开源向量数据库的分布式部署能力是支撑海量 **embedding** 存储的关键。通过集群架构与水平分片,开源方案实现 **向量数据库** 的线性扩展,为 **RAG** 应用提供千亿级向量管理能力,降低企业级部署成本。

分布式架构技术要点

· 节点分工:计算节点负责 embedding 索引与检索,存储节点负责向量持久化;

· 一致性哈希:按向量 ID 分片存储,确保负载均衡;

· 自动故障转移:节点故障时,副本自动接管服务。某互联网公司部署 30 节点 Qdrant 集群,支撑 10 亿级商品 embedding 检索,QPS 达 8 万 +。

embedding 扩展优化策略

· 动态分片:根据数据增长自动拆分分片,避免单节点过载;

· 读写分离:检索流量分散到只读节点,写入节点专注数据更新;

· 混合存储:热数据驻留 SSD,冷数据归档对象存储,降低存储成本。某电商平台借此将千亿级 embedding 的存储成本降低 50%。

RAG 场景中的分布式实践

在分布式向量数据库支撑下,RAG 流程优化为:

1. 查询请求按分片规则路由至对应节点;

2. 各节点并行检索 embedding,结果汇总后排序;

3. 大模型对分布式检索结果进行融合。某内容平台采用该方案后,跨地域用户的 embedding 检索延迟波动 < 15%,保障 **RAG** 服务稳定性。