AI/ML/数据工程师的最佳矢量数据库！

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，我们探讨了每个人工智能/机器学习/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.米尔武斯

<图>

Milvus 是一个开源矢量数据库设计用于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能力，适用于广泛的人工智能和机器学习应用，包括图像和视频识别、自然语言处理和推荐系统。

主要功能

• 高度可扩展，支持数十亿个向量。
• 支持相似性搜索的多种指标类型。
• 与流行的机器学习框架轻松集成。
• 强大而灵活的索引机制。

尝试 Milvus！

2.松果

<图>
<源尺寸=“（最小分辨率：4dppx）和（最大宽度：700px）50vw，（-webkit-min-device-pixel-ratio：4）和（最大宽度：700px）50vw，（最小分辨率：3dppx）和（最大宽度：700px）67vw，（-webkit-min-device-pixel-ratio：3）和（最大宽度：700px）65vw，（最小分辨率：2.5dppx）和（最大宽度：700px）80vw，（-webkit-最小设备像素比：2.5）和（最大宽度：700px）80vw，（最小分辨率：2dppx）和（最大宽度：700px）100vw，（-webkit-最小设备像素比：2）和（最大宽度：700px）100vw，651px“srcset =”https://miro.medium.com/v2/resize：fit：640/format：webp/1 * lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg .png 640w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:720/format:webp/1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 720w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:750 /格式：webp/1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 750w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:786/format:webp/1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 786w，https://miro.medium.com /v2/resize:fit:828/format:webp/1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 828w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1100/format:webp/1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 1100w，https ://miro.medium.com/v2/resize:fit:1302/format:webp/1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 1302w" type="image/webp"/>
<源data-testid =“og”尺寸=“（最小分辨率：4dppx）和（最大宽度：700px）50vw，（-webkit-min-device-pixel-ratio：4）和（最大宽度：700px） ）50vw，（最小分辨率：3dppx）和（最大宽度：700px）67vw，（-webkit-min-device-pixel-ratio：3）和（最大宽度：700px）65vw，（最小分辨率：2.5 dppx）和（最大宽度：700px）80vw，（-webkit-min-device-pixel-ratio：2.5）和（最大宽度：700px）80vw，（最小分辨率：2dppx）和（最大宽度：700px ) 100vw, (-webkit-min-device-pixel-ratio: 2) 和 (最大宽度: 700px) 100vw, 651px" srcset="https://miro.medium.com/v2/resize:fit:640/ 1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 640w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:720/1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 720w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:750/ 1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 750w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:786/1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 786w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:828/ 1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 828w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1100/1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 1100w，https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1302/ 1*lLGxFgygXum7Eq1XOV7_bg.png 1302w"/>

Pinecone 是一个托管矢量数据库该服务简化了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，从而以最少的设置和维护提供准确、可扩展的相似性搜索。

主要功能

• 托管服务，设置简单且可扩展。
• 精确的相似性搜索，延迟亚秒级。
• 支持实时更新和删除。
• 轻松与现有数据管道和机器学习模型集成。

尝试松果！

3. SingleStore数据库

<图>

强大的 SingleStoreDB 的矢量数据库功能专为无缝服务人工智能驱动的应用程序、聊天机器人、图像识别系统等而定制。有了 SingleStoreDB，就不再需要为矢量密集型工作负载维护专用矢量数据库了。

与传统的矢量数据库方法不同，SingleStoreDB 采用了一种新颖的方法，将矢量数据与不同的数据类型一起存储在关系表中。这种创新的合并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，同时利用 SQL 的广泛查询能力。

SingleStore 矢量搜索的最新新功能

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，以改进矢量数据处理和矢量搜索的性能。

1. 索引近似最近邻 (ANN ）搜索
2. 矢量数据类型

索引 ANN 矢量搜索有助于创建大规模语义搜索和生成人工智能应用程序。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)（一种矢量压缩方法）的变体。 VECTOR 类型使创建、测试和调试基于矢量的应用程序变得更加容易。新的中缀运算符可用于 DOT_PRODUCT (<*>) 和 EUCLIDEAN_DISTANCE (<->)，以帮助缩短查询并使其更具可读性。

主要功能

• 适用于 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。
• 内置笔记本功能可处理矢量数据和 GenAI 应用程序。
• 矢量相似性搜索的可扩展框架。

尝试 SingleStore！

4.微距

<图>

Weaviate 是一个开源矢量搜索具有对矢量化、分类和语义搜索的开箱即用支持的引擎。它旨在使矢量搜索易于访问且可扩展，支持语义文本搜索、自动分类等用例。

主要功能

• 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。

尝试 Weaviate！

5. Qdrant

<图>

Qdrant 是一个开源矢量搜索引擎针对性能和灵活性进行了优化。它支持精确和近似最近邻搜索，为各种人工智能和机器学习应用提供准确性和速度之间的平衡。

主要功能

• 搜索准确性和性能之间的可配置平衡。
• 支持有效负载过滤以实现高级搜索功能。
• 实时数据更新和可扩展存储。
• 全面的 API，可轻松集成。

尝试 Qdrant！

6.色度数据库

<图>

Chroma DB 是新加入者在矢量数据库领域，专门为处理高维颜色矢量而设计。它对于数字媒体、电子商务和内容发现中的应用特别有用，其中颜色相似度在搜索和推荐算法中起着至关重要的作用。

主要功能

• 专门从事高维颜色矢量搜索。
• 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。

尝试 Chroma DB！

7.齐利兹

<图>

Zilliz 是一个强大的矢量数据库，旨在使开发人员和数据科学家能够构建下一代人工智能和搜索应用程序。它为可扩展、高效且准确的矢量搜索和分析提供了强大的平台，支持各种人工智能驱动的应用程序。

主要功能

• 高精度的高级矢量搜索功能。
• 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。

尝试 Zilliz！

选择矢量数据库

为您的项目选择正确的矢量数据库需要对应用程序的特定需求和各种矢量数据库的独特功能进行细致的了解。矢量数据库是专门为高效处理高维矢量数据而设计的存储系统，通常用于人工智能和机器学习应用中的相似性搜索、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、运营规模、查询的复杂性、与现有系统集成的难易程度，以及重要的是，您的性能和延迟要求。

应用程序类型

• 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：色度数据库

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：SingleStore

性能和延迟

• 高性能：Zilliz
• 低延迟：SingleStore、Pinecone

您真的需要专门的矢量数据库吗？

炒作都是关于生成人工智能的，当然，这使得矢量数据库非常受欢迎。这是一种非常常见的情况，我们看到组织已经在数据库之间为不同的用例而苦苦挣扎。始终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，它可以帮助您处理几乎所有用例 – 支持实时分析、速度快、支持所有数据类型、向量存储等

此外，许多组织还面临一个共同问题：将专业向量数据库集成到其数据架构中的挑战，这通常会导致各种操作问题。这些问题可能包括冗余数据、过多的数据移动、劳动力和许可成本增加以及查询能力有限。专业向量数据库虽然旨在处理特定类型的数据和工作负载（例如对于人工智能应用程序至关重要的向量相似性搜索），但由于这些限制，可能会使组织的数据基础设施变得复杂。

SingleStore 为这些挑战提供了替代解决方案。它是一个现代数据库平台，将矢量数据库功能集成到更广泛的数据库系统中。这种集成使 SingleStore 能够支持人工智能驱动的应用程序，包括聊天机器人、图像识别等，而无需单独的专业矢量数据库。