做带知识库的智能体，迟早碰到这个岔路口：知识库这块，是自己搭一套向量库（Milvus、pgvector 这些），还是直接用平台现成的 RAG 能力？我两边都干过，这篇帮你把决策条件理清楚，别凭感觉拍。

先说结论

绝大多数项目，直接用平台 RAG。只有当你撞上特定的硬约束，才值得自建。 我见过太多团队一上来就上 Milvus，最后大半精力耗在运维向量库上，正经业务没推进多少。

什么时候直接用平台 RAG

• 知识量不算夸张（几千到几万篇文档级别），平台的 RAG 完全扛得住。

• 想快。我那个文档问答助手，传文件、配切块、调召回，一下午上线。自建的话光把向量库部署稳、把数据灌进去、把检索调通，一个礼拜起步。

• 团队没人专门运维。向量库是要伺候的——索引重建、扩容、备份，平台 RAG 这些都替你扛了，你只管传文档。

• 就想验证一个想法。先用平台 RAG 把 demo 跑通，证明这事有价值，再谈要不要自建。

我自己百分之八九十的场景都停在这一档，用一个零代码平台把知识库挂上去，省心。

什么时候该自建向量库

也不是说平台 RAG 万能，下面这几种情况，自建是值得的：

1. 数据量真的大，上百万、千万级向量，而且对检索延迟有严苛要求。这时候你需要对索引类型、分片策略做精细控制，平台给的旋钮可能不够拧。

2. 检索逻辑特别定制。比如要做向量 + 关键词 + 业务标签的多路混合召回，还要按业务规则重排，平台的标准 RAG 满足不了，得自己写。

3. 数据合规卡得死，向量必须留在自己的机房、自己的库里，一个字节都不能出去。这种是硬性的，没得商量。

4. 成本到了临界点。量级特别大的时候，自建+自己维护的长期成本可能反而比按量付费划算——但这笔账得真算清楚，把运维人力折进去，别只看机器钱。

一个中间态

其实还有个我常用的折中：平台 RAG 跑业务，自建只在真正卡住的那一小块上。没必要非黑即白。我有个项目大部分知识走平台 RAG，只有一个对延迟极敏感的核心检索单独抽出来自建，其余照旧。

选型这事，别被"自建才显得专业"绑架。能用现成的把事办成，就是最专业的选择。 把省下的时间花在业务和体验上，比养一个向量库香多了。

（不管哪种方案，背后的 embedding 和生成模型我都走讯飞 MaaS 的现成 API，模型这层不自建，省得再维护一套推理服务。）