用向量数据库存开源模型生成的embedding，有没有必要上Milvus？

几十万条数据的话，试试Qdrant吧，比Milvus轻量不少，个人项目维护起来省心多了。

几十万条数据用faiss确实有点难受，尤其每次更新都得重训索引，体验太差了。Milvus性能肯定没问题，但个人项目搞它维护成本真不低，光etcd和那一堆组件就够喝一壶的。我建议可以试试Qdrant，有docker单机版部署挺轻量，性能也够用，或者Chroma直接上手最简单，数据量再大点再考虑上Milvus也不迟。

几十万条数据用faiss确实开始吃力了，我踩过类似的坑。如果你的项目是长期维护或者打算上线的，Milvus其实挺值得折腾的，部署重但后期扩展省心很多，尤其索引构建和增量更新比faiss方便太多了，docker compose一键部署之后其实没那么吓人。不过要是纯个人玩票或者原型验证，Chroma完全够用，它本身就是为轻量场景设计的，性能在几十万量级也不差，而且api对新手友好。Pinecone免费额度确实抠，几万条就烧完了，不太推荐长期依赖。另一个思路是试试Qdrant，它比Milvus轻，单节点部署不需要etcd，性能也很能打，我自己的小项目就切过去了。唯一提醒是，不管选哪个，先确认你的embedding维度跟数据库兼容，ChatGLM3的向量维度我记得是4096，有些库默认配置可能得改。

几十万条数据用faiss确实开始吃力了，更新索引那块太真实。我个人觉得如果只是做RAG原型或者个人项目，上Milvus确实有点杀鸡用牛刀，Chroma或者更轻量的Qdrant单机版基本够用，部署起来省心很多。当然要是以后数据量奔着百万以上去，或者想练手分布式架构，那Milvus还是值得折腾一下的，不过etcd那套配置确实劝退。可以先用Chroma跑起来，等真到瓶颈了再迁也不迟。

几十万条数据确实是个分水岭，faiss本地维护太折腾了。我自己之前也纠结过，后来试了Qdrant，docker一跑就能用，性能足够还不用配etcd，维护成本比Milvus低不少。不过如果你后续数据量上百万或者要搞高并发，可能还是得上Milvus，但个人项目前期真没必要。Chroma也挺香，简单粗暴，就是高级功能少点，看你对扩展性要求高不高了。

几十万条数据量其实faiss加个分片就能撑，Milvus部署成本对个人项目来说确实有点高了。

几十万条数据用faiss确实会碰到更新瓶颈，Milvus部署确实重但胜在稳定，个人项目如果不想折腾运维，可以先试试Chroma或者Qdrant的docker版，后者性能不错且配置简单。Pinecone免费额度对几十万条可能撑不了多久，除非你愿意花钱。我之前用Chroma跑过类似规模，速度完全够用，就是功能没Milvus那么全。

几十万条的话上Milvus确实有点杀鸡用牛刀，Chroma加个简单分片就够你玩的了。