2024年必试的前15个矢量数据库

介绍

在数据科学快速发展的领域中，向量数据库在实现高维数据的高效存储、检索和操作方面发挥着关键作用。本文探讨了向量数据库的定义和意义，将其与传统数据库进行了比较，并详细介绍了2024年考虑的前15个向量数据库。

什么是向量数据库？

向量数据库的核心设计是高效处理向量化数据。与擅长结构化数据存储的传统数据库不同，向量数据库专注于管理多维空间中的数据点，使其非常适用于人工智能、机器学习和自然语言处理等应用。

向量数据库的目的在于促进向量嵌入、相似搜索和高维数据的高效处理。与可能难以处理非结构化数据的传统数据库不同，向量数据库在数据点之间的关系和相似性至关重要的场景中表现出色。

向量数据库 vs 传统数据库

方面	传统数据库	向量数据库
数据类型	表格格式的简单数据（文字、数字）。	具有专门搜索功能的复杂数据（向量）。
搜索方法	精确匹配数据。	使用近似最近邻（ANN）搜索进行最接近匹配。
搜索技术	标准查询方法。	使用哈希和基于图的搜索等专门方法进行ANN搜索。
处理非结构化数据	由于缺乏预定义格式而具有挑战性。	将非结构化数据转化为数值表示（嵌入）。
表示	基于表格的表示形式。	具有嵌入的向量表示。
用途	适用于结构化数据。	非结构化和复杂数据处理的理想选择。
应用	在传统应用中广泛使用。	在人工智能、机器学习和处理复杂数据的应用中使用。
理解关系	有限的关系辨识能力。	通过向量空间关系和嵌入增强理解能力。
在AI/ML应用中的效率	处理非结构化数据效果较差。	在处理非结构化数据的AI/ML应用中效果更佳。
示例	SQL数据库（例如MySQL、PostgreSQL）。	向量数据库（例如Faiss、Milvus）。

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如何选择适合您项目的向量数据库

在选择向量数据库时，请考虑以下因素：

您是否有工程团队来托管数据库，还是需要完全托管的数据库？
您是否拥有向量嵌入，还是需要向量数据库来生成它们？
批处理或在线等延迟要求。
团队中的开发者经验。
给定工具的学习曲线。
解决方案的可靠性。
实施和维护成本。
安全性和合规性。

2024年数据科学的前15个向量数据库

发现简单处理数据的最佳工具！快来看看2024年数据科学的前15个向量数据库：

1. Pinecone

网站：Pinecone | 开源：否 | GitHub 星数：836

Pinecone是一款云原生的向量数据库，提供无缝的API和无麻烦的基础架构。它消除了用户管理基础架构的需求，使他们能够专注于开发和扩展他们的人工智能解决方案。Pinecone在快速数据处理方面表现出色，支持元数据过滤和稀疏-稠密索引以获得准确结果。

主要功能

重复数据检测
排名跟踪
数据搜索
分类
去重

2. Milvus

网站：Milvus | 开源：是 | GitHub 星数：21.1k

Milvus是一款为高效的向量嵌入和相似性搜索而设计的开源向量数据库。它简化了非结构化数据搜索，并在不同的部署环境中提供了统一的体验。Milvus广泛应用于图像搜索、聊天机器人和化学结构搜索等应用。

主要功能

以毫秒级搜索数万亿个向量数据集
简单的非结构化数据管理
高度可扩展和适应性强
支持混合搜索
得到强大社区支持

3. Chroma

网站：Chroma | 开源：是 | GitHub 星数：7k

Chroma DB是一款专为AI本地嵌入而设计的开源向量数据库。它简化了使用自然语言处理驱动的大型语言模型（LLM）应用程序的创建。Chroma在提供具有查询、筛选、密度估计等能力的丰富功能环境方面表现出色。

主要功能

功能丰富的环境
LangChain（Python和JavaScript）
在开发、测试和生产中使用相同的API
智能分组和查询相关性（即将推出）

4. Weaviate

GitHub：Weaviate | 开源：是 | GitHub 星数：6.7k

Weaviate是一个弹性且可扩展的云原生向量数据库，可以将文本、照片和其他数据转换为可搜索的向量数据库。它支持各种基于AI的功能，包括问答、将LLMs与数据结合以及自动分类。

主要特点

内置模块用于基于AI的搜索、问答和分类
云原生和分布式
完整的CRUD功能
无缝迁移ML模型至MLOps

5. 深湖

GitHub: Deep Lake | 开源：是 | GitHub stars：6.4k

Deep Lake是一个面向深度学习和LLM应用的AI数据库。它支持各种数据类型的存储，并提供查询、向量搜索、训练期间的数据流等功能，并与LangChain、LlamaIndex和Weights&Biases等工具集成。

主要特点：

存储适用于所有数据类型
查询和向量搜索
训练期间的数据流
数据版本控制和血统追溯
与多个工具的集成

6. Qdrant

GitHub: Qdrant | 开源：是 | GitHub stars：11.5k

Qdrant是一个开源的向量相似度搜索引擎和数据库，提供易于使用的API的生产就绪服务。它在广泛的过滤支持方面表现出色，适用于神经网络或基于语义的匹配、分面搜索和其他应用。

主要特点

基于有效载荷的存储和过滤
支持各种数据类型和查询条件
缓存有效载荷信息，以改善查询执行效率
断电期间预写
独立于外部数据库或编排控制器

7. Elasticsearch

网站：Elasticsearch | 开源：是 | GitHub stars：64.4k

Elasticsearch是一个处理各种数据类型的开源分析引擎。它提供快速搜索、关联调整和可扩展的分析功能。Elasticsearch支持集群、高可用性和自动恢复，在分布式架构中无缝工作。

主要特点

集群和高可用性
水平扩展性
跨集群和数据中心复制
分布式架构，始终保持稳定

8. Vespa

网站：Vespa | 开源：是 | GitHub stars：4.5k

Vespa是一个专为存储、搜索和组织大规模数据及机器学习判断而设计的开源数据服务引擎。它在持续写入、冗余配置和灵活的查询选项方面表现出色。

主要特点

以毫秒级确认写入
每个节点的持续高速写入
冗余配置
支持各种查询操作符
匹配结果的分组和聚合

9. Vald

网站：Vald | 开源：是 | GitHub stars：1274

Vald是一个分布式、可扩展和快速的向量搜索引擎，利用NGT ANN算法。它提供自动备份、水平扩展和高度可配置性。Vald支持多种编程语言，并通过对象存储或持久卷确保灾难恢复。

主要特点

自动备份和索引分布
代理故障时的自动平衡
高度可适应的配置
支持多种编程语言

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10. ScaNN

GitHub： ScaNN | 开源： 是 | GitHub 星： 31.5k

ScaNN（可扩展最近邻）是谷歌提出的一种高效的向量相似性搜索方法。它以其压缩方法脱颖而出，提供了更高的准确性。ScaNN适用于具有额外距离函数（如欧几里德距离）的最大内积搜索。

11. Pgvector

GitHub： Pgvector | 开源： 是 | GitHub 星： 4.5k

pgvector是为向量相似性搜索而设计的PostgreSQL扩展。它支持精确和近似最近邻搜索，各种距离度量标准，并且与使用PostgreSQL客户端的任何语言兼容。

主要特点

精确和近似最近邻搜索
支持L2距离、内积和余弦距离
与使用PostgreSQL客户端的任何语言兼容

12. Faiss

GitHub： Faiss | 开源： 是 | GitHub 星： 23k

Faiss是Facebook AI Research开发的一个快速、密集的向量相似性搜索和分组库。它支持各种搜索功能、批处理和不同的距离度量，使其适用于各种应用。

主要特点

返回多个最近邻
批量处理多个向量
支持各种距离度量
索引的磁盘存储

13. ClickHouse

网站： ClickHouse | 开源： 是 | GitHub 星： 31.8k

ClickHouse是一个面向实时分析处理的列式数据库管理系统。它能够高效压缩数据，利用多核设置，并支持广泛的查询。ClickHouse的低延迟和连续数据添加使其适用于各种分析任务。

主要特点

高效的数据压缩
低延迟的数据提取
用于大量查询的多核和多服务器设置
强大的SQL支持
连续数据添加和快速索引

14. OpenSearch

网站： OpenSearch | 开源： 是 | GitHub 星： 7.9k

OpenSearch将经典搜索、分析和向量搜索融合为一个解决方案。它的向量数据库功能增强了AI应用程序开发，提供了模型、向量和信息在向量、词汇和混合搜索方面的无缝集成。

主要特点

用于各种目的的向量搜索
多模态、语义、视觉搜索和通用AI代理
创建产品和用户嵌入
用于数据质量操作的相似性搜索
符合Apache 2.0许可的向量数据库

15. Apache Cassandra

网站： Apache Cassandra | 开源： 是 | GitHub 星： 8.3k

Apache Cassandra是一种分布式、宽列存储的NoSQL数据库，它正在扩展其功能以包括向量搜索。由于其快速创新的承诺，Cassandra已成为处理大规模数据量的AI开发人员的有吸引力的选择。

主要特点

存储高维向量
具有VectorMemtableIndex的向量搜索功能
Cassandra查询语言（CQL）运算符用于ANN搜索
对现有的SAI框架进行扩展

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结论

在数据科学领域，向量数据库的重要性不容忽视。随着对高维数据的高效处理需求不断上升，向量数据库的发展预计还将进一步演变。本文全面介绍了2024年数据科学领域的顶级向量数据库，每个数据库都提供独特的功能和能力。

随着人工智能领域的不断发展，向量数据库将越来越成为数据驱动决策中不可或缺的一部分。众多可用的工具确保了对于各种项目需求都能找到适合的向量数据库解决方案。

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