是的，你可以将向量数据库与 CDN（内容分发网络）或边缘网络一起使用，但这种集成需要仔细规划。向量数据库旨在高效地存储和查询高维数据（如机器学习模型的嵌入），通常使用相似性搜索。而 CDN 和边缘网络则通过将内容分发到地理位置分散的服务器来优化静态或缓存内容的快速交付。将两者结合使用，需要利用边缘计算能力在更靠近用户的地方运行向量搜索操作，同时管理数据同步和资源限制等权衡。
为了实现这一点，你可以在边缘部署轻量级向量搜索引擎或缓存层。例如，Cloudflare Workers 或 AWS Lambda@Edge 允许在边缘服务器上运行代码。你可能会预先计算常见查询的嵌入并将其缓存在 CDN 中，或者使用混合方法，由边缘处理简单查询，同时将复杂搜索转发到中心化向量数据库。像带有 Redisearch 模块的 Redis 或 FAISS（一个高效相似性搜索库）这样的工具，如果针对低内存和 CPU 使用进行了优化，可以适配边缘环境。然而，对存储在边缘的向量数据进行实时更新可能具有挑战性，因为 CDN 优先考虑速度而非动态数据一致性。你需要一种策略来将主数据库的更新传播到边缘节点，同时避免网络过载。
一个实际的例子是全球电商平台的推荐系统。产品嵌入（向量表示）可以缓存在边缘位置，用户通过查询最近的边缘服务器，就能快速获得“相似商品”的建议。边缘节点可以使用数据子集处理基本搜索，而更全面的查询则路由到中心化向量数据库。像 Fastly 的 Compute@Edge 或 Cloudflare 的 Durable Objects 这样的服务提供了存储 API，可以存储频繁访问的向量。请记住，并非所有向量数据库都原生支持分布式架构，因此你可能需要手动实现分片或复制逻辑。延迟敏感型应用最能从此设置中受益，但必须在实际条件下测试性能，以平衡准确性、速度和成本。