百万级向量检索，FAISS和Qdrant是两个最常用的选择。一个来自Meta，一个来自独立开源社区。
FAISS
Facebook AI Similarity Search，纯C++核心，Python封装。支持精确搜索和近似搜索（IVF、HNSW、PQ）。最大优势是极致性能，单机能处理亿级向量。缺点是没有内置服务化能力，数据持久化需要手动管理。
Qdrant
Rust编写的向量数据库，原生支持HTTP和gRPC接口。内置数据持久化、向量增删改、过滤搜索。开箱即用的分布式支持。性能比FAISS慢10%-20%，但多了完整的数据库能力。
选型建议
追求极致性能和大数据量选FAISS。需要开箱即用的数据库能力选Qdrant。百万级以下性能差距不大。过滤搜索对实际应用非常关键。