向量数据库，ChromaDB 和 Qdrant 到底怎么选？

我今天就来讲一下，目前主流的 2 个数据库的场景，和我的看法吧。

主流的就俩， ChromaDB 和 Qdrant 。

GPT 基于我下面的内容，画的对比图，大家先看看。

当然还有 LanceDB 、 Milvus（这个是王者，这个是为十亿级数据设计的更硬核的重量级选手，最好，但咱们用不上），但都很小众。

chromaDB

这是俩在设计上就不一样的产品。chroma 是一个懒人专用的。它 设计的比较现成，API 少而精，就 5 个，增删查改（查分为 get 和 query ），一共五个，适合不太想折腾向量数据库的人。学习和使用成本几乎为 0 。

chroma 是一个单机的、嵌入式的向量检索引擎（也支持 server ）。我看网上很多人都说，它确实是比较简单学习和上手使用，但是承载量比较小，超出 10w 数据就有点费内存了（反正各方口径，都是十万以内小数据库）。就 Python 里面 pip3 install chromadb 安装一下，然后代码里 import chromadb 一下就 OK 了 。

嵌入模式嘛，随时用随时取，跟着 Python 代码一起跑。

Qdrant

这个恰恰就与 chroma 相反了，这个就是上手更难一点，但是数据承载量会更大一些。

qdrant 是 Rust 写的，一带 Rust ，那性能就是会高点。

它在自己官网上，是对标的很专业的搜索引擎 Elasticsearch ！所以里面设计的比较复杂。

但是，它是一个独立进程的，跟 mysql 一样的一个独立进程的程序。chroma 就更像 sqlite 。（只是类似于啊，概念不一样）

没错，qdrant 更重，但是更强大。。。 而且维护也麻烦一点。访问控制、快照备份、gRPC 接口、Web Dashboard、HTTP REST API .... 都需要考虑一下。

qdrant 启动，不像 chroma 那么简单干脆。我们往往需要拉起一个 Docker 。。。

SO , 很显然，chroma 对于小 RAG 和 小 Agent 来讲，更好一点。qdrant 对于更专业的大一点的生产环境，更好一点。

选 chromaDB 就行了

你如果熟练 chroma 了，然后想部署一个 qdrant ， 3 个小时不见得能搞明白，它官网的文档写的迷迷糊糊的。这才是开始，后面 RestAPI 一个进程， gprc 一个进程，还有独立进程的核心。还有 Web 客户端，一大片。

之前刚玩 RAG 就跟风上 Qdrant，折腾部署、调参数花了整整两天，本地测试几万条文档根本感受不到它的生产级优势，换成 Chroma 直接省下大量时间聚焦业务 prompt，阶段优先的选型思路才是新手最该记住的。

虽然通过 docker 部署 qdrant 也没有难多少，一步到位也避免以后迁移数据，但是后续维护，肯定没有 chroma 舒服。

网上有人对比过它们两者在同一台服务器上的性能。。。其实也没啥太大的差距。对于一个小的知识库来讲，几百毫秒的差距毫无意义。

当然，如果你数据量很多的话，就像上文说的 10w 条。超过了，那么 Qdrant 里有个技术叫 量化压缩 ，可以帮你省内存。

但是，并不是说数据量大了，chroma 性能就会差。这个是不会很严重的，主要只是费内存而已。性能主要跟 chunk 有关，我一般 500 字一个 chunk。

总而言之，Qdrant 优点不多，用不到。chroma 就够了。

真的喜欢最好的，也轮不上 Qdrant ，闭着眼睛上 Milvus 。但这个比 Qdrant 还麻烦。没必要。