每个AI项目都会面临并发用户和延迟峰值等挑战。选择向量数据库时，应关注性能、检索质量和操作复杂性。向量数据库通过存储高维向量嵌入来解决相似性搜索问题，适用于需要快速检索的场景。评估时需测试实际数据和查询模式，以确保满足需求。

n8n现已支持Redis向量存储节点，允许在工作流中进行向量搜索。这一集成简化了架构，使团队能够在同一Redis系统中处理检索、语义查找和缓存。Redis的内存存储提升了查询速度，适用于聊天记录和会话状态等多种数据结构。用户可通过混合搜索结合向量搜索与元数据过滤，提高查询相关性。

Pinecone推出了专用读取节点（DRN），为其向量数据库提供可预测的性能和成本，适用于高吞吐量应用。DRN通过专用硬件确保查询稳定性，消除基础定价波动，支持快速查询和低延迟，适合严格服务水平的应用。与按需模式相比，DRN在成本可预测性和扩展性上表现更佳。

构建AI应用需要高维向量搜索，传统数据库无法满足需求。主要的五大向量数据库包括Pinecone（无服务器，自动扩展）、Qdrant（开源，快速高效）、Weaviate（结合向量与传统数据库）、Chroma（轻量嵌入式）和Milvus（亿级数据处理）。选择合适的数据库时需考虑性能、复杂性和成本。

我们与DeepLearning.AI合作推出的中级课程“多向量图像检索”旨在帮助AI开发者掌握先进的视觉内容检索技术。课程由Qdrant的Kacper Łukawski主讲，内容涵盖多向量嵌入、文本检索和优化技术，以提升搜索的精度和效率。

Amazon OpenSearch Service 推出了无服务器 GPU 加速和自动优化功能，帮助用户以更低成本快速构建大规模向量数据库。GPU 加速可提高构建速度至最高 10 倍，自动优化提升搜索质量和效率，节省配置时间。这些功能适用于生成式人工智能应用，用户可在创建或更新域时启用。

向量搜索是一种基于语义的搜索技术，通过将数据转化为数值向量来理解用户意图，从而提供更相关的搜索结果。它是现代AI应用的基础，支持个性化推荐和多模态搜索，提升搜索准确性和用户体验。

PowerMem是一个开源智能记忆系统，结合向量、全文和图检索，支持AI系统的长期上下文保留。它采用时间衰减加权，优先考虑近期相关记忆，适用于对话记忆、客户历史检索和多智能体协作。主要特点包括智能记忆提取、混合检索和多智能体支持，并提供轻量级Python SDK及与LangChain、LangGraph的集成。

向量是游戏开发中的基础数学工具，表示大小和方向。主要运算包括加法、减法、标量乘法、点积和叉积，广泛应用于位置更新、视野检测和光照计算等。掌握向量运算对3D编程和物理模拟至关重要。

Infinity是一个为LLM应用设计的AI原生数据库，支持混合搜索，包括稠密和稀疏嵌入、张量、全文及结构化字段。它提供低延迟、高吞吐量的检索，适用于RAG、搜索、推荐、问答和对话AI，并配有易用的Python SDK和单一二进制部署选项。

GigaOm发布了第三版向量数据库雷达报告，评估了17种解决方案，显示向量数据库的广泛应用。报告强调，企业需结合混合检索和高级排名，以满足生成AI驱动下的多样化应用需求。

2025年11月3日，OpenJDK生态系统活跃，JDK 26的三个JEP被提升为目标，三个JEP被提议。JEP 529引入向量API，JEP 516改进对象缓存，JEP 500限制final字段变更。JDK 26预计于2026年3月17日发布。

本文介绍了MyVector插件的实现，包括向量搜索模式设计、嵌入工作流、混合搜索及性能权衡，重点在于嵌入的存储与索引、工作流设计，以及HNSW与暴力搜索的比较。MyVector支持SQL过滤，确保搜索的相关性与安全性，适用于多租户应用。