English(EN) Everyone's Trying Vectors and Graphs for AI Memory. We Went Back to SQL.

SQL 数据库在 AI 代理记忆方面优于向量存储

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-23 16:42

虽然许多 AI 开发人员正在采用向量数据库来存储 LLM 记忆，但本文认为，对于大多数代理工作负载而言，传统的 SQL 数据库更高效、更简单。向量存储可能会引入延迟、运营开销以及不可预测的召回问题，尤其是在向量数量低于数千万的规模下。相反，SQL 数据库为结构化和时间数据提供了精确、有范围且确定的召回，使其成为需要基于时间或标签等标准获取特定信息的代理的更优选择。 AI

影响建议将 SQL 数据库用于 AI 代理记忆可以简化开发并提高许多应用程序的性能。

排序理由该条目是一篇观点文章，主张采用一种特定的技术方法来进行 AI 记忆管理，并对现有技术进行了比较。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Priyesh Dave · 2026-08-23 16:42

大家都在尝试用向量和图来构建AI记忆，我们却回到了SQL。

<h1> Everyone's Trying Vectors and Graphs for AI Memory. We Went Back to SQL. </h1> <h2> Vector Stores Add Latency and Complexity For Most Agent Memory </h2> <p>The default in 2024 for agentic LLM memory is a vector DB with a glossy API claiming semantic search at scale. Docs hyp…

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大家都在尝试用向量和图来构建AI记忆，我们却回到了SQL。

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