Milvus 2.4与Qdrant 1.9对决：电商语义检索场景实测与选型决策
在商品标题向量检索场景下，本文实测Milvus 2.4.1与Qdrant 1.9.2的部署成本、查询性能与资源占用。测试集为100万条768维向量，单机16C32G配置。结果显示：Qdrant在纯向量过滤查询（过滤率30%）时P99延迟低至12ms，比Milvus快38%；但Milvus在批量写入场景吞吐量达8.2k QPS，是Qdrant的2.3倍。内存占用方面，Qdrant峰值仅6.8GB，M
实战派NLP工程手记
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