在 RAG 系统中使用基于云的向量数据库会带来延迟、成本和可扩展性方面的权衡，相比之下，本地内存存储则有其优缺点。云服务提供灵活性和托管基础设施，但也引入了网络依赖性；而本地存储优先考虑速度和控制，但牺牲了可扩展性。选择取决于工作负载模式、预算和性能要求。
延迟和性能变化 基于云的向量数据库，如 Pinecone 或 AWS OpenSearch，需要通过网络调用来处理查询，相比于 FAISS 或 Chroma 等本地内存解决方案，这会增加延迟。例如，一个在本地需要 10 毫秒的查询，通过网络可能会因为往返延迟、拥塞或服务器端处理而需要 50-200 毫秒。这种变化会影响实时应用，例如聊天机器人，其中一致的响应时间至关重要。本地存储完全避免网络跳跃，确保可预测的性能，但在流量高峰期缺乏云服务的横向扩展能力。
成本和网络开销 云服务对数据存储、API 请求和数据传输收费。对于高容量系统，成本可能迅速增加——例如，每 1,000 次查询 0.10 美元的费用，在每月数百万次请求的情况下会累积起来。传输大型向量嵌入时也会产生网络带宽费用。本地存储消除了这些经常性费用，但需要硬件和维护方面的前期投资。例如，在 GPU 服务器上运行 FAISS 可能每月硬件成本为 500 美元，而云服务在高峰使用期间可能会超出这个费用。然而，云定价与弹性工作负载相符，避免了为零星流量过度配置资源。
运维复杂性和可扩展性 云服务自动处理扩缩容、备份和更新，减轻了运维负担。例如，Pinecone 在流量激增时动态调整资源，而扩展本地存储需要手动分片或添加服务器。然而，本地存储提供对数据本地性和安全性的完全控制，这对于医疗或金融等具有严格合规要求的行业至关重要。如果团队缺乏基础设施专业知识，开发人员必须权衡托管云服务的便利性与维护内存系统的精力。混合方法（例如，在本地缓存频繁查询）可以减轻权衡。
