Embedding 完成後，向量仍須妥善儲存，並在使用者提問時快速找出最相似的內容。若以逐筆比對的方式搜尋，運算量會隨資料量線性增加，難以應付大規模知識庫的即時查詢需求。向量資料庫因此透過近似最近鄰（Approximate Nearest Neighbor）索引結構，在可接受的時間內完成相似度搜尋，同時多半支援中繼資料過濾，讓語意檢索得以搭配文件來源、時間等條件一併篩選。

向量資料庫的選項不少，這裡以其中兩個具代表性的 Milvus 與 Qdrant 為例。Milvus 採用儲存與運算分離的雲原生架構，工作節點本身不保存狀態，向量資料交由物件儲存（如 MinIO、S3）持久化，這樣的設計讓運算資源可以獨立水平擴展，適合資料量成長到極大規模、需要叢集部署的場景，也提供代管的 Zilliz Cloud 服務。Qdrant 以 Rust 開發，核心採用 HNSW 索引，部署上可以先用單一容器快速自架，資料量成長後再透過分片與複本擴展為叢集，同時原生支援語意與關鍵字的混合檢索。相較之下，Milvus 更偏向大規模、分散式部署的場景，Qdrant 則在自架的彈性與逐步擴展上更直接。