我们团队已经有 PostgreSQL，想直接 pgvector。会不会后面被坑到重构？

]]>https://localaihub.com/topic/57/pgvector-做小团队知识库够不够RSS for NodeWed, 03 Jun 2026 19:20:10 GMTSat, 02 May 2026 20:59:00 GMT60结论可以保守：pgvector 先跑，抽象 collection 接口，别把业务绑死在 SQL 细节里。

]]>https://localaihub.com/post/138https://localaihub.com/post/138Sun, 03 May 2026 19:29:00 GMT做个压测就行。top_k、过滤、rerank、生成分开打点，不要只看总耗时。

]]>https://localaihub.com/post/137https://localaihub.com/post/137Sun, 03 May 2026 17:28:00 GMT我们一开始就是 5 个人内部问文档，看来 pgvector 够。

]]>https://localaihub.com/post/136https://localaihub.com/post/136Sun, 03 May 2026 16:07:00 GMT不是不用，是先看你有没有它们解决的问题。没有就别引入。

]]>https://localaihub.com/post/135https://localaihub.com/post/135Sun, 03 May 2026 14:50:00 GMT那是不是不用 Qdrant/Milvus？

]]>https://localaihub.com/post/134https://localaihub.com/post/134Sun, 03 May 2026 13:49:00 GMT还有备份。Postgres 一起备份很省心，专门向量库又多一套运维。

]]>https://localaihub.com/post/133https://localaihub.com/post/133Sun, 03 May 2026 12:55:00 GMT12 万没啥压力。真正要看并发、更新频率、过滤条件复杂度。

]]>https://localaihub.com/post/132https://localaihub.com/post/132Sun, 03 May 2026 11:52:00 GMT我们 12 万 chunk，768 维，pgvector 现在还行。慢的是 PDF 入库，不是查。

]]>https://localaihub.com/post/131https://localaihub.com/post/131Sun, 03 May 2026 09:10:00 GMT如果你们 RLS 已经用起来，权限过滤会舒服很多，但别忘了应用层也要带 tenant 条件。

]]>https://localaihub.com/post/130https://localaihub.com/post/130Sun, 03 May 2026 06:15:00 GMT弱点是向量服务能力没有专门库丰富，监控和分片也要自己想。

]]>https://localaihub.com/post/129https://localaihub.com/post/129Sun, 03 May 2026 04:22:00 GMTpgvector 的优势是简单和事务。你能把 doc 表、chunk 表、权限表、向量都放一起管。

]]>https://localaihub.com/post/128https://localaihub.com/post/128Sun, 03 May 2026 01:45:00 GMT我踩过 IVFFlat 没 analyze，召回看起来怪怪的。后来发现不是模型问题。

]]>https://localaihub.com/post/127https://localaihub.com/post/127Sat, 02 May 2026 23:40:00 GMT但索引参数要认真看。HNSW、IVFFlat 不是“建了就完事”。

]]>https://localaihub.com/post/126https://localaihub.com/post/126Sat, 02 May 2026 22:20:00 GMT数据量不大、团队小、权限和业务数据都在 Postgres，pgvector 很合适。先别为未来百万级焦虑。

]]>https://localaihub.com/post/125https://localaihub.com/post/125Sat, 02 May 2026 21:54:00 GMT