‘2024年你必须尝试的5个最佳矢量数据库’
2024年必试的5个顶尖矢量数据库
介绍
矢量数据库是专门设计用于高效检索和相似性搜索的矢量嵌入存储和索引的一种专业类型数据库。它被用于各种涉及大型语言模型、生成式人工智能和语义搜索的应用中。矢量嵌入是数据的数学表示形式，它可以捕捉语义信息，帮助理解模式、关系和底层结构。
矢量数据库已经在人工智能应用领域变得越来越重要，它们优秀地处理高维数据，并且能够进行复杂的相似性搜索。
在本博客中，我们将探索2024年必须尝试的五种顶级矢量数据库。这些数据库是基于它们的可扩展性、多功能性和处理矢量数据的性能选择的。
1. Qdrant
Qdrant 是一个开源的矢量相似性搜索引擎和矢量数据库，提供一个方便的 API，可用于存储、搜索和管理矢量嵌入。Qdrant 专为支持扩展过滤器而设计，非常适用于涉及神经网络或基于语义的匹配、分面搜索等各种应用。由于它是用可靠且快速的编程语言 Rust 编写的，Qdrant 能够高效地处理高用户负载。
使用 Qdrant，您可以构建包括嵌入编码器的完整应用，用于匹配、搜索、推荐等任务。它还可以作为 Qdrant Cloud 提供，这是一个完全托管的版本，包括一个免费层，为用户在项目中利用其矢量搜索能力提供了简单的方式。
2. Pinecone
Pinecone 是一个管理型矢量数据库，专门设计用于解决高维数据带来的挑战。借助先进的索引和搜索功能，Pinecone 可以让数据工程师和数据科学家构建和部署大规模机器学习应用，有效地处理和分析高维数据。
Pinecone 的关键特性包括高度可扩展的完全托管服务，支持实时数据摄取和低延迟搜索。Pinecone 还与 LangChain 集成，以实现自然语言处理应用。由于其专注于高维数据，Pinecone 为部署有影响力的机器学习项目提供了优化的平台。
3. Weaviate
Weaviate 是一个开源的矢量数据库，允许您存储来自您最喜欢的机器学习模型的数据对象和矢量嵌入，可无缝扩展到数十亿个数据对象。使用 Weaviate，您可以在几毫秒内快速搜索数百万个对象中的十个最近邻。您可以在导入时对数据进行向量化，或者上传您自己的向量，利用与 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等平台集成的模块。
Weaviate 专注于可扩展性、复制和安全性，以供应用从原型到大规模部署的生产可用性。除了快速矢量搜索外，Weaviate 还提供推荐、摘要和神经搜索框架集成。它为各种用例提供了灵活、可扩展的矢量数据库。
4. Milvus
Milvus 是一个针对人工智能应用和相似性搜索的强大开源矢量数据库。它使非结构化数据搜索更加可访问，并提供了一致的用户体验，无论部署环境如何。
Milvus 2.0 是一个云原生的矢量数据库，通过设计将存储和计算分离，使用无状态组件实现增强的弹性和灵活性。Milvus 在 Apache License 2.0 下发布，提供毫秒级搜索的万亿级矢量数据集，通过丰富的 API 简化非结构化数据管理，并在不同环境中提供一致的体验，还可以在应用程序中实时搜索。它具有高度可扩展性和弹性，支持按组件级别的按需扩展。
Milvus将标量过滤与向量相似性配对，提供了一种混合搜索解决方案。凭借社区支持和超过1,000个企业用户，Milvus为各种用例提供了可靠、灵活和可扩展的开源向量数据库。
5. faiss
Faiss 是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的开源库，能够搜索超过RAM容量的大量向量集。它包含了基于向量比较的几种相似性搜索方法，包括L2距离、点积和余弦相似度。一些方法，如二进制向量量化，可以实现可扩展性的压缩向量表示，而HNSW和NSG等方法则使用索引来加速搜索。
Faiss主要由C++编写，但与Python / NumPy完全集成。关键算法可用于GPU执行，接受来自CPU或GPU内存的输入。GPU实现可以用于替换CPU索引以获得更快的结果，并自动处理CPU-GPU复制。Faiss由Meta的基础AI研究小组开发，提供了一个开源工具包，可在CPU和GPU基础设施上快速搜索和聚类大型向量数据集。
结论
向量数据库正在迅速成为现代AI应用的重要组成部分。正如我们在本博客文章中探讨的那样，2024年在选择向量数据库时有几个引人注目的选择。 Qdrant提供了多功能的开源功能，Pinecone提供了专为高维数据设计的托管服务，Weaviate侧重于可扩展性和灵活性，Milvus在各种环境中提供一致的体验，faiss通过优化算法实现了高效的相似性搜索。
每个数据库都有自己的优势和利益，具体取决于您的用例和基础设施。随着AI模型和语义搜索的不断进步，拥有正确的向量数据库来存储、索引和查询向量嵌入将至关重要。您可以通过阅读什么是向量数据库，它们对LLM很重要？来了解更多有关向量数据库的信息
**** [Abid Ali Awan]（https://www.polywork.com/kingabzpro）**** （@1abidaliawan）是一位获得认证的数据科学家专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。阿比德拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为患有精神疾病的学生构建AI产品。
