為什麼要比較向量資料庫？
在 RAG 系統裡，向量資料庫是「大腦的記憶體」。
Embedding 模型把文字轉成向量
向量資料庫負責儲存與檢索
最後再把檢索結果交給 LLM 生成答案

問題是：市面上有好多選擇，該挑誰？
我自己踩過幾次坑，發現不同場景其實需要不同方案。今天就整理 FAISS / Milvus / Pinecone 的比較。

1. FAISS：輕量、單機、快速
開發者：Meta AI
特點：
適合單機、原型開發
支援多種索引方式（Flat, IVF, HNSW）
社群資源多，容易找到範例

優點：
部署超快，pip install 就能用
記憶體內運算，速度極快
適合做 POC（Proof of Concept）

缺點：
不支援分散式，資料量大會吃爆記憶體
沒有原生權限管理
要自己維護持久化

我的用法：
第一次做工廠維修手冊助理，就是用 FAISS。小量文件（幾萬段落），快、便宜、好用。

2. Milvus：開源、分散式、社群活躍
開發者：Zilliz（支援開源社群）
特點：
真正的分散式向量資料庫
支援數十億級別向量
有支援混合查詢（向量 + 結構化條件）

優點：
開源社群大，文件與範例完整
可水平擴展，適合企業長期使用
支援 GPU 加速

缺點：
部署相對複雜，需要 Kubernetes / Docker Compose
效能調優需要經驗
初學者會覺得「上手門檻比 FAISS 高」

我的觀察：
如果你準備做企業級應用，Milvus 幾乎是必選之一。尤其是需要大規模數據、多人同時查詢時，它的分散式設計很重要。

3. Pinecone：雲端即服務
定位：SaaS 型向量資料庫
特點：
免維護，直接使用 API
有高可用 SLA
與 LangChain 等框架整合方便

優點：
不需要運維，專注在應用
內建多租戶、權限管理
免費方案可快速試驗

缺點：
商業服務，長期使用要付費
無法完全掌控基礎設施
資料放雲端，可能有隱私顧慮

我的經驗：
當時在做 demo 給老闆看時，我選 Pinecone。因為不需要自己維護叢集，可以專注展示「問答功能」，而不是忙著修資料庫。

三者比較表

結語
如果要一句話總結：
FAISS：最適合個人實驗 & 小型專案
Milvus：最適合企業級長期部署
Pinecone：最適合快速產品化 & SaaS 團隊

我的建議：
從 FAISS 開始，跑得通 → 換 Milvus 做擴展 → 要快展示給老闆 → 用 Pinecone。

這樣，就能用最小代價，逐步把 RAG 系統做大。