最近在搭一个知识库问答系统，文档量大概几十万篇，用的OpenAI embedding。一开始图省事直接存pgvector里，但查起来感觉召回率不太行，尤其是一些语义相近但表述不同的句子。后来看很多人说专用向量数据库效果好，就试了试Milvus，确实快一些，但部署和维护成本上来了。有点纠结：是不是我数据量还没到必须上专用库的程度？还是说pgvector的索引参数没调好？另外，未来如果数据涨到千万级，从pgvector迁移到Milvus是不是很痛苦？有没有大佬分享一下实际业务里的选型经验，顺便说说HNSW和IVF这些索引到底怎么选？先谢过。