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FAISS (Facebook AI Similarity Search)
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本质：一个库 (Library)，而不是一个数据库。
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定位：由 Meta (Facebook) AI 研发的、专注于高效相似性搜索的 C++/Python 库。它的核心使命只有一件事：在海量向量中快速找到最相似的 K 个向量。
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特点：它提供了极其丰富和灵活的索引算法（IVF, HNSW, PQ, etc.）和距离计算方法，允许专家用户进行精细调优以达到最佳的搜索性能。但它不处理数据持久化、分布式、事务、增删改查等数据库功能（需要用户自己处理）。
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LanceDB
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本质：一个嵌入式向量数据库。
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定位：建立在 Lance 列式数据格式之上的开源向量数据库。它强调简单易用、高性能和低成本。
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特点：
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存储与计算分离：使用 Lance 文件格式（Parquet 的增强版）存储数据，可以放在云存储（S3, GCS, Azure Blob）上，实现存储与计算的分离，大幅降低存储成本。
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零管理：无需维护复杂的数据库服务，更像一个使用方便的库，但具备了数据库的很多特性。
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多模态支持：天然支持存储和搜索向量、图片、文本等非结构化数据。
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Milvus
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本质：一个全功能的、分布式的向量数据库系统。
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定位：专为大规模向量搜索场景设计，类似于向量领域的“Elasticsearch”。它是一个需要独立部署和运维的系统。
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特点：
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云原生与分布式：从架构上就支持水平扩展，可以处理千亿甚至万亿级别的向量规模。
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高可用性与容错：支持数据复制、故障恢复等企业级特性。
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完整的数据库功能：提供增删改查、事务、用户管理、监控等全套数据库功能。
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丰富的生态系统：拥有图形化管理工具（Attu）、监控系统、以及云服务（Zilliz Cloud）。
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FAISS 本身只存储向量和它们的索引，它不负责存储原始的文本数据。你需要自己管理文本数据，并与FAISS返回的向量ID进行关联。
将向量存入FAISS，将文本和元数据存入传统数据库（如SQLite, PostgreSQL, MySQL），并通过ID关联。