在当今数据驱动的商业环境中，向量数据库的应用正变得愈加重要。随着人工智能和机器学习的快速发展，尤其是在自然语言处理、图像识别及推荐系统等领域，向量数据库以其强大的存储和检索能力，迎来了广泛的应用机会。然而，在实际应用中，企业在选择和实施向量数据库方案时，常常会遇到许多工程化的挑战，尤其是那些基于传统搜索引擎进行向量检索的实现方案，例如 ElasticSearch。

ElasticSearch 是过去十年搜索领域最具影响力的开源项目之一。作为基于 Apache Lucene 构建的高性能搜索引擎，ElasticSearch 凭借其高扩展性和分布式架构广受欢迎。ElasticSearch 在全文检索方面的表现无疑是优秀的，但在其 8.0 版本中引入的向量 ANN（近似最近邻）检索功能，虽然大幅降低了实现混合检索的技术门槛，但在生产环境中的表现却常常令人失望。接下来的内容将深入探讨使用 ElasticSearch 进行向量检索时可能遇到的工程化泥潭，及其解决方案。

1. 数据更新与索引代价高

ElasticSearch 在处理写操作时的开销较大&