寓言故事
商队发现仓库不止一种
商队最早只有一间仓库。所有货物、账本、地图和客户信件都塞进去。掌柜问什么，伙计就进去翻什么。货少的时候，这间仓库像万能工具。
后来货物变复杂了。有些箱子要按重量找，有些要按产地找，有些要找‘和这批布料风格相近’的货，还有些要同时检查合同、库存和运输风险。
掌柜先买了一只更大的柜子，声称所有问题都放进柜子就能解决。几个月后，柜子里确实装了很多东西，可权限、过滤、备份、延迟、成本和查询方式全搅在一起。
于是他又换成城里最贵的专用仓库。相似货物找得很快，但账房想用旧 旧账本语法 对账，运输队想按地区筛选，安全官想查访问记录，每个人都发现自己还需要别的工具。
一位老管事把商队需求摊开：本地试验要轻，生产服务要稳，海量货物要能分片，老账本要能接 旧账本语法，搜索队还要同时用关键词和相似度。
他没有再问哪间仓库最先进，而是画出一张仓储地图：专用向量库、搜索引擎、数据库扩展、嵌入服务、索引库、托管云服务、评测和监控，各自放在该放的位置。后来商队又加了一条采购规矩：先写问题，再选仓库。若只是样品试验，就别买宫殿；若涉及客户权限、备份和灾备，就别把小柜子硬推上战场。
商队开始按场景选仓库。小队原型用轻量本地柜，正式业务用带过滤和权限的向量库；已有 Postgre旧账本语法 的账本用扩展接住，搜索场景则把关键词索引和向量索引并排放。仓储地图也会更新。新货类出现、法规改变、查询量上涨，都会让某间仓库的位置变化。生态的价值不在名录齐全，而在商队能随着业务长大仍然找得到货、管得住账、付得起钱。
这套地图并没有让选择更花哨，反而让决策更朴素：数据量多大、延迟要求多紧、过滤条件多复杂、团队已有哪套系统、运维能力够不够。掌柜最后明白，真正的问题不是买一个叫向量数据库的盒子，而是搭出一套能持续支撑检索、治理和成本控制的生态。