 维护清单

Qdrant 相关文件

xb/
├── to_qdrant_json.go          ⭐ 核心实现
├── qdrant_test.go             ⭐ 测试
├── doc/
│   ├── VECTOR_DIVERSITY_QDRANT.md        使用指南
│   ├── QDRANT_NIL_FILTER_AND_JOIN.md     nil/0 过滤
│   └── QDRANT_API_SYNC_STRATEGY.md       ⭐ 本文档

每季度检查

• Qdrant Release Notes
• API 文档变化
• 性能优化建议
• 更新 xb 实现（如需要）

每半年评估

• LanceDB 进展
• pgvector 性能
• 新兴产品调研
• 决定是否需要调整策略

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💡 总结

核心策略

当前: 专注 Qdrant ⭐
  - 足够用
  - 避免过度设计
  - 降低维护成本

未来: 持续评估
  - 每季度同步 Qdrant API
  - 每半年评估新兴产品
  - 只在有明显优势时才替换

长期: 保持灵活
  - API 独立于 Qdrant
  - 用户代码不绑定特定数据库
  - 随时可以切换

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务实的技术选型 + 持续的技术跟踪 = 长期成功 ✨

Qdrant 一个就够了，但要保持关注新技术！ 🚀

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