向量数据库选型求助，Milvus和Chroma到底该怎么选？

几千到几万文档这个量级其实挺尴尬的，Chroma 一开始确实舒服，但它的 HNSW 索引参数默认值偏保守，数据上来之后召回和延迟都会变差，而且它持久化用的是 SQLite + 文件，并发写多点就容易出问题。Milvus 单机版用 docker compose 起其实没那么吓人，standalone 模式一个 compose 文件就搞定了，资源占用看你数据量，几万条根本不算什么，但它的运维心智确实比 Chroma 重不少。我自己这个量级最后选了 Qdrant，单二进制或者 docker 一条命令就能跑，Rust 写的性能很稳，过滤检索这块比 Chroma 强太多，payload 索引也做得细。它有个 local mode 可以直接嵌进 Python 进程里，开发阶段连服务都不用起，后面要独立部署再切过去，迁移成本很低。要说缺点就是生态和文档相比 Milvus 还是薄一点，社区案例没那么多，但个人项目完全够用了。你这个规模我建议先 Qdrant 试水，真到百万级再考虑 Milvus 集群也不迟。