探索AI项目十大向量数据库：Pinecone、Chroma、Weviate、Milvus、Faiss等，涵盖开源的Qdrant、Pgvector、ClickHouse、OpenSearch和Deep Lake。它们利用ANN算法高效处理高维向量，应用于LLM、推荐系统、图像识别等云原生场景，助力企业实现AI驱动的数据分析与相似性搜索。
译自：Top 10 Vector Database Solutions for Your AI Project
作者：Alexander T Williams
在当今高度数字化的世界中，我们每天都会生成大量数据——更准确地说，超过 3.5 quintillion 字节。为了理解所有这些数据并从中收集有意义的见解，我们需要一种有效搜索和分析大量信息的方法。
无论是查找相似的图像、推荐产品还是理解高维数据中的复杂模式，先进数据库系统的重要性都不容低估。这就是向量数据库的闪光点。它们为快速准确地存储和检索向量数据提供了有效且高效的解决方案。
在本文中，我们将探索向量数据库的世界，并了解正在彻底改变机器学习和相似性搜索的 10 大竞争者。此外，我们将特别讨论开源向量数据库。
向量数据库是一种特殊类型的数据库，旨在根据相似性组织数据。它们通过将原始数据（例如图像、文本、视频或音频）转换为称为高维向量的数学表示来实现这一点。每个向量可以包含从几十到数千个维度，具体取决于原始数据的复杂性。
向量数据库擅长快速识别相似的数据项。在当今数据驱动的世界中，它们有许多应用，例如在在线商店中推荐相似的产品、在互联网上查找相似的图像或在流媒体网站上推荐相似的视频。向量数据库还可用于识别生物学中相似的基因序列、检测金融行业的欺诈行为或分析来自支持物联网的设备的传感器数据。
向量数据库将数据存储和管理为高维向量，从而可以在海量数据集中实现高效的相似性搜索。每个数据点（例如，图像、文档或用户个人资料）都使用机器学习模型（如来自深度学习网络的嵌入）转换为固定长度的数值向量。
向量数据库不关注精确匹配，而是关注近似最近邻 (ANN) 搜索算法，例如 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引）。这些算法通过将数据组织成集群或图来降低搜索复杂性，从而大大提高了大型数据集的查询速度。
当发出查询时，它会转换为一个向量，数据库会搜索具有最小距离度量（如余弦相似度、欧几里得或点积）的向量，以返回最接近的匹配项。这使得向量数据库非常适合推荐系统、图像识别、自然语言处理和异常检测等应用程序，在这些应用程序中，语义相似性比精确匹配更重要。
Pinecone 是一个基于云的托管向量数据库，旨在让企业和组织可以轻松构建和部署大规模机器学习应用程序。与大多数流行的向量数据库不同，Pinecone 使用闭源代码。
Pinecone 向量数据库之所以能够轻松脱颖而出，是因为它具有简单直观的界面，这使其对开发人员非常友好。它隐藏了管理底层基础设施的复杂性，使开发人员可以将精力集中在构建应用程序上。
它对高维向量数据库的广泛支持使 Pinecone 适用于各种用例，包括相似性搜索、推荐系统、个性化和语义搜索。它还支持单阶段过滤功能。它实时分析数据的能力也使其成为网络安全行业中检测和监控针对网络攻击的绝佳选择。
Pinecone 支持与多个系统和应用程序集成，包括 Google Cloud Platform、Amazon Web Services (AWS)、OpenAI、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4、ChatGPT Plus、Elasticsearch、Haystack 等。
Chroma 是一个开源向量数据库，旨在为各种规模的开发者和组织提供构建大型语言模型 (LLM) 应用程序所需的资源。它为开发者提供了一个高度可扩展且高效的解决方案，用于存储、搜索和检索高维向量。
Chroma 如此受欢迎的原因之一是它的灵活性。您可以将其部署在云端或作为本地解决方案。它还支持多种数据类型和格式，使其可用于各种应用程序。它在处理音频数据方面表现尤为出色，使其成为基于音频的搜索引擎、音乐推荐和其他音频相关用例的最佳向量数据库解决方案之一。
Weviate 是一个开源向量数据库，可以用作自托管或完全托管的解决方案。它为组织提供了一个强大的工具来处理和管理数据，同时提供出色的性能、可扩展性和易用性。无论是在托管环境还是自托管环境中使用，Weviate 都提供强大的功能和灵活性来处理各种数据类型和应用程序。
关于 Weviate，一个值得注意的事情是，您可以使用它来存储向量和对象。这使其适用于结合多种搜索技术的应用程序，例如向量搜索和基于关键词的搜索。
一些常见的 Weviate 用例包括相似性搜索、语义搜索、ERP 系统中的数据分类、电子商务搜索、强大的推荐引擎、图像搜索、异常检测、自动化数据协调和网络安全威胁分析。
Milvus 是另一个开源向量数据库，在数据科学和机器学习领域广受欢迎。Milvus 的主要优势之一是它对向量索引和查询的强大支持。它使用最先进的算法来加速搜索过程，即使在处理大规模数据集时也能快速检索相似的向量。
它的受欢迎程度还源于 Milvus 可以轻松地与其他流行的框架集成，包括 PyTorch 和 TensorFlow，从而可以无缝集成到现有的机器学习工作流程中。
Milvus 在多个行业中都有广泛的应用。在电子商务行业中，它可以用于推荐系统，根据用户偏好推荐产品。在图像和视频分析中，它可以用于对象识别、图像相似性搜索和基于内容的图像检索。它也常用于自然语言处理，用于文档聚类、语义搜索和问答系统。
Faiss 擅长索引和搜索大量高维向量集合，以及高维空间中的相似性搜索和聚类。它还具有旨在优化内存消耗和查询时间的创新技术，从而实现向量的高效存储和检索，即使在处理数百个向量维度时也是如此。
Faiss 最流行的应用之一是图像识别。它可以用于构建大规模图像搜索引擎，允许索引和搜索数百万甚至数十亿张图像。最后，这个开源向量数据库也可以用于创建语义搜索系统，用于从大量文本中快速检索相似的文档或段落。
Qdrant 是一个高性能的开源向量数据库，专为实时应用程序而设计。它擅长相似性搜索，并提供对基于元数据的过滤的支持，使其成为混合搜索场景的理想选择。
它的 RESTful API 和客户端库 允许与各种机器学习框架无缝集成。Qdrant 针对快速准确的向量相似性搜索进行了优化，这在推荐系统、欺诈检测和个性化引擎中特别有用。
此外，它还支持分布式部署，确保生产级应用程序的可扩展性。它在不影响性能的情况下处理实时更新的能力使其成为动态环境的强大选择。
Pgvector 是一个 PostgreSQL 扩展，允许您在现有的 PostgreSQL 数据库中存储和搜索向量嵌入。它可以与 PostgreSQL 生态系统无缝集成，使用户能够使用熟悉的 SQL 查询执行相似性搜索。 Pgvector 支持不同的距离函数，包括余弦相似度、内积和欧几里得距离，使其能够广泛应用于各种 AI 和机器学习应用。它的简单性和灵活性使其成为希望添加向量搜索功能而无需引入全新数据库系统的开发人员的理想选择。
它非常适合需要与现有关系数据紧密集成的中小型项目。
ClickHouse 是一个快速的开源列式数据库管理系统，主要设计用于在线分析处理 (OLAP)。虽然它不是专门的向量数据库，但它支持通过自定义扩展和查询进行类似向量的操作。
ClickHouse 以其高速数据摄取和查询性能而闻名，广泛应用于实时分析和商业智能场景。它能够高效处理大型数据集，使其成为扩展向量功能时进行相似性搜索的理想选择。
ClickHouse 的分布式架构确保了可扩展性，使其成为希望在分析能力和向量搜索功能之间取得平衡的组织的一个灵活选择。
OpenSearch 是一个开源搜索和分析引擎，通过其扩展提供向量搜索功能。它最初源自 Elasticsearch，支持高维向量的近似最近邻 (ANN) 搜索。
OpenSearch 具有高度可扩展性并支持分布式操作，使其适用于企业级应用程序。它的全文搜索功能与向量搜索相结合，实现了混合搜索用例，使企业能够利用基于关键字和基于相似性的搜索。 它对于电子商务、文档检索和日志分析中的应用程序尤其有价值，在这些应用程序中，将文本相关性与向量相似性相结合可以产生更好的搜索结果。
Deep Lake 是一个专门为深度学习应用程序设计的开源数据湖。它可以高效地存储、管理和检索多模式数据集，包括图像、视频和高维向量。
通过对 PyTorch 和 TensorFlow 的原生支持，Deep Lake 可以与流行的机器学习框架无缝集成。它还为数据集提供版本控制，使团队可以更轻松地跟踪更改并协同管理数据。
其优化的存储格式确保了对大型数据集的快速访问，这对于训练大规模 AI 模型至关重要。同样，Deep Lake 对于性能和可重复性至关重要的研究和生产环境特别有用。
选择合适的向量数据库是一个关键的决定，因为它会显着影响应用程序的效率和有效性。在提出这份前五名向量数据库列表时，我主要考虑了以下因素：
- 可扩展性： 我选择了具有高效处理大量高维数据的能力以及随着数据需求增长而扩展的能力的向量数据库。
- 性能： 数据库的速度和效率至关重要。此列表中涵盖的向量数据库在数据检索、搜索性能以及对向量执行各种操作的能力方面非常快。
- 灵活性： 此列表中的数据库支持各种数据类型和格式，并且可以轻松适应各种用例。它们可以处理结构化和非结构化数据，并支持多种机器学习模型。
- 易用性： 这些数据库用户友好且易于管理。它们易于安装和设置，具有直观的 API，以及良好的文档和支持。
- 可靠性： 此处涵盖的所有向量数据库都具有经过验证的可靠性和稳健性记录。
即使在查看上述因素时，请记住，最适合您的向量数据库最终取决于您的具体需求和情况。因此，请评估您的目标，然后选择最符合您要求的向量数据库。
Chroma、Pinecone、Weviate、Milvus 和 Faiss 是一些正在重塑数据索引和相似性搜索格局的顶级向量数据库。Chroma 擅长构建大型语言模型应用程序和基于音频的用例，而 Pinecone 为组织开发和部署机器学习应用程序提供了一种简单直观的方式。 如果您正在寻找一个灵活的向量数据库，以适用于广泛的应用程序，那么Weviate是一个不错的选择，而Faiss已成为高性能相似性搜索的绝佳选择。Milvus也因其可扩展的索引和查询功能而迅速普及。
未来可能会涌现出更多专业的向量数据库，从而突破数据分析和相似性搜索的可能性。但就目前而言，我们希望此列表能为您提供一个在项目中可以考虑的向量数据库的候选名单。