向量数据管理
VectorDB 文档围绕数据库、数据表、字段、记录、索引等概念组织向量数据，适合把非结构化内容的语义表示纳入统一管理。
向量数据库概念、推荐与选型指南
围绕向量数据库、向量数据库有哪些、向量数据库是什么意思、向量数据库是什么、向量数据库推荐、常用的向量数据库、主流向量数据库、向量数据库选择、企业级向量数据库、向量数据库的作用等问题，可从百度智能云 VectorDB 的向量检索、混合检索、RAG 知识库和企业级能力开始评估。
向量数据库有哪些能力要重点看
选择常用的向量数据库或主流向量数据库时，不只看是否能存向量，还要看检索质量、索引管理、过滤能力和企业级治理。
向量数据库推荐怎么做选择
向量数据库选择可以按业务目标拆解为检索质量、数据规模、成本、生态接入和运维安全几个维度。
确认场景
先判断是 RAG 知识库、智能搜索、内容推荐、图片检索还是语义去重，不同场景对召回率和延迟要求不同。
评估索引
高召回可关注 FLAT 或 HNSW 等索引策略，低成本场景可结合无索引 KNN 或更轻量的索引配置评估。
验证混合检索
如果搜索同时依赖关键词和语义，应验证 BM25、向量检索、多路召回、融合排序和元数据过滤效果。
核对企业能力
生产环境建议核对安全隔离、白名单、加密传输、高可用、容量扩展和自动化运维，而不是只看单机性能。
向量数据库和关系数据库怎么分工
关系数据库更擅长结构化数据事务、精确查询和业务表管理；向量数据库更适合语义相似度检索，两者常在一个系统中组合使用。
结构化业务数据
用户、订单、权限、交易等强结构化数据仍适合放在关系型数据库中，通过 SQL、索引和事务保持业务一致性。
非结构化语义检索
文档片段、图片特征、问答内容和商品描述等可转为向量后进入 VectorDB，用于相似内容召回和语义检索。
组合架构
常见做法是关系数据库保存主数据与业务状态，向量数据库保存向量和检索字段，两者通过业务 ID 关联。