最近在搭一个知识库问答系统，用的是开源embedding模型转向量，然后存起来做相似度检索。看了一圈，发现大家都在推向量数据库（像Milvus、Qdrant），但也有不少人说ES的kNN功能其实够用了。我现在数据量大概几百万条，要求是毫秒级响应，还得支持复杂的过滤条件（比如按用户ID、时间范围筛）。有点纠结：如果直接用ES，是不是省掉一套运维？但听说向量数据库在高并发和召回率上更稳？有没有用过的老哥说说，实际生产环境里，这俩的差距到底有多大？另外，如果选了向量库，和原来的关系型数据库怎么配合比较合理？