向量库适合检索，不适合事实记录
recro69 · reddit · 2026-07-11
作者认为，**向量库很适合做检索层，但不适合作为业务系统的“事实记录”**。 他指出，很多业务 AI agent 会把长期记忆放进向量数据库，但一旦信息会变化，这种做法就会出问题： - 查询“订单是否完成”“发票是否已支付”“审批是否通过”“库存是否可用”这类问题时，系统需要的是**最新状态**，而不是语义上相似的旧信息。 - 向量检索擅长找到“相关内容”，但并不能保证“当前正确”。 - embeddings 不一定错，错的是把它当成业务真相来源。 作者建议的分层是： - **结构化数据库**：保存事实状态，如订单、权限、余额、预订、审批流 - **向量数据库**：保存语义上下文，如文档、政策、客服记录、会议纪要、产品手册、知识库 - **LLM**：综合两者进行推理 他最后用一个反事实问题收束：如果向量库明天消失，你的业务 AI agent 还能正确回答业务问题吗？如果不能，就说明它已经被当成了“真相源”。