在快速发展的人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和数据工程领域，对高效数据存储和检索系统的需求至关重要。矢量数据库已成为管理这些技术通常依赖的复杂高维数据的关键解决方案。在这里，我们探讨了每个 AI/ML/数据工程师都应该熟悉的七个矢量数据库，重点介绍了它们的独特功能以及它们如何支持现代数据驱动应用程序的需求。
1.Milvus
Milvus是一个开源向量数据库，旨在处理大规模相似性搜索和向量索引。它支持多种索引类型并提供高效的搜索功能，适用于各种 AI 和 ML 应用，包括图像和视频识别、自然语言处理和推荐系统。
主要特征：
- 高度可扩展，支持数十亿个矢量。
- 支持多种相似性搜索度量类型。
- 轻松与流行的机器学习框架集成。
- 强大而灵活的索引机制。
2. 松果
Pinecone是一种托管矢量数据库服务，可简化构建和扩展矢量搜索应用程序的过程。它提供了一个简单的 API，用于将矢量搜索嵌入到应用程序中，以最少的设置和维护提供准确、可扩展的相似性搜索。
主要特征：
- 具有易于设置和可扩展性的托管服务。
- 以亚秒级延迟进行准确的相似性搜索。
- 支持实时更新和删除。
- 轻松与现有数据管道和 ML 模型集成。
3.SingleStore 数据库
早在 2017 年，矢量数据库还不存在时，SingleStore 数据库就开始支持矢量存储功能。
SingleStoreDB强大的矢量数据库功能经过量身定制，可无缝服务于 AI 驱动的应用程序、聊天机器人、图像识别系统等。有了 SingleStoreDB，您无需再为矢量密集型工作负载维护专用的矢量数据库。
与传统的矢量数据库方法不同，SingleStoreDB 采用了一种新颖的方法，将矢量数据与各种数据类型一起存储在关系表中。这种创新的融合使您能够轻松访问与矢量数据相关的全面元数据和其他属性，同时充分利用 SQL 的广泛查询能力。
SingleStore 最新推出的矢量搜索新功能
我们很高兴地宣布 SingleStore Pro Max 的到来，该版本的亮点之一包括 矢量搜索增强功能。
添加了两个重要的新功能来改进矢量数据处理和矢量搜索的性能。
索引式 ANN 向量搜索有助于创建大规模语义搜索和生成式 AI 应用程序。支持的索引类型包括倒排文件 (IVF)、分层可导航小世界 (HNSW) 以及基于乘积量化 (PQ)（一种向量压缩方法）的变体。VECTOR 类型使创建、测试和调试基于向量的应用程序变得更加容易。DOT_PRODUCT (<*>) 和 EUCLIDEAN_DISTANCE (<->) 提供了新的中缀运算符，有助于缩短查询并使其更具可读性。
主要特征：
- GenAI 应用程序的实时分析和 HTAP 功能。
- 高度可扩展的矢量存储支持。
- 可扩展的分布式架构。
- 支持 SQL 和 JSON 查询。
- 内置笔记本功能可与矢量数据和 GenAI 应用程序配合使用。
- 用于向量相似性搜索的可扩展框架。
4.Weaviate
Weaviate是一款开源矢量搜索引擎，提供对矢量化、分类和语义搜索的开箱即用支持。它旨在使矢量搜索变得易于访问且可扩展，支持语义文本搜索、自动分类等用例。
主要特征：
- 用于数据矢量化的自动机器学习模型。
- 具有内置图形数据库功能的语义搜索。
- 实时索引和搜索。
- GraphQL 和 RESTful API 支持。
5. Qdrant
Qdrant是一款针对性能和灵活性进行了优化的开源向量搜索引擎。它支持精确和近似最近邻搜索，为各种 AI 和 ML 应用提供准确性和速度之间的平衡。
主要特征：
- 可配置搜索准确性和性能之间的平衡。
- 支持有效载荷过滤，实现高级搜索功能。
- 实时数据更新和可扩展存储。
- 全面的 API，易于集成。
6.色度数据库
Chroma DB是矢量数据库领域的新晋者，专为处理高维颜色矢量而设计。它特别适用于数字媒体、电子商务和内容发现等应用，因为颜色相似性在搜索和推荐算法中起着至关重要的作用。
主要特征：
- 专门从事高维颜色向量搜索。
- 非常适合数字媒体和电子商务应用。
- 高效索引和检索颜色数据。
- 支持复杂的基于颜色的查询操作。
7. Zilliz
Zilliz是一款功能强大的矢量数据库，旨在帮助开发人员和数据科学家构建下一代 AI 和搜索应用程序。它为可扩展、高效且准确的矢量搜索和分析提供了一个强大的平台，支持各种 AI 驱动的应用程序。
主要特征：
- 先进的高精度矢量搜索功能。
- 用于处理大规模数据集的可扩展架构。
- 与 AI 和 ML 开发工作流程无缝集成。
- 支持多种矢量数据类型和搜索算法。
选择矢量数据库
为您的项目选择合适的矢量数据库需要对您的应用程序的特定需求和各种矢量数据库的独特功能有细致的了解。矢量数据库是专门的存储系统，旨在高效处理高维矢量数据，这些数据通常用于 AI 和 ML 应用程序的相似性搜索、推荐系统和自然语言处理等任务。
决策过程应考虑几个关键因素，包括数据的性质、操作的规模、查询的复杂性、与现有系统的集成难易程度，以及最重要的性能和延迟要求。
应用类型
- 实时分析：SingleStore
- 大规模相似性搜索：Milvus、Pinecone
- 托管服务：Pinecone
- 混合搜索：SingleStore
- 语义搜索：Weaviate
- 高维颜色向量：Chroma DB
功能要求
- 可扩展性：Milvus、Pinecone、Vald
- 易于集成：Weaviate、Zilliz
- 实时更新：SingleStore、Qdrant
- 高级搜索功能：Qdrant、Zilliz
部署环境
- 本地：SingleStore、Milvus
- 云：Pinecone、Zilliz
- 混合：单店
性能和延迟
- 高性能：Zilliz
- 低延迟：SingleStore、Pinecone
但是，您真的需要专门的矢量数据库吗？
这炒作都是关于生成式人工智能的，当然，这使得矢量数据库非常流行。我们看到组织已经在各种用例之间切换数据库，这种情况非常常见。我们建议不要选择专门的矢量数据库，而是选择端到端的集中式数据库，它可以帮助你处理几乎所有的用例——支持实时分析、快速、支持所有数据类型、矢量存储等。
此外，许多组织都面临一个共同的问题：将专业矢量数据库集成到其数据架构中是一项挑战，这通常会导致各种操作问题。这些问题可能包括冗余数据、过度数据移动、增加的人工和许可成本以及有限的查询功能。专业矢量数据库虽然旨在处理特定类型的数据和工作负载（例如对 AI 应用至关重要的矢量相似性搜索），但由于这些限制，可能会使组织的数据基础设施复杂化。
RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：chris，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/4087
