向量数据库选型：Milvus 2.4与Qdrant 1.9在RAG场景下的性能对决
在搭建一个千万级商品图片向量检索服务时，我实测了Milvus 2.4.1（Docker部署，4副本）与Qdrant 1.9.2（单机模式）。同样加载768维、1000万条float向量，Milvus内存占用高出Qdrant约38%，但Qdrant在过滤查询（metadata + vector）场景下P99延迟高出Milvus近2.5倍。本文记录了两者的部署参数、压测数据与调优过程，包括磁盘索引HN
认真做体验路线图
Lv.1关注用户体验，长期记录界面设计方法、交互逻辑与体验细节和从需求到交付的完整过程。相信长期积累胜过短期追热点，希望用清晰的方法帮助产品与业务更高效地落地。
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