2024年最新矢量(向量)数据库 Top 5_向量数据库 排名(1)，Golang面试题解析 ...

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矢量数据库已经成为导航大量非布局化数据(如图像、视频和文本)的强大工具，而无需严峻依赖人工生成的标签或标记。当与先进的机器学习模型相结合时，它们的能力有可能彻底改变从电子商务到制药等众多行业。以下是一些使矢量数据库改变游戏规则的突出特性：
1. 可扩展性和适应性

强大的矢量数据库可确保随着数据的增长（达到数百万甚至数十亿个元素），它可以毫不费力地跨多个节点进行扩展。最好的矢量数据库具有适应性，允许用户根据插入率、查询率和底层硬件的厘革来调解系统。
2. 多用户支持和数据隐私

容纳多个用户是数据库的标准期望。但是，仅仅为每个用户创建一个新的向量数据库是没有效率的。矢量数据库优先思量数据隔离，确保对一个数据集合所做的任何更改对其余数据集合都看不到，除非全部者有意共享。这不但支持多租户，还确保了数据的隐私和安全。
3. 全面的 API 套件

一个真正有效的数据库提供了一整套的 API 和 SDK。这确保了系统可以与不同的应用步伐进行交互，并且可以有效地进行管理。领先的向量数据库，如 Pinecone，提供 Python、Node、Go、Java 等多种编程语言的 SDK，确保开发和管理的灵活性。
4.用户友好的界面

为了减少与新技术相关的陡峭学习曲线，矢量数据库中的用户友好界面发挥着关键作用。这些界面提供了视觉概览、轻松导航和对功能的可访问性，否则这些功能可能会保持模糊。
2023 年 5 个最佳矢量数据库

该列表没有特定的顺序 - 每一个都展示了上一节中概述的许多品质。
1. Chroma

是否开源： ✅GITHUB Stars：8K+ ⭐

利用 ChromaDB 构建 LLM 应用步伐（图片泉源）
Chroma 是开源嵌入数据库。Chroma 通过为 LLM 提供可插入的知识、究竟和技能，使构建 LLM 应用步伐变得容易。
重要特点：

• 功能丰富：查询、过滤、密度估计和许多其他功能
  
• LangChain支持 LangChain（Python 和 JavScript）、LlamaIndex
  
• 在 Python notebook 中运行的同一 API 可扩展到生产群集
  

2. Pinecone

是否开源： ❎GITHUB Stars： N/A⭐

Pinecone 矢量数据库（图片泉源）
Pinecone 是一个托管的矢量数据库平台，专为应对与高维数据相关的独特挑战而构建。Pinecone 配备了尖端的索引和搜索功能，使数据工程师和数据科学家能够构建和实行大规模机器学习应用步伐，以有效处理和分析高维数据。Pinecone的重要特点包括：

• 完全托管的服务
  
• 高度可扩展
  
• 及时数据摄取
  
• 低延迟搜索
  
• 与 LangChain 集成
  

3. Weaviate

是否开源： ✅GITHUB Stars：7K+ ⭐

Weaviate 矢量数据库架构（图片泉源）
Weaviate 是一个开源的矢量数据库。它允许您存储来自您喜好的 ML 模型的数据对象和向量嵌入，并无缝扩展到数十亿个数据对象。Weaviate 的一些重要特点是：

• 速率：Weaviate 可以在短短几毫秒内从数百万个对象中快速搜索出 10 个近来的邻居。
  
• 灵活性：利用 Weaviate，您可以在导入过程中对数据进行矢量化，也可以利用与 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等平台集成的模块上传本身的数据。
  
• 生产就绪：从原型到大规模生产，Weaviate 夸大可扩展性、复制性和安全性。
  
• 超越搜索：除了快速向量搜索外，Weaviate 还提供推荐、择要和神经搜索框架集成。
  

4. Faiss

是否开源： ✅GITHUB Stars：24K+ ⭐

Faiss 是由 Facebook 创建的用于矢量搜索的开源库（图片泉源）
Faiss 是一个开源库，用于快速搜索相似性和麋集向量的聚类。它包罗能够在不同大小的向量集中进行搜索的算法，即使是那些可能凌驾 RAM 容量的向量集。别的，Faiss 还提供用于评估和调解参数的辅助代码。
虽然它重要用 C++ 编码，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 的重要开发由 Meta 的底子 AI 研究小组承担。
5. Qdrant

是否开源： ✅GITHUB Stars： 12.5K+ ⭐

Qdrant 矢量数据库（图片泉源）
Qdrant 是一个向量数据库，也是进行向量相似性搜索的工具。它作为 API 服务运行，支持搜索最靠近的高维向量。利用 Qdrant，您可以将嵌入或神经网络编码器转换为全面的应用步伐，用于匹配、搜索、提出建议等使命。以下是 Qdrant 的一些重要功能：

• **通用 API:**提供 OpenAPI v3 规范和各种语言的现成客户端。
  
• **速率和精度:**利用自界说 HNSW 算法进行快速正确的搜索。
  
• **高级过滤:**允许根据关联的矢量有效载荷进行结果过滤。
  
• **多种数据类型:**支持字符串匹配、数值范围、地理位置等。
  
• **可扩展性:**具有水平扩展功能的云原生设计。
  
• **效率:**内置 Rust，通过动态查询规划优化资源利用。
  

人工智能的兴起和矢量数据库的影响

矢量数据库专门用于存储高维向量，从而实现快速正确的相似性搜索。随着人工智能模型，尤其是自然语言处理和盘算机视觉领域的模型，生成和处理这些向量，对高效存储和检索系统的需求变得至关紧张。这就是矢量数据库发挥作用的地方，为这些人工智能驱动的应用步伐提供了一个高度优化的环境。
人工智能和向量数据库之间这种关系的一个典型例子是 GPT-3 等大型语言模型 （LLM） 的出现。
这些模型旨在通过处理大量数据，将它们转换为高维向量来理解和生成类似人类的文本。一个基于 GPT-3 和类似模型构建的应用步伐严峻依赖向量数据库来有效地管理和查询这些向量。这种依赖的原因在于这些模型处理的数据量和复杂性。例如，GPT-3 拥有 175 亿个参数，产生了大量矢量化数据，而传统数据库难以有效处理这些数据。
结论

人工智能和机器学习的不断发展凸显了矢量数据库在当今以数据为中心的天下中不可或缺的职位。这些数据库具有存储、搜索和分析多维数据向量的独特能力，在为人工智能驱动的应用步伐（从推荐系统到基因组分析）提供动力方面发挥了紧张作用。
我们近来看到了一系列令人印象深刻的载体数据库，例如 Chroma、Pinecone、Weaviate、Faiss 和 Qdrant，每个数据库都提供独特的功能和创新。随着人工智能的不断发展，矢量数据库在塑造数据检索、处理和分析的未来方面的作用无疑将越来越大，有望为各个领域提供更复杂、更高效和更个性化的办理方案。

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