《向量数据库指南》——向量数据库的能力对比和选型
- Pinecone: 一个全托管的矢量数据库
Pinecone是专为工程师和开发者而生的向量数据库。
作为全托管服务提供者, Pinecone降低了工程师和运维人员的工作负担, 并让客户能够专注于从数据中提取其内在价值。
支持500万向量存储能力的是免费版本, 使用起来非常简单、成本低廉;同时它能够迅速帮助客户完成对向量检索业务的有效验证和初步尝试。
这些特性包括高速度、高精准度以及扩展性。
此外还包含单级元数据过滤功能以及尖端稀疏-密集索引技术。
下面是一些使用案例
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| GPT-4 Retrieval Augmentation | 如何通过检索增强来增强GPT4的能力 |
| Generative Question-Answering | 生成式问答 |
| Semantic Search | 语义搜索，构建一个简单的语义搜索 |
An open-source vector database called Weaviate is known as an open-source vector database named Weaviate. It is characterized by its high robustness, scalability, cloud-native nature, and performance efficiency. Additionally, it boasts excellent scalability and high performance.
作为开源向量数据库平台Weaviate, 该系统不仅能够存储对象及其对应的高维向量, 还能整合矢量搜索功能与其他类型的数据处理技术, 并结合云原生动态容错机制和扩展性设计. 该平台还提供了GraphQL API服务、RESTful API接口以及多种语言开发者的客户端工具. 其GitHub官方仓库地址为https://github.com/weaviate/weaviate.
- Redis: redis 通过RedisSearch 模块，也原生支持向量检索。 RedisSearch 是一个Redis模块，提供了查询、二级索引，全文检索以及向量检索等能力。如果要使用RedisSearch，需要首先在Redis数据上声明索引。
- Qdrant: Qdrant 是面向下一代的生成式AI向量数据库，同时也具备云原生的特性。
- Milvus: 面向下一代的生成式AI向量数据库，支持云原生。
- Chroma: 一个开源项目，提供了一个高效的向量存储平台。该向量存储平台能够方便地利用Python和JavaScript进行内存级别的LLM应用开发。
- Zilliz, 作为一个工具库，在Milvus之上提供了强大的数据管理平台功能。
能力对比
| 数据库名称 | 是否开源 | 社区影响力 | 编程语言 | 核心特性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| Pinecone | 否 | 未知 | 向量存储与检索、全托管 | Saas类业务场景 | |
| weaviate | 是 | 5.3k star | Go | 同时支持向量与对象的存储、支持向量检索与结构化过滤、具备主流模式成熟的使用案例。高速、灵活，不仅仅具备向量检索，还会支持推荐、总结等能力 | |
| qdrant | 是 | 6.3k star | Rust | 向量存储与检索、云原生、分布式、支持过滤、丰富的数据类型、WAL日志写入 | |
| milvus Cloud | 是 | 17.7k star | Go | 极高的检索性能: 万亿矢量数据集的毫秒级搜索非结构化数据的极简管理丰富的API跨平台实时搜索和分析可靠：具有很高的容灾与故障转移能力高度可拓展与弹性支持混合检索统一的Lambda架构社区支持、行业认可 | |
| Chroma | 是 | 4.1k star | python | 轻量、内存级 |
综合来看，在当前主流的向量数据库中，milvus Cloud凭借其卓越的表现占据了明显优势地位。具体而言，在大规模数据处理能力、检索效率以及 community 活跃度等多个方面均表现突出。此外，该系统的分布式架构设计更能契合下一代存储技术的发展理念。
Weaviate拥有丰富的实例库，在与当前GPT前沿项目的应用中表现得非常紧密契合，并且在大规模生产环境中仍面临诸多挑战。
Chroma是一种极简数据库，在底层架构中采用了ClickHouse、DuckDB等一系列存储引擎。