免费向量数据库 + 免费 Embedding API 组合指南

想搭建 RAG（检索增强生成）系统？你需要两样东西：向量数据库 + Embedding API。好消息是，两样都有免费方案。

免费 Embedding API 对比

| 提供商 | 模型 | 维度 | 免费额度 | 国内直连 |

|--------|------|------|---------|---------|

| 智谱 | embedding-3 | 2048 | 免费 | ✅ |

| OpenAI | text-embedding-3-small | 1536 | 无免费 | ❌ |

| Cohere | embed-v3 | 1024 | 100 次/分钟 | ❌ |

推荐：硅基流动的 bge-m3，完全免费、国内直连、中英文效果都好。

免费向量数据库对比

| 数据库 | 类型 | 免费额度 | 特点 |

|--------|------|---------|------|

| Milvus Lite | 本地 | 无限 | 大规模场景 |

| Pinecone | 云 | 100K 向量 | 托管服务，零运维 |

推荐：Chroma（简单场景）或 Qdrant（生产场景）。

完整 RAG 搭建教程

Step 1 · 安装依赖

pip install chromadb openai

Step 2 · 用硅基流动免费 Embedding

from openai import OpenAI

embed_client = OpenAI(
    api_key="你的硅基流动 Key",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

def get_embedding(text):
    response = embed_client.embeddings.create(
        model="BAAI/bge-m3",
        input=text
    )
    return response.data[0].embedding

Step 3 · 存入 Chroma

import chromadb

client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("my_docs")

添加文档
docs = [
    "DeepSeek 注册送 $5 免费额度",
    "智谱 GLM-4-Flash 永久免费",
    "Gemini 提供 15 RPM 免费 API",
]

for i, doc in enumerate(docs):
    embedding = get_embedding(doc)
    collection.add(
        ids=[f"doc_{i}"],
        embeddings=[embedding],
        documents=[doc]
    )

Step 4 · 检索 + 生成

# 检索相关文档
query = "哪家 AI 免费额度最多？"
query_embedding = get_embedding(query)

results = collection.query(
    query_embeddings=[query_embedding],
    n_results=3
)

context = "\n".join(results["documents"][0])

用 DeepSeek 生成回答
chat_client = OpenAI(
    api_key="你的 DeepSeek Key",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

response = chat_client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": f"根据以下信息回答问题：\n{context}"},
        {"role": "user", "content": query}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

成本分析

| 组件 | 方案 | 月成本 |

|------|------|--------|

| Embedding | 硅基流动 bge-m3 | $0 |

| 向量数据库 | Chroma 本地 | $0 |

| 生成模型 | DeepSeek-V3 | ~$1-3 |

| 总计 | | ~$1-3/月 |

一个完整的 RAG 系统，每月只要 $1-3。

进阶

用 openllmapi.com 统一管理 Embedding + Chat 模型
大规模数据用 Qdrant 替代 Chroma
加入 Reranker（硅基流动也有免费的 bge-reranker）

总结

2026 年搭建 RAG 系统的成本已经接近零。硅基流动免费 Embedding + Chroma 本地向量库 + DeepSeek 生成，三件套组合就是最佳性价比方案。

👉 硅基流动详情 · DeepSeek 详情 · 42 家 AI 免费额度汇总

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更新于 2026 年 4 月。

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