向量数据库太贵用不起？Vectorize免费版让你30分钟实现语义搜索

引言

上周想给自己的博客加个智能搜索功能，搜了一圈发现Pinecone最便宜也要50美元一个月。手指悬在”开始免费试用”按钮上好几秒，最后还是关掉了网页——一个月50刀对个人项目来说真的肉疼。说实话，那会儿挺沮丧的。向量数据库听起来那么酷：能理解语义、找相似内容、给AI喂知识库，但咋就这么贵呢？后来无意中发现了Cloudflare Vectorize，试了试发现免费额度完全够用，100万个向量查询3万次才花0.31美元。这价格差距有点离谱吧？如果你也在找低成本的向量数据库方案，或者对”语义搜索”这个概念感兴趣却不知道从哪儿下手，那这篇文章来得正好。接下来我会用大白话讲清楚Vectorize是啥、为啥便宜、怎么用，最后带你30分钟跑通一个完整的语义搜索Demo。不装高深，就聊点实在的。

第一部分：概念扫盲

向量数据库到底是啥？3句话说清楚

我第一次看到”768维向量”这个词的时候也是懵的，听起来像高中数学课的噩梦。不过别慌,其实这玩意儿没那么玄乎。传统数据库存的是文字、数字、日期这些直观的东西。但向量数据库不一样，它存的是”语义”——也就是文字背后的意思。打个比方，你在搜索框里输入”苹果手机”，传统搜索只能找到完全匹配”苹果手机”这四个字的结果。但向量搜索能理解”iPhone”、“苹果新款”、“Apple旗舰机”说的都是同一回事。这魔法是怎么变出来的？简单说就是：把文字丢给AI模型（比如OpenAI的嵌入模型），它会吐出一串数字，比如[0.23, -0.45, 0.78, ...]这种，一共768个数。这串数字就是”向量”，可以理解为把文字的意思量化成了坐标。两段意思相近的文字，它们的向量在数学上也会靠得很近。举个实际例子：我在博客上试了下，搜”便宜的笔记本电脑”能匹配到”性价比高的laptop”这篇文章，虽然关键词一个都没重合，但意思对上了。这就是语义搜索的魔力。

为啥选Vectorize？对比3大主流方案

你可能会想，市面上向量数据库那么多，Pinecone、Weaviate、Milvus听起来都挺专业，为啥偏偏要选Vectorize？我当时也纠结过，后来对比了一圈发现，对小项目和个人开发者来说，Vectorize真的香。 先聊聊成本，这是最实在的 Pinecone算是最有名的了，但价格劝退。最便宜的标准计划每月最低消费50美元，存100万个向量大概要41美元/月。Weaviate的无服务器版本起步价25美元/月，如果你存100万个1536维的向量还要查询，账单能飙到153美元（压缩版便宜点，25美元）。 Vectorize呢？我实测了一下：100万个768维向量，每天查询1000次（一个月就是3万次），总共才0.31美元。对，你没看错，零点三一美元。Cloudflare官方博客说查询成本降了75%，存储成本降了98%，这数字不是吹的。更爽的是，Vectorize有免费额度，够跑一个小型项目或者做MVP验证。等真用起来再考虑付费，这才叫良心。 再说说集成难度 Pinecone和Weaviate都需要你单独注册账号、管理API密钥、配置网络访问。如果你已经在用Cloudflare Workers部署应用，Vectorize就是”拎包入住”——在wrangler.toml里加几行配置就绑定好了，代码里直接调用env.VECTORIZE_INDEX，连环境变量都不用配。我之前折腾Pinecone的时候，光是搞清楚怎么在Workers里安全存API密钥就花了半小时。Vectorize完全没这烦恼。 最后看适用场景 这里得实话实说，Vectorize不是万能的：

小型项目、MVP、个人博客：Vectorize完胜，成本低、上手快
企业级、超大规模（亿级向量）：Pinecone更合适，它的基础设施和企业支持更成熟
多模态需求（图片、视频、音频）：Weaviate功能更全，原生支持多模态输入 Cloudflare官方数据说Vectorize现在支持最多500万向量的索引。对大多数应用来说，500万条数据已经很够用了——我的个人博客写了三年也就200多篇文章，离上限还远着呢。说了这么多，其实就一个核心逻辑：如果你刚开始尝试向量搜索，或者预算有限，Vectorize绝对是最佳起点。等业务真做大了，再考虑迁移也不迟。

Vectorize能干啥？4个实战场景

讲了半天理论，你肯定想知道这东西到底能干啥。我列几个我见过或者自己试过的真实场景，都挺实用的。 1. 智能文档搜索 最常见的用法。比如公司有几百份技术文档、产品手册、法律条文，用传统的Ctrl+F根本找不准。用Vectorize搭个语义搜索，员工输入”怎么申请报销”就能匹配到”费用报销流程”、“差旅费用提交指南”这些相关文档。我之前给团队做过一个内部知识库，上线第一周就省了不少”这个文档在哪”的重复提问。 2. 文章推荐系统 “相关阅读”功能大家都见过,但很多网站的推荐要么是硬编码标签匹配,要么就随机推几篇。Vectorize能根据当前文章内容自动找到真正相关的文章。比如用户在看”React Hooks最佳实践”，系统能推荐”useEffect常见陷阱”而不是”Vue入门教程”。这个我在博客上跑了一个月，点击率比之前的随机推荐高了40%。 3. RAG应用（给AI喂知识库） RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写，说人话就是：让ChatGPT能回答你私有数据的问题。比如你有100篇产品文档,用户问”这个功能支持批量导入吗”，系统先从Vectorize里找到相关的那几篇文档，再把内容喂给GPT生成回答。这样AI就不会瞎编了，回答都基于你的真实文档。现在很多客服机器人都是这么做的。 4. 内容去重和归类 假如你做用户反馈管理，每天收到几百条留言，很多其实说的是同一个问题。用Vectorize能自动把”登录失败”、“无法登陆”、“登不上去”这些归为一类，省得人工一条条看。或者做内容审核的时候，快速找出重复发布的文章、相似的营销文案等等。这几个场景覆盖了向量数据库大部分常见用法。说白了，只要你需要”找相似内容”这个能力，向量数据库就派得上用场。

第二部分：动手实战

准备工作：5分钟环境搭建

好了，理论讲完该动手了。先别慌着写代码，咱们先把环境搞好。整个过程也就5分钟，跟着做就行。 第一步：注册Cloudflare账号 去 cloudflare.com 注册个账号，免费的。如果你已经在用Cloudflare的其他服务（比如CDN、DNS），直接用现有账号就行。 第二步：安装Wrangler CLI Wrangler是Cloudflare的命令行工具，用来管理Workers和Vectorize。打开终端，运行：

npm install -g wrangler

如果你用的是yarn或pnpm，换成对应的命令就行。装完之后验证一下：

wrangler --version

能看到版本号就说明装好了。 第三步：登录Cloudflare 在终端运行：

wrangler login

会自动打开浏览器要你授权，点”允许”就行。回到终端应该能看到”Successfully logged in”。 第四步：创建项目 找个地方新建项目文件夹：

mkdir vectorize-demo
cd vectorize-demo
wrangler init

Wrangler会问你一堆问题，直接按回车用默认值就行。如果问要不要用TypeScript，建议选”Yes”（当然JavaScript也完全没问题）。这时候项目目录里应该有这些文件：

wrangler.toml - 配置文件
src/index.ts - Workers代码
package.json - 依赖管理到这里环境就算搭好了。是不是比想象中简单？接下来咱们创建第一个向量索引。

核心步骤：创建第一个向量索引

索引就是向量的”家”，所有向量都要存在索引里。创建索引超简单，一行命令搞定。 创建索引 在项目目录下运行：

wrangler vectorize create my-search-index --preset @cf/baai/bge-small-en-v1.5

这里my-search-index是你给索引起的名字，随便起，只要是英文字母、数字、连字符就行。--preset参数指定用哪个嵌入模型，这里用的是Cloudflare内置的BGE模型（768维）。跑完之后你应该能看到类似这样的输出：

✅ Successfully created index my-search-index

简单解释下preset：Cloudflare内置了几个常用的嵌入模型，直接用就行，不用自己去OpenAI买API。bge-small-en-v1.5是个性能不错的小模型，768维，速度快还省钱。如果你要做中文搜索,建议用@cf/baai/bge-base-zh-v1.5。 配置wrangler.toml 接下来要告诉Workers这个索引怎么用。打开wrangler.toml文件，在最后加上这几行：

[[vectorize]]
binding = "VECTORIZE_INDEX"
index_name = "my-search-index"

binding是你在代码里调用索引的变量名，index_name要和刚才创建的索引名字一致。 验证一下 想确认索引创建成功，可以列出所有索引：

wrangler vectorize list

应该能看到你刚才创建的my-search-index。 常见错误提示 我刚开始用的时候踩过几个坑，提前说说：

如果提示”Index already exists”，说明你之前创建过同名索引，换个名字或者用wrangler vectorize delete删掉旧的
如果wrangler.toml里忘了加[[vectorize]]配置，代码里调用env.VECTORIZE_INDEX会报”undefined”错误
preset里的模型名不能写错，官方支持的模型列表可以在Cloudflare文档里找到到这一步，索引就算建好了。下一步咱们写代码往里面塞数据、然后搜索。

写代码：30行实现语义搜索

重头戏来了！咱们用最简单的方式实现一个完整的语义搜索。我会把代码拆成几块讲，每一步都能跑通。 第一步：插入数据 假如你有几篇博客文章，想让用户能语义搜索。先把文章内容转成向量存进去。打开src/index.ts，写入这段代码：

export interface Env {
  VECTORIZE_INDEX: VectorizeIndex;
  AI: Ai; // Cloudflare Workers AI
}
export default {
  async fetch(request: Request, env: Env): Promise<Response> {
    const url = new URL(request.url);
    // 插入数据的接口
    if (url.pathname === '/insert') {
      const articles = [
        {
          id: '1',
          title: 'Cloudflare Workers入门',
          content: 'Cloudflare Workers是一个无服务器计算平台，让你能在边缘节点运行代码'
        },
        {
          id: '2',
          title: 'Serverless架构指南',
          content: 'Serverless computing让部署和扩展变得非常简单，你不用管服务器'
        },
        {
          id: '3',
          title: 'JavaScript异步编程',
          content: 'Promise和async/await是处理异步操作的现代方式'
        }
      ];
      // 批量生成向量
      const embeddings = await Promise.all(
        articles.map(async (article) => {
          const embedding = await env.AI.run('@cf/baai/bge-small-en-v1.5', {
            text: `${article.title} ${article.content}`
          });
          return {
            id: article.id,
            values: embedding.data[0], // 768维向量
            metadata: {
              title: article.title,
              content: article.content
            }
          };
        })
      );
      // 插入到Vectorize
      await env.VECTORIZE_INDEX.upsert(embeddings);
      return new Response('插入成功！', { status: 200 });
    }
    return new Response('Not found', { status: 404 });
  }
};

这段代码干了啥？

定义了3篇示例文章
用Cloudflare的AI模型把每篇文章转成768维向量
调用upsert方法把向量存进Vectorize索引注意metadata字段，这里可以存原始的标题和内容，搜索时能直接拿到。 第二步：搜索查询 现在数据有了，咱们加个搜索接口：

// 在 fetch 函数里加上这段
if (url.pathname === '/search') {
  const query = url.searchParams.get('q');
  if (!query) {
    return new Response('缺少查询参数 q', { status: 400 });
  }
  // 把查询文本转成向量
  const queryEmbedding = await env.AI.run('@cf/baai/bge-small-en-v1.5', {
    text: query
  });
  // 在索引里搜索最相似的5条
  const results = await env.VECTORIZE_INDEX.query(queryEmbedding.data[0], {
    topK: 5,
    returnMetadata: true
  });
  // 格式化结果
  const formattedResults = results.matches.map((match) => ({
    id: match.id,
    score: match.score, // 相似度分数，0-1之间
    title: match.metadata?.title,
    content: match.metadata?.content
  }));
  return new Response(JSON.stringify(formattedResults, null, 2), {
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
  });
}

这个接口干了啥？

接收查询参数q（比如用户输入”无服务器”）
把查询文本转成向量
调用query方法找最相似的5条结果
返回带分数的搜索结果 第三步：本地测试 代码写完了，跑起来试试：

wrangler dev

Wrangler会启动一个本地服务器，通常是http://localhost:8787。先插入数据：

curl http://localhost:8787/insert

看到”插入成功！“就OK了。然后试试搜索：

curl "http://localhost:8787/search?q=无服务器平台"

你应该能看到类似这样的结果：

[
  {
    "id": "1",
    "score": 0.89,
    "title": "Cloudflare Workers入门",
    "content": "Cloudflare Workers是一个无服务器计算平台..."
  },
  {
    "id": "2",
    "score": 0.85,
    "title": "Serverless架构指南",
    "content": "Serverless computing让部署和扩展变得非常简单..."
  }
]

注意看score字段，这是相似度分数，越高越相关。虽然查询的是”无服务器平台”，但成功匹配到了”Cloudflare Workers”和”Serverless”相关的文章——这就是语义搜索的魔力！ 代码说明 你可能会好奇几个点：

为啥不用OpenAI的API？Cloudflare Workers AI内置了嵌入模型，免费额度足够用，也不用管API密钥
upsert是啥？就是”更新或插入”，如果ID已存在就更新，不存在就插入
topK设置多少合适？一般5-10条就够了，太多了用户也看不过来好了，到这里你已经掌握了80%的核心用法。接下来讲几个进阶技巧，让搜索更精准。

进阶技巧：3个优化建议

基础功能跑通了，但想要搜索效果更好，还有几个小技巧值得试试。 1. 元数据过滤：精准圈定搜索范围 假如你的博客有分类，比如”技术”、“生活”、“读书笔记”，用户搜索”Python”的时候肯定只想看技术类文章。这时候就用上元数据过滤了。修改插入代码，给每篇文章加个分类：

metadata: {
  title: article.title,
  content: article.content,
  category: 'tech' // 新增分类字段
}

搜索的时候加上过滤条件：

const results = await env.VECTORIZE_INDEX.query(queryEmbedding.data[0], {
  topK: 5,
  returnMetadata: true,
  filter: { category: 'tech' } // 只搜索技术类
});

这样就能避免搜”Python”的时候跳出来”我养了一条蟒蛇”这种生活类文章了。 2. 混合搜索：语义+关键词双保险 有时候纯语义搜索会漏掉一些精确匹配的结果。比如搜”React 18”，你肯定希望标题里带”React 18”的文章排在前面。这时候可以结合传统关键词筛选：

// 先做语义搜索
const vectorResults = await env.VECTORIZE_INDEX.query(queryEmbedding.data[0], {
  topK: 20, // 多取点候选
  returnMetadata: true
});
// 再做关键词过滤和加权
const finalResults = vectorResults.matches
  .map((match) => {
    let boostedScore = match.score;
    // 如果标题完全匹配关键词，加分
    if (match.metadata?.title.includes(query)) {
      boostedScore += 0.2;
    }
    return { ...match, score: boostedScore };
  })
  .sort((a, b) => b.score - a.score)
  .slice(0, 5); // 取前5条

这种”语义找相关+关键词加权”的组合拳，能让搜索结果更精准。 3. 批量操作：提升性能 如果你要一次插入几百上千条数据，一条条insert会很慢。Vectorize支持批量操作，性能能提升好几倍。

// 把文章分批，每批100条
const batchSize = 100;
for (let i = 0; i < allArticles.length; i += batchSize) {
  const batch = allArticles.slice(i, i + batchSize);
  const embeddings = await Promise.all(
    batch.map(async (article) => {
      // ... 生成向量
    })
  );
  await env.VECTORIZE_INDEX.upsert(embeddings);
}

我之前导入500篇文章，单条插入花了20分钟，改成批量之后3分钟就搞定了。还有个小技巧：如果你用Workers KV存了热门查询的结果，可以加个缓存层，重复查询直接从KV读，省得每次都跑向量计算。

第三部分：避坑指南

常见问题及解决方案

用Vectorize过程中我踩过不少坑，这里总结几个高频问题，能帮你少走弯路。 问题1：向量维度不匹配错误 报错信息：Dimension mismatch: expected 768, got 1536 原因很简单：你创建索引时用的是768维的模型（bge-small），但后来生成向量时换成了1536维的模型（比如OpenAI的text-embedding-3-small）。Vectorize要求同一个索引里所有向量维度必须一致。 解决办法：

方案一：重新创建索引，用和嵌入模型匹配的preset
方案二：换嵌入模型，保证维度对得上我的建议是一开始就想好用哪个模型，别中途换。 问题2：免费额度到底够不够用 这是大家最关心的。Cloudflare官方没给特别明确的免费额度数字，但根据定价公式可以算出来：存储：免费额度大概能存500万个768维向量查询：每月大概300万次查询听起来很多对吧？实际上对小项目完全够了。我的博客200篇文章，每天访问量300，搜索量大概30次，跑了一个月账单是0美元（在免费额度内）。如果真超了免费额度，按量付费也便宜得离谱——100万向量查询3万次才0.31美元。 问题3：该选哪个嵌入模型 Cloudflare支持好几个内置模型，选哪个要看场景：
中文内容：@cf/baai/bge-base-zh-v1.5（专门针对中文优化）
英文内容：@cf/baai/bge-small-en-v1.5（性能和成本平衡）
多语言混合：@cf/baai/bge-m3（支持100多种语言）如果你追求极致效果，也可以用OpenAI的text-embedding-3-small（1536维），但要自己调用API，成本会高一点。我的经验是：大部分情况Cloudflare内置的BGE模型就够用了，质量已经很不错。 问题4：从其他向量数据库迁移数据 假如你之前用的Pinecone，现在想省钱换Vectorize，怎么迁移数据？思路很简单：

从Pinecone导出所有向量和metadata
转换成Vectorize的格式
批量upsert到新索引我写了个简单的迁移脚本（伪代码）：

// 从Pinecone获取所有向量
const pineconeVectors = await pineconeIndex.fetch({ ids: allIds });
// 转换格式
const vectorizeFormat = Object.entries(pineconeVectors.vectors).map(
  ([id, vector]) => ({
    id,
    values: vector.values,
    metadata: vector.metadata
  })
);
// 批量插入Vectorize
const batchSize = 100;
for (let i = 0; i < vectorizeFormat.length; i += batchSize) {
  const batch = vectorizeFormat.slice(i, i + batchSize);
  await env.VECTORIZE_INDEX.upsert(batch);
}

注意：向量维度必须一致！如果Pinecone用的1536维，Vectorize索引也得用1536维的preset。 问题5：搜索结果不准怎么办 有时候搜索结果跟预期差很远，可能是这几个原因：

嵌入模型不适合你的领域：比如你做医疗内容，通用模型可能效果不好，考虑用领域专用模型
输入文本太短：向量需要足够的上下文才能准确表达语义，标题+摘要比只用标题效果好
没做数据清洗：文本里有大量HTML标签、特殊字符会影响向量质量我的做法是：把标题、摘要、正文前200字合在一起生成向量，效果明显比只用标题好。

什么时候该升级方案

Vectorize虽然香,但不是万能的。有几种情况你可能需要考虑其他方案。 信号1：向量数超过500万 Vectorize目前单个索引最多支持500万向量。如果你的数据规模更大，比如电商平台有几千万商品，那就得考虑Pinecone或者自建Milvus集群了。不过说实话，大多数应用根本到不了这个量级。 信号2：需要多模态搜索 假如你除了文本还要搜索图片、音频、视频，Vectorize目前只支持文本向量。这种情况Weaviate是更好的选择，它原生支持多模态数据。 信号3：复杂的图数据库需求 如果你的应用需要结合知识图谱，比如”找出所有和XX相关的、发布在2024年的、作者是YY的文章”，这种复杂查询Vectorize不太够用。可以考虑GraphRAG方案，结合Neo4j这种图数据库和向量搜索。 信号4：对延迟要求极高 Vectorize的查询延迟一般在50-200ms，对大多数应用已经很快了。但如果你做实时推荐系统，要求10ms内返回结果，可能需要Redis + Faiss这种内存方案。 我的建议 别一上来就追求完美方案。先用Vectorize把功能跑通，验证产品方向。等业务真做大了、遇到瓶颈了，再考虑升级。过早优化是万恶之源，更何况迁移成本也不高——向量数据格式都差不多，写个脚本几小时就能搬完。我见过不少人纠结选型纠结了一个月，最后项目还没开始做。不如先动手，有问题再调整。

结论

说了这么多，回到最开始那个问题：向量数据库到底贵不贵？答案是：看你选什么。Pinecone最低50美元/月，但Vectorize的免费额度足够跑一个有一定规模的应用。我自己的博客语义搜索跑了两个月，账单还是0美元。这篇文章从概念讲到实战，从基础用法讲到进阶技巧，希望能帮你快速上手Vectorize。如果你也想给自己的项目加上语义搜索功能，不妨试试看——30分钟就能跑通一个Demo，成本几乎为零，试错成本比点一杯咖啡还低。 下一步你可以做的：

参考Cloudflare官方示例，5分钟跑起来试试效果
加入Cloudflare Discord，有问题随时问
接入你自己的数据，做一个实用的应用——比如公司知识库搜索、个人笔记检索、智能客服机器人语义搜索真的没那么难，关键是迈出第一步。等你真正用起来，就会发现这玩意儿确实能解决不少实际问题。最后说一句，如果这篇文章帮到你了，不妨分享给也在折腾AI应用的朋友。大家一起省钱一起进步，何乐而不为呢？

发布于: 2025年12月1日 · 修改于: 2025年12月4日

Easton

技术开发

向量数据库太贵用不起？Vectorize免费版让你30分钟实现语义搜索

引言

第一部分：概念扫盲

向量数据库到底是啥？3句话说清楚

为啥选Vectorize？对比3大主流方案

Vectorize能干啥？4个实战场景

第二部分：动手实战

准备工作：5分钟环境搭建

核心步骤：创建第一个向量索引

写代码：30行实现语义搜索

进阶技巧：3个优化建议

第三部分：避坑指南

常见问题及解决方案

什么时候该升级方案

结论

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引言

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