对向量数据库行业过去两年的发展历程进行了深度复盘。回溯至 2024 年 3 月，该领域正处于狂热的炒作周期，向量数据库被奉为生成式 AI 时代不可或缺的基础设施层，承载着行业对 “语义搜索革命” 的无限期待。彼时，数十亿风险投资疯狂涌入赛道，Pinecone、Weaviate、Chroma、Milvus 等一众厂商成为资本追逐的焦点，开发者们争相将向量嵌入技术整合到自身工作流中，分析师也紧锣密鼓地追踪着各类厂商的融资动态。行业所描绘的前景极具诱惑力：彻底摆脱传统关键词搜索的僵化局限，实现基于语义相似性的精准信息检索，企业只需将海量知识资产导入向量存储系统，再与大语言模型（LLM）对接，就能见证智能检索的 “魔法时刻”。然而，现实终究未能兑现这份狂热的期待，所谓的 “魔法” 从未真正完整地降临。
两年后的今天，行业迎来了残酷的现实检验：高达 95% 投入生成式 AI 项目的企业，并未获得任何可量化的商业回报。更值得关注的是，作者早在两年前提出的三大核心警示，如今几乎一一应验，向量数据库行业正式从喧嚣的 hype 周期，迈入冷静的理性发展阶段。这三大警示分别指向向量技术本身的固有局限、过度拥挤的市场竞争格局，以及将向量数据库神化为 “万能解决方案” 的认知误区，而这些问题的集中爆发，彻底击碎了行业初期不切实际的幻想。
作者当年的第一个关键预测 ——“缺失的独角兽”，如今已成为无可争议的事实。作为向量数据库领域的标杆企业，Pinecone 曾被视为最有可能冲击 “独角兽”（估值超 10 亿美元）地位的候选者，但如今它的命运已然尘埃落定：据行业消息透露，Pinecone 正积极探索出售事宜，在激烈的市场竞争与持续的客户流失压力下，其独立发展之路举步维艰。尽管 Pinecone 曾成功完成大额融资，也签下了不少知名企业客户，但深入行业便会发现，其核心竞争力极为薄弱。一方面，Milvus、Qdrant、Chroma 等开源向量数据库厂商凭借低成本优势，迅速抢占中低端市场；另一方面，Postgres（通过 pgVector 插件）、Elasticsearch 等传统数据库巨头，纷纷将向量检索功能作为基础特性集成到现有产品中，企业无需额外部署全新系统，就能满足自身的向量应用需求。越来越多的企业开始反思：“既然现有技术栈已能较好地支持向量相关操作，为何还要投入额外成本引入一套全新的数据库？” 多重压力之下，曾估值接近 10 亿美元的 Pinecone 陷入发展困境，2025 年 9 月更是迎来了关键的管理层变动 —— 任命 Ash Ashutosh 担任首席执行官，创始人 Edo Liberty 则转任首席科学家一职。这一调整背后，是公司日益加剧的增长压力与关于其长期独立性的广泛争议，也彻底坐实了 “缺失的独角兽” 这一预判。
第二个预测 ——“仅靠向量远远不够”，同样在行业实践中得到了充分验证。作者两年前就曾明确指出，向量数据库本身绝非终极解决方案，其固有的技术局限在特定场景下会暴露无遗。例如，在需要精确匹配结果的业务场景中（如在技术手册中搜索 “Error 221” 错误代码），纯向量搜索可能会因语义相似性判断，将 “Error 222” 这类近似结果当作 “足够接近” 的答案返回。这种情况在演示场景中或许显得巧妙，但在实际生产环境中，可能会引发严重的业务风险甚至灾难性后果。事实证明，“相似性” 与 “相关性” 之间的核心矛盾，彻底击碎了 “向量数据库是万能检索引擎” 的神话。企业在实践中逐渐领悟到 “语义相似不等于结果正确” 的关键道理：那些曾兴奋地用向量搜索替代传统词法搜索的开发者，很快就不得不重新引入词法搜索，形成向量与词法结合的混合检索模式；原本期望向量技术能 “即插即用” 的技术团队，最终也不得不额外搭建元数据过滤、重排序器（rerankers）以及人工调优规则等补充模块。到 2025 年，行业已形成明确共识：向量技术固然强大，但必须作为混合技术栈的重要组成部分，绝不可能单独支撑起复杂的企业级检索需求。
第三个预测 ——“拥挤赛道走向商品化”，如今也已成为向量数据库行业的真实写照。两年前向量数据库初创企业的爆发式增长，从一开始就注定是不可持续的泡沫。Weaviate、Milvus（由 Zilliz 运营）、Chroma、Vespa、Qdrant 等众多厂商，虽然各自宣称拥有细微的差异化优势，但在绝大多数客户眼中，它们的核心功能高度同质化 —— 本质上都是存储向量数据并提供最近邻检索服务。如今，这些初创厂商中仅有极少数能够实现突围，大部分仍在市场中挣扎求生。整个市场呈现出明显的碎片化与商品化趋势，更关键的是，传统数据库巨头的跨界入局，进一步挤压了专业向量数据库厂商的生存空间。向量搜索已不再是专业厂商的 “专属护城河”，而是逐渐沦为云数据平台的 “标配功能”。正如作者两年前所言，“区分不同向量数据库的难度将越来越大”，而当前的市场局面更是雪上加霜：Vald、Marqo、LanceDB 等新兴厂商持续涌入，PostgreSQL、MySQL HeatWave、Oracle 23c、Azure SQL 等传统关系型数据库，Cassandra、Redis、Neo4j 等非关系型数据库，甚至 Apache Solr、OpenSearch 等搜索引擎，均已实现对向量功能的支持，向量数据库的独特性被进一步稀释，行业彻底进入商品化竞争阶段。
不过，向量数据库的发展故事并非只有 “衰退” 这一条主线，更蕴含着技术演进的积极逻辑。在 hype 褪去的背景下，融合多种技术优势的新范式正加速崛起，其中最具代表性的便是 “混合搜索” 与 “GraphRAG”（图增强检索增强生成）。混合搜索（关键词 + 向量）已成为企业级专业应用的默认选择，行业逐渐意识到，有效的检索系统必须同时兼顾精确性与模糊匹配、词法匹配与语义理解两大核心需求。无论是 Apache Solr、Elasticsearch 等传统搜索引擎，pgVector 等数据库插件，还是 Pinecone 自身推出的 “级联检索” 功能，都纷纷采用了这种混合模式，以平衡不同场景下的检索需求。而 GraphRAG 作为 2024 年末至 2025 年的行业热门技术，更是实现了检索能力的质的飞跃：它通过将向量技术与知识图谱深度融合，成功弥补了向量嵌入技术 “扁平化实体关系” 的固有缺陷 —— 向量技术在处理数据时，往往会忽略实体之间的复杂关联逻辑，而知识图谱能够精准编码这些关联关系，两者结合后，检索系统不仅能理解语义相似性，还能捕捉实体间的深层联系，检索效果大幅提升。
多项权威基准测试数据，充分印证了这些新范式的技术优势。亚马逊 AI 博客引用 Lettria 的测试结果显示，混合 GraphRAG 方案在金融、医疗、工业、法律等多个垂直领域的数据集上，将答案正确率从约 50% 大幅提升至 80% 以上；2025 年 5 月发布的 GraphRAG-Bench 基准测试工具，在推理任务、多跳查询与复杂领域挑战等场景中，对 GraphRAG 与传统 RAG（检索增强生成）进行了全面且严格的对比分析；OpenReview 平台上的一项独立评估则指出，GraphRAG 与传统 RAG 各有技术优势，具体表现取决于应用场景，但两者结合的混合方案往往能实现最优性能；FalkorDB 的官方博客更是披露，在对数据结构精度要求较高的结构化领域，GraphRAG 在部分基准测试中的性能表现，是纯向量检索方案的约 3.4 倍。这些测试结果共同指向一个核心趋势：检索技术的未来不在于依赖单一的 “热门工具”，而在于构建 “分层化、混合化、上下文感知” 的完整检索流水线，确保大语言模型能够在正确的时间、以正确的精度，获取到最需要的信息。
从行业未来发展趋势来看，向量数据库从未真正成为 “奇迹般的解决方案”，它只是搜索与检索技术进化历程中的重要一步，而非最终终点。未来行业的赢家，绝不会是那些将向量技术作为独立数据库售卖的厂商，而是能够将向量搜索深度嵌入更广泛技术生态的企业 —— 它们会将知识图谱、元数据处理、业务规则引擎与上下文工程等多种技术，整合为一体化的检索平台。换言之，行业真正的 “独角兽” 并非向量数据库本身，而是具备综合能力的完整检索技术栈。
展望未来，四大核心发展方向已逐渐清晰。第一，统一数据平台将全面整合向量与图谱功能，主流数据库厂商与云服务提供商，会将 “向量 + 图谱 + 全文检索” 的集成检索栈作为产品的内置核心能力，企业无需再进行复杂的多系统集成，就能获得一站式检索解决方案。第二，“检索工程” 将正式崛起为独立的技术学科，就像 MLOps（机器学习运维）从机器学习领域分离出来并走向成熟一样，向量嵌入调优、混合排序算法设计、知识图谱构建与维护等一系列专门化实践，将逐渐形成标准化的技术体系与工作流程。第三，元模型将具备更智能的查询策略优化能力，未来的大语言模型可能会自主学习判断，针对不同类型的查询请求选择最合适的检索方法，并动态调整各类检索技术的权重分配，实现检索效率与精度的动态平衡。第四，时序与多模态 GraphRAG 技术将加速突破，研究人员已开始探索具备时间感知能力的 GraphRAG（T-GRAG），以及能够统一处理图像、文本、视频等多类型数据的多模态 GraphRAG，进一步拓展检索技术的应用边界。与此同时，BenchmarkQED（用于 RAG 系统基准测试）、GraphRAG-Bench 等标准化评估工具的出现，将推动行业建立更公平、更具可比性的技术评估体系，引导行业从 “概念炒作” 走向 “实力比拼”。
向量数据库的发展轨迹，完美契合了技术成熟的经典路径：从被过度追捧的 hype 周期，到冷静反思的调整阶段，最终迈向稳健成熟的发展阶段。2025 年的今天，向量搜索已不再是众人盲目追逐的 “热门噱头”，而是复杂、多维度检索架构中不可或缺的关键组成部分。尽管纯向量技术的理想化愿景，曾因精度不足、无法处理复杂关系数据以及企业级应用约束等问题而受挫，但这项技术并非毫无价值 —— 它迫使整个行业重新审视检索技术的核心逻辑，推动语义检索、词法检索与关系型检索等多种技术路径的深度融合，最终促成了检索技术向更全面、更实用的方向进化。如果在 2027 年再次回顾这一领域，向量数据库或许将不再被视为 “独角兽候选者”，而是会成为 “基础性遗留设施”—— 它虽为检索技术的发展奠定了重要基础，但终将被更智能的技术编排层、自适应检索控制器，以及能够动态选择最优检索工具的下一代 AI 系统所超越。
当前，向量数据库行业的核心竞争焦点，已不再是 “向量技术与关键词技术的对立”，而是转向构建具备 “间接性、融合性、规范性” 的高质量检索流水线 —— 让生成式 AI 能够可靠地立足于事实依据与专业领域知识，避免出现幻觉与错误输出。这才是当下整个行业真正值得追逐的 “独角兽”，也是向量数据库行业在褪去 hype 之后，最具价值的发展方向。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/cong-re-men-xue-tou-dao-li-xing-xian-shi-xiang-liang-shu-ju
