Neo4j vs Memgraph vs FalkorDB vs LadybugDB：为智能体记忆挑一个图存储
关于这四个引擎发布过的每一个性能数字，都由某家厂商自己撰写，而它们没有一个测量了智能体记忆真正产生的并发写入负载。真正可核验的三件事——许可证、写入路径的并发模型、你的记忆框架有没有现成驱动——指向一个反直觉的结论。
AI 博客
标签: vector-databases
OpenAI、Cohere、Voyage 与 Qwen3：那个换不起的模型
换掉 LLM，改的是一段提示词。换掉嵌入模型，要重嵌整个语料、重建索引，并让你手上所有检索数字全部作废——两个模型产出的向量彼此不可比，因此不存在渐进迁移。这让它成为 RAG 栈里唯一一个在锁定状态下做出的选择，而真正定案的数字是每条向量占多少字节、以及模型的生命周期由谁掌控，不是排行榜名次。
LanceDB、Chroma、sqlite-vec 与 FAISS：本地智能体知识库的四种形状
在挑本地向量存储之前，先注意一件事：Claude Code、Cursor 与 Codex 都把自己的删掉了——领先的编程智能体用 grep 检索，而不是嵌入。如果你的语料仍然需要索引，那么这四者并非互相竞争的产品，而是四种不同的架构：一个不带存储的搜索库、一个 SQLite 扩展、一个带预写日志的嵌入式引擎，以及一种落在磁盘上的列式格式。
pgvector、Pinecone、Weaviate 与 Qdrant：索引放在哪里，决定了一切
四款向量库，四份几乎一致的功能清单——ANN、过滤、混合检索，一个不落。真正决定谁能在生产环境的智能体 RAG 栈中扛下去的那一点，在功能清单上根本看不见：索引相对于你主数据所在的位置。