小型企业可以通过专注于开源解决方案、采用灵活定价的托管云服务以及优化现有基础设施来经济高效地采用向量数据库。向量数据库用于存储和查询如嵌入向量之类的高维数据，对于语义搜索或推荐系统等 AI 应用至关重要。虽然大型企业可能会投资昂贵的专有工具，但小型团队可以从免费或低成本选项入手。例如，Chroma 是一款专为简单性和轻量级部署而设计的开源向量数据库，非常适合用于原型开发。类似地，PostgreSQL 的 pgvector 扩展允许团队向现有关系型数据库添加向量搜索功能，避免了独立基础设施的需求。AWS、Azure 和 Google Cloud 等云提供商也提供托管向量数据库（例如 Azure Cognitive Search），采用按量付费模式，根据使用量扩展，无需预付费用。
优化数据和查询是另一个关键策略。小型企业应优先考虑效率，尽可能降低向量的维度。例如，使用较小的嵌入模型（如用于文本的 all-MiniLM-L6-v2）而非较大的模型（如 BERT-large）可以降低存储和计算成本。近似最近邻 (ANN) 算法，如 FAISS 或 Qdrant 中的算法，以微小的精度损失换取更快、更便宜的查询——对于非关键工作负载而言，这是一个实用的折衷方案。对于不需要近乎即时更新的应用，采用批量处理而非实时索引可以降低服务器成本。对频繁查询进行缓存（例如使用 Redis）可以进一步减少冗余计算。Sentence Transformers 和 Hugging Face 的 datasets 库等工具提供了预处理的嵌入向量，节省了时间和计算资源。
最后，利用无服务器平台和社区支持的工具可以降低运营开销。初创公司可以将向量数据库部署到 AWS Lambda 或 Vercel 等无服务器服务上，用于零星使用，避免持续运行的服务器费用。Qdrant Cloud 等平台为小型数据集提供了免费套餐，而 Supabase 的向量扩展则在托管环境中将 PostgreSQL 与 pgvector 相结合。与开源社区协作（例如通过 GitHub 或 Discord）可以获取共享知识和预构建解决方案。例如，一家小型电商公司可以在本地使用 Chroma 的内存模式测试推荐功能，然后再迁移到可扩展的云设置。通过结合这些方法，小型团队可以在不超支的情况下采用向量数据库，将资源集中于核心功能而非基础设施。