2024年精选保举的11个向量数据库：提拔你的AI应用性能 ...

文章介绍了向量数据库在人工智能时代的重要性，阐述了向量库与向量数据库的区别，保举了 2024 年 16 个向量数据库并列举其关键特性，还给出了向量数据库的选型建议，包括工程团队、嵌入天生、延迟要求等多方面考量，强调选择要综合需求、团队、预算等因素，同时期待其未来发挥更大作用。
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在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模子不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计用来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模子用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模子天生的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者必要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。
向量库与向量数据库的区别
向量库和向量数据库之间的主要区别在于，向量库用于对向量进行数学运算和几何计算，而向量数据库用于存储、搜索和管理大规模向量数据集，例如嵌入，用于机器学习和数据科学应用。 向量库，如NumPy，提供广泛的数学运算和函数，用于处理向量、矩阵和高维数组。它们优化了性能，并在科学计算、数据分析和学习中被广泛使用。向量库适用于小到中等规模的数据集，并且不提供内置的高维向量相似性搜索或大规模数据管理的支持。 另一方面，向量数据库，如Milvus、Pinecone和Weaviate，旨在处理大规模向量数据集，并提供高效的向量相似性搜索和管理功能。它们支持高维向量，并提供先进的索引技术，如HNSW、IVF和PQ，以实现快速和正确的向量相似性搜索。向量数据库还提供可扩展性和容错性，使其适合生产环境和实际应用。
向量数据库为向量嵌入的独特结构提供了高效的存储和查询本领。它们通过发现相似性，为简单搜索、高速度、可扩展性和数据检索打开了大门。
16个最佳向量数据库保举

• Pinecone
  

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1. Pinecone: www.pinecone.io/

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1. 解决问题：
3.     Pinecone是一个托管的、云原生的向量数据库，具有简单的API，无需任何基础设施要求。用户可以快速启动、操作和扩展他们的AI解决方案，无需进行任何基础设施维护、服务监控或算法调试。
5.     该解决方案能够快速处理数据，并允许用户使用元数据过滤器和稀疏-密集索引支持来实现高质量的相关性，确保在各种搜索需求下都能快速准确地获得结果。
7. Pinecone的关键特性包括：
8.     重复检测：帮助用户识别和删除重复的数据
9.     排名跟踪：跟踪数据在搜索结果中的排名，有助于优化和调整搜索策略
10.     数据搜索：快速搜索数据库中的数据，支持复杂的搜索条件
11.     分类：对数据进行分类，便于管理和检索
12.     去重：自动识别和删除重复数据，保持数据集的纯净和一致性

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• MongoDB
  

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办理题目：
处理多种事故性和搜索工作负载：MongoDB Atlas是托管的开发者数据平台，能够处理各种复杂的数据管理任务。
向量搜索功能：Atlas Vector Search使用专门的向量索引，可以与核心数据库自动同步，提供集成数据库的独立扩展优势。

1. MongoDB Atlas的关键特性包括：
2.     集成数据库+向量搜索能力：提供强大的数据库功能和向量搜索能力
3.     独立提供数据库和搜索索引：允许用户独立配置和扩展数据库和搜索索引
4.     数据存储：每个文档可存储高达16 MB的数据
5.     高可用性、强事务保证、多级数据持久性、存档和备份：确保数据的安全和可靠性
6.     行业领先的交易数据加密：保护数据免受未授权访问
7.     混合搜索：结合多种搜索功能，提供灵活和强大的搜索体验

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• Milvus
  

1. 解决问题：
2.     Milvus是一个开源的向量数据库，旨在促进向量嵌入、高效相似搜索和AI应用。它于2019年10月以开源Apache 2.0许可证发布，目前是LF AI & Data Foundation赞助的毕业项目。
3.     该工具简化了非结构化数据的搜索，并提供了与部署环境无关的统一用户体验。为了提高弹性和适应性，Milvus 2.0重构版本中的所有组件都是无状态的。
4.     Milvus的应用案例包括图像搜索、聊天机器人和化学结构搜索。
6. Milvus的关键特性包括：
7.     毫秒级搜索万亿级向量数据集
8.     简单管理非结构化数据
9.     可靠的向量数据库，始终可用
10.     高度可扩展和适应性强
11.     混合搜索
12.     统一的Lambda结构
13.     受到社区支持，得到行业认可

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• Chroma
  办理题目：
  Chroma DB是一个开源的、AI当地的嵌入式向量数据库，旨在简化通过使知识、事实和技能对大型语言模子（LLM）规模上的机器学习模子可插拔，从而创建由天然语言处理驱动的LLM应用程序的过程，同时制止幻觉。
  很多工程师都盼望能够拥有一个“为数据设计的ChatGPT”，Chroma通过基于嵌入的文档检索提供了这种链接。它还提供了一站式服务，团队必要存储、嵌入和查询数据的一切都在其中，包括强大的过滤功能，另有如智能分组和查询相关性等更多功能即将推出。
  Chroma的关键特性包括:
  功能丰富：支持查询、过滤、密度估计等多种功能
  即将添加的语言链（LangChain）、LlamaIndex等更多功能
  相同的API可以在Python笔记本中运行，也可以扩展到集群，用于开发、测试和生产
  
• Weaviate
  办理题目：
  Weaviate是一个云原生的、开源的向量数据库，具有弹性、可扩展性和快速性。该工具可以使用先进的机器学习模子和算法将文本、照片和其他数据转换为可搜索的向量数据库。
  可以对数百万项进行10-NN邻人搜索，在个位数毫秒内完成。工程师可以使用它来在导入过程中向量化他们的数据，或提交自己的向量，最终创建问答提取、总结和分类体系。
  Weaviate模块支持使用如OpenAI、Cohere或HuggingFace等着名服务和模子中心，以及使用当地和定制模子。Weaviate在设计时思量了规模、复制和安全。
  Weaviate的关键特性包括:
  内置AI驱动的搜索、问答、将LLM与您的数据结合和自动分类模块
  完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能
  云原生、分布式，能够随着工作负载的增长而扩展，并在Kubernetes上运行良好
  能够无缝地将机器学习模子转移到MLOps
  
• Deep Lake
  办理题目：
  Deep Lake是一个由专有存储格式驱动的AI数据库，专为深度学习和基于大型语言模子（LLM）的应用程序设计，这些应用程序使用天然语言处理。它通过向量存储和一系列功能帮助工程师更快地部署企业级的LLM产品。
  Deep Lake可以处理任何巨细的数据，是无服务器的，答应您在单一位置存储全部数据。
  它还提供工具集成，以帮助简化深度学习操纵。例如，使用Deep Lake和Weights & Biases，可以跟踪实验并实现模子的完全可重复性。集成将数据集相关信息（URL、提交哈希、视图ID）自动传递到W&B运行中。
  Deep Lake的关键特性包括：
  存储全部类型的数据（嵌入、音频、文本、视频、图像、PDF等）。
  查询和向量搜索功能。
  在训练模子时及时流式传输数据。
  数据版本控制和工作负载线程。
  与工具如LangChain、LlamaIndex、Weights & Biases等的集成。
  
• Qdrant
  办理题目：
  Qdrant是一个开源的向量相似性搜索引擎和数据库。它提供了一个生产就绪的服务和一个易于使用的API，用于存储、搜索和管理点向量和高维向量，以及额外的负载。
  该工具旨在提供广泛的过滤支持。Qdrant的多功能性使其成为神经网络或语义匹配、面搜索和其他应用的不错选择。
  Qdrant的关键特性包括：
  JSON负载可以与向量连接，答应基于负载的存储和过滤
  支持多种数据类型和查询条件，如文本匹配、数值范围、地理位置等
  查询计划器使用缓存的负载信息来提高查询实行效率
  断电期间进行写入前处理，更新日志记录全部操纵，便于重修最新的数据库状态
  Qdrant独立于外部数据库或编排控制器运行，简化了配置
  
• Elasticsearch
  办理题目：
  Elasticsearch是一个开源的、分布式的、RESTful的分析引擎，可以处理文本、数值、地理、结构化和非结构化数据。基于Apache Lucene，最初于2010年由Elasticsearch N.V.（现称Elastic）发布。Elasticsearch是Elastic堆栈的一部分，这是一套免费且开源的工具，用于数据摄入、丰富、存储、分析和可视化。
  Elasticsearch可以处理各种用例——它集中存储数据，以实现快速搜索、微调相关性以及可轻松扩展的高级分析。它可以水平扩展以容纳每秒数十亿的事故，同时自动控制索引和查询在整个集群中的分布，以实现流畅的操纵。
  Elasticsearch的关键特性包括：
  集群和高可用性：确保体系的可靠性和数据的安全性
  自动节点规复和数据再平衡：在节点失败时自动规复，并重新平衡数据负载
  水平可扩展性：能够轻松扩展以处理大量数据和哀求
  跨集群和数据中心复制：答应第二个集群作为热备份运行
  跨数据中心复制：提高数据的可靠性和可用性
  Elasticsearch识别错误以保持集群（和数据）的安全性和可访问性
  分布式架构：从底层构建，旨在提供持续的安心感
  
• Vespa
  办理题目：
  Vespa是一个开源的数据服务引擎，答应用户在服务时存储、搜索、构造和在大量数据上进行机器学习判定。
  庞大的数据集必须分散在多个节点上，并并行检查，而Vespa是一个能够处理这些任务的平台，同时保持出色的可用性和性能。
  Vespa的关键特性包括：
  写入确认：向客户端确认写入，并在数据长期且在查询中可见时，在几毫秒内发出
  持续的写入速率：在服务哀求时，每个节点每秒可以交付数千到数万次写入
  数据冗余复制：可以配置冗余复制
  查询组合：查询可以包括结构化过滤器、自由文本搜索运算符和向量搜索运算符，以及巨大的张量和向量
  基于查询界说的匹配分组和聚合
  包括全部匹配：纵然它们同时在多个机器上运行
  
• Vald
  办理题目：
  Vald是一个分布式、可扩展且快速的向量搜索引擎。它旨在构建为云原生应用，并采用最快的近似最近邻（ANN）算法NGT，以帮助找到邻人。
  Vald提供自动化的向量索引和索引备份，以及水平扩展，答应它搜索数十亿个特征向量数据。它易于使用且非常可配置——例如，您可以自界说高度可配置的Ingress/Egress过滤器，以与gRPC接口配合使用。
  Vald的关键特性包括：
  通过对象存储或长期卷提供自动备份，实现灾难规复
  将向量索引分发到多个代理，每个代理保存一个唯一的索引
  通过在多个代理中存储每个索引来复制索引。当Vald代理失败时，自动重新平衡副本
  高度适应性——可以自界说向量维数、副本数量等
  支持Python、Golang、Java、Node.js等多种编程语言
  
• ScaNN
  办理题目：
  ScaNN（可扩展最近邻）是一种在大量数据中高效搜索向量相似性的方法。Google的ScaNN提出了一种全新的压缩方法，明显提高了正确性。这使得它在ann-benchmarks.com上比其他向量相似性搜索库的性能提高了两倍。
  它包括最大内积搜索的搜索空间修剪和量化，以及欧几里得距离等额外的距离函数。该实现旨在支持AVX2的x86处理器上。
  ScaNN的关键特性包括：
  可扩展性：SCANN专为处理大规模数据集而设计，能够有效处理包含数亿个数据点的数据集。它使用了一种分层数据结构和并行计算的方法，以提高搜索速度和内存效率
  多样的相似度度量：SCANN支持多种相似度度量，包括欧氏距离、余弦相似度和Jaccard相似度等。这使得它适用于各种应用领域，如图像检索、保举体系和天然语言处理等
  高效的近邻搜索：SCANN采用了一种基于局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）的方法，能够在保证较高正确性的同时，明显提高近邻搜索的速度。它使用了哈希函数将数据点映射到哈希桶中，从而加速搜索过程
  可定制的参数和配置：SCANN提供了一系列可定制的参数和配置选项，以满足差异应用场景的需求。用户可以根据自己的数据集和查询要求进行调整，以获得最佳的性能和正确性
  易于使用的API：SCANN提供了简洁而直观的API，使得用户可以轻松地集成它到自己的应用程序中。它支持多种编程语言，包括Python、C++和TensorFlow等
  

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