隨著大模型（LLM）、生成式AI 與檢索增強生成（RAG）的快速落地，向量資料庫（Vector Database）正成為AI 應用架構中的核心元件。無論是智慧問答、語意搜索，或是AI Agent 與多模態檢索，本質上都離不開對向量嵌入的高效儲存與相似度搜索。
在AWS 上，企業並非只有「上一款獨立向量資料庫」這一種選擇。本文將系統性介紹：
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向量資料庫的用途與核心能力
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AWS 上主流的向量資料庫實作方式
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不同方案的優勢與限制
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如何根據業務場景進行選型
幫助團隊在 AWS Vector Database 相關決策中少走彎路。
什麼是向量資料庫？為什麼AI 應用離不開它？
向量資料庫的核心作用，是儲存、索引和檢索向量嵌入（Vector Embeddings）。
在AI 場景中，文字、圖片、音訊、視訊都會被模型編碼為高維向量，這些向量承載了語意訊息。例如：
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「溫暖的毛衣」和「冬天穿的針織衫」在語意上非常接近
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即使關鍵字不同，向量距離依然很近
向量資料庫正是透過這種「距離」來進行檢索。
核心能力包括：
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高維度向量存儲
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相似度計算（如餘弦相似度、歐氏距離）
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最近鄰搜尋（kNN）
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近似最近鄰（ANN）索引，如HNSW、IVF
相較於每個資料逐一計算相似度，ANN 演算法在犧牲少量精度的前提下，顯著提升了查詢效能，是大規模AI 應用的關鍵。
向量資料庫的典型應用場景
1.RAG（檢索增強生成）
在RAG 架構中，向量資料庫用於在LLM 推理前檢索相關文檔，為模型提供額外上下文，常見於：
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智慧客服
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企業知識庫問答
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技術文件助理
2.聊天機器人記憶
將歷史對話或LLM 輸出轉為向量存儲，實現：
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長期記憶
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相似問題複用
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對話連續性增強
3.語義搜尋
不同於關鍵字搜索，向量搜索基於“含義”匹配，廣泛用於：
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商品搜尋
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內容推薦
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文件檢索
4.AI Agent
AI Agent 可透過向量資料庫快速檢索企業內部數據，用於分析、決策與自動化執行。
5.影像與影片搜尋
透過影像或影片嵌入，實現內容辨識、相似圖片查找與多模態搜尋。
AWS 上的Vector Database 主要選項
從架構角度來看，AWS 上的向量資料庫方案大致可以分為三類：
1.獨立向量資料庫（Standalone Vector DB）
這類產品專為向量搜尋而生，具備成熟的ANN 演算法與高效能索引能力。
AWS 原生與常見選擇：
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Amazon OpenSearch（支援向量搜尋與分析）
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Pinecone（AWS Marketplace）
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Qdrant
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Weaviate
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Milvus / Zilliz Cloud
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Astra DB
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Activeloop Deep Lake
優勢：
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專為大規模向量搜尋優化
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高吞吐、低延遲
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功能聚焦，演算法成熟
挑戰：
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架構複雜度高：需與關聯式資料庫、分析系統同步數據
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維運成本增加：多系統管理、資料一致性、備份與遷移
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學習成本高：新API、新查詢方式
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長期永續性風險：部分產品較新，生態與支持存在不確定性
2.Amazon RDS PostgreSQL + pgvector
pgvector 是PostgreSQL 的向量擴展，允許在表中直接儲存向量字段，並進行相似度搜尋。
優勢：
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PostgreSQL 生態成熟
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可直接使用SQL
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易於上手，學習成本低
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RDS 提供託管維運、備份與高可用
局限：
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在百萬/ 億級向量規模下，效能與擴展性受限
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高效能實例成本較高
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高級技術支援費用昂貴
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向量搜尋並非PostgreSQL 的原生強項
適合：
中小規模AI 應用、PoC、已有PostgreSQL 技術堆疊的團隊
3.基於PostgreSQL 的增強方案（Timescale Cloud + pgvector / pgai）
這一方案的核心思路是：
不引入獨立向量資料庫，而是在PostgreSQL 之上增強向量能力。
核心特點：
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在pgvector 基礎上，透過pgvectorscale、pgai 提升性能
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支援HNSW、IVF、DiskANN 等索引
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支援時間+ 向量的混合查詢
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向量、關聯式資料、事件資料、時間序列統一存儲
技術優勢：
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高召回率、低延遲的ANN 查詢
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適合「即時向量資料」場景（日誌、事件、內容流）
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支援資料生命週期管理與冷熱分層
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可將歷史資料分層至S3，降低儲存成本
架構價值：
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單一資料來源（Single Source of Truth）
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簡化AI 應用資料架構
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保留SQL 與PostgreSQL 生態優勢
AWS 向量資料庫能力比較（概念層面）
從能力維度來看，不同方案的重點明顯不同：
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獨立向量資料庫：極致向量性能，但架構複雜
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RDS PostgreSQL + pgvector：易用，但規模受限
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PostgreSQL 增強方案：在統一架構中平衡效能與複雜度
對於生產級AI 應用而言，向量搜尋能力、擴展性、資料治理與成本控制往往同等重要，而非僅是「向量能不能查」。
結論：如何選擇AWS Vector Database？
不存在“通用最優解”，只有“場景最合適”。
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如果追求極致向量搜尋效能，且團隊能接受複雜架構
→ 可考慮獨立向量資料庫 -
如果希望快速落地、降低學習成本
→ RDS PostgreSQL + pgvector 是可行起點 -
如果目標是生產級AI 應用、長期可擴展架構
→ 基於PostgreSQL 的增強型向量方案更具整體優勢
在AWS 上建構AI 應用時，向量資料庫並不是孤立元件，而是整個資料架構的一部分。是否需要額外系統、如何管理成本、如何確保長期可維護性，往往比單次查詢效能更重要。
