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标题: 向量数据库简单对比 [打印本页]

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作者: 创想小编    时间: 昨天 23:28
标题: 向量数据库简单对比
作者：CSDN博客
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一、Chroma二、Pinecone/腾讯云VectorDB/VikingDB三、redis四、Elasticsearch五、Milvus六、Qdrant七、Weaviate八、Faiss

一、Chroma

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官方地址：

1. https://www.trychroma.com/

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优点
①简单，非常简单构建服务。
②此外，Chroma还具有自动加载和保存数据的功能。在启动客户端时，它会自动加载用户的数据；在关闭时，则会自动保存数据，大大简化了数据管理的过程缺点
①只支持 CPU 计算，这可能限制了在需要大量计算资源的情况下性能的提升。特点

1. 1)功能丰富:查询、过滤、密度估计和许多其他功能
2. 2)LangChain (Python和javascript)， LlamaIndex都支持
3. 3)在Python notebook 中运行的相同API可扩展到生产集群

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二、Pinecone/腾讯云VectorDB/VikingDB

官方地址：
https://www.pinecone.io/


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优点
完全云原生，全托管模式，不需要用户了解任何有关向量化或向量索引的知识，前期导入的时候是非常方便快捷的
缺点
从开发人员的角度来看，依赖外部的第三方托管服务的危险，无法完全控制数据库的设置和运行方式。考虑到目前有大量的开源、自托管替代方案，从长远来看，依赖完全托管的闭源解决方案的影响可能是巨大的。而且成本也比较高
pinecone特点

1. 1\支持全托管服务
2. 2\高度可伸缩
3. 3\实时数据摄取
4. 4\低延迟的搜索
5. 5\与LangChain集成

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三、redis

官网
官网地址：https://redis.io/solutions/vector-search/
优点：
简单好部署好用(很多应用都使用Redis作为缓存中间件的数据库，这也就意味着使用Redis作为向量数据库，不需要额外的技术架构调整。Redis一直以高性能、高稳定性、轻量化著称)
缺点
由于Redis是基于内存运行的，因此单台机器能够承载的数据量受到物理内存大小的限制，不适合用于处理海量数据

四、Elasticsearch

官网

1. https://www.elastic.co/

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优点
①上手简单，可以满足全文搜索和向量搜索
②横向集群扩展能力出色成熟
缺点
①性能不高：Elasticsearch是为全文搜索目的而设计的，虽然支持向量搜索，但对于涉及百万级向量搜索及以上的数据，性能会受到影响
②占用空间大。而且内核使用Java开发，运行内存要求非常高。

五、Milvus

官网地址

1. https://milvus.io/

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优点
①高效的磁盘向量索引 DiskANN 算法
②成熟的生态系统
缺点
①在可扩展性问题上拼尽全力的解决方案——它通过代理、负载均衡器、消息代理、Kafka 和 Kubernetes 7 的组合实现了高度的可扩展性，这使得整个系统非常复杂且资源密集
②客户端 API（例如 Python）也不像 Weaviate 和 Qdrant 等较新的数据库那样可读或直观，后者往往更注重开发人员的体验

六、Qdrant

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介绍
Qdrant可以作为API服务运行，支持搜索最接近的高维向量。使用Qdrant，可以将嵌入或神经网络编码器转换为应用程序，用于匹配，搜索，推荐等任务。以下是Qdrant的一些关键功能
特点

1. 1\通用的API：提供OpenAPI v3规范和各种语言的现成客户端。
2. 2\速度和精度：使用自定义HNSW算法进行快速准确的搜索。
3. 3\先进的过滤方法：允许基于相关矢量有效载荷的结果过滤。
4. 4\不同的数据类型：支持字符串匹配、数字范围、地理位置等。
5. 5\可伸缩性：具有水平扩展功能的云原生设计。
6. 6\效率：内置Rust，通过动态查询规划优化资源使用

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七、Weaviate

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介绍
Weaviate是一个开源向量数据库。它可以无缝扩展到数十亿个数据对象。Weaviate的一些关键特性是：‍
特点

1. 1\速度：Weaviate可以在几毫秒内从数百万个对象中快速搜索出最近的10个邻居。
2. 2\灵活性：使用Weaviate，可以在导入或上传自己的数据时对数据进行矢量化，可以利用与OpenAI, Cohere, HuggingFace等平台集成的模块。
3. 3\快速部署：从原型到大规模生产，Weaviate都强调可伸缩性、复制和安全性。
4. 4\搜索扩展:除了快速矢量搜索，Weaviate还提供推荐、摘要和神经搜索框架集成。

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八、Faiss

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介绍
Faiss是一个用于快速搜索相似性和密集向量的聚类的开源库。它包含能够在不同大小的向量集中搜索的算法，甚至可以处理那些超过内存容量的向量集。此Faiss还提供了用于评估和调整参数的辅助代码。
特点
虽然它主要是用c++编写的，但它完全支持Python/NumPy集成。它的一些关键算法也可用于GPU执行。Faiss的主要开发工作由Meta的基础人工智能研究小组承担

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43679037/article/details/145556734

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