為什麼要再比一次？
昨天我聊過 FAISS、Milvus、Pinecone 的比較。
今天再加上 Weaviate，因為它在近兩年聲勢很高，特別是在 混合檢索（Hybrid Search）與 Graph 擴展 上有特色。
對要做 RAG 系統的人來說，選對資料庫可能比選模型還重要。

1. FAISS：單機原型神器

• 定位：輕量級向量檢索庫
• 開發者：Meta AI
• 優點：
  • pip install 即可上手
  • 記憶體內檢索，速度極快
  • 社群範例多，適合學習與 POC
• 缺點：
  • 不支援分散式
  • 沒有原生 API / 權限控管
  • 要自己做持久化
• 適合場景：小規模應用、實驗專案、Demo

2. Milvus：開源大規模解決方案

• 定位：分散式向量資料庫（企業級）
• 開發者：Zilliz
• 優點：
  • 開源，社群活躍
  • 支援十億級向量
  • 可 GPU 加速、支援混合查詢（向量 + metadata）
• 缺點：
  • 部署相對複雜（K8s / Docker Compose）
  • 效能調校需要經驗
• 適合場景：企業內部長期部署，大數據、高併發檢索

3. Pinecone：SaaS 型雲端方案

• 定位：雲端託管向量資料庫
• 優點：
  • 免運維，API 即用
  • 高可用性 SLA
  • 與 LangChain、LlamaIndex 整合容易
• 缺點：
  • 長期需付費
  • 資料存放雲端，可能有隱私顧慮
  • 可自訂性不如自架方案
• 適合場景：需要快速上線的 SaaS 團隊、Demo 給客戶

4. Weaviate：向量 + 知識圖譜

• 定位：開源向量資料庫 + Graph 擴展
• 開發者：Semi Technologies
• 優點：
  • 原生支援混合檢索（向量 + keyword BM25）
  • Graph-like 結構，可建立概念與關係
  • 插件化（支援 HuggingFace、OpenAI、Cohere 等 embedding）
  • RESTful / GraphQL API 易用
• 缺點：
  • 記憶體需求高，效能調優要小心
  • 部署比 FAISS 難，但比 Milvus簡單
  • 生態仍在快速演進，API 偶有變動
• 適合場景：需要「語意檢索 + 關聯查詢」的應用（例如知識圖譜 + 問答）

四者比較表

我的觀察

• POC / 學習 → FAISS：最快上手，不會卡基礎環節。
• 大規模企業 → Milvus：你需要水平擴展，Milvus 是穩定選項。
• SaaS 團隊 → Pinecone：免運維 + API 快速交付，商業化最佳。
• 知識圖譜 + 檢索 → Weaviate：如果你的資料有強結構化關係，Weaviate 能發揮優勢。

結語
在 RAG 專案裡，向量資料庫的選擇比你想的更影響體驗。

• 想快 → FAISS / Pinecone
• 想大 → Milvus
• 想聰明（Graph + Hybrid）→ Weaviate

我自己的路線是：
先用 FAISS 驗證想法 → 成功後 Milvus 部署 → 特定應用再 嘗試 Weaviate。