“开源矢量数据库的真实比较”
开源矢量数据库的全面对比
向量数据库提供了广泛的好处，特别是在生成式人工智能（AI）和更具体地说，大型语言模型（LLM）中。这些好处可以从先进的索引到准确的相似搜索，有助于提供功能强大、先进的项目。
在本文中，我们将对三个已建立令人印象深刻声誉的开源向量数据库进行真实的比较- Chroma，Milvus和Weaviate。我们将探讨它们的用例、主要特征、性能指标、支持的编程语言等，以提供每个数据库的全面和公正的概述。
何为向量数据库？
简单来说，向量数据库将信息存储为向量（向量嵌入），这是数据对象的数值版本。
因此，向量嵌入是一种在非常大且非结构化或半结构化数据集上进行索引和搜索的强大方法。这些数据集可以包含文本、图像或传感器数据，而向量数据库可以将这些信息按照可管理的格式进行排序。
向量数据库使用可以包含数百个不同维度的高维向量，每个维度都与数据对象的特定属性相关联。从而形成了一个无与伦比的复杂水平。
与向量索引或向量搜索库不同，向量数据库是一个完整的管理解决方案，用于存储和过滤元数据，并且具备以下特点：
- 完全可扩展
- 可以轻松备份
- 支持动态数据更改
- 提供高水平的安全性
使用开源向量数据库的好处
与授权替代方案相比，开源向量数据库提供了许多好处，例如：
- 它们是可以轻松修改以适应特定需求的灵活解决方案，而授权选项通常是为特定项目设计的。
- 开源向量数据库得到大量开发者社区的支持，这些开发者随时准备提供帮助解决问题，或就如何改进项目提供建议。
- 开源解决方案在项目期间不需要任何许可费、订阅费或任何意外费用，具有可承受的预算。
- 由于开放源代码向量数据库的透明性，开发者可以更有效地工作，了解每个组件和数据库的构建方式。
- 开源产品在技术变革时持续改进和发展，因为它们有活跃的社区支持。
开源向量数据库比较：Chroma Vs. Milvus Vs. Weaviate
现在我们了解了向量数据库的概念和使用开源解决方案的好处，让我们考虑市场上最受欢迎的一些选择。在确定最适合您需求的最佳选择之前，我们将重点关注Chroma，Milvus和Weaviate的优势、特点和用途。
1. Chroma
Chroma旨在帮助各种规模的开发者和企业创建LLM应用程序，提供构建复杂项目所需的所有资源。Chroma确保项目高度可扩展，以便可以快速存储、搜索和检索高维向量。
由于其作为极具灵活性的解决方案，具有广泛的部署选项，所以它逐渐受到欢迎。此外，Chroma可以直接部署在云上，也可以在现场运行，这使得它成为任何企业的可行选择，无论其IT基础设施如何。
应用案例
Chroma还支持多种数据类型和格式，适用于几乎任何应用。然而，Chroma的一个关键优势是其对音频数据的支持，使其成为音频搜索引擎、音乐推荐应用和其他声音相关项目的首选。
2. Milvus
Milvus在机器学习和数据科学领域赢得了强大的声誉，在向量索引和查询方面具有令人印象深刻的功能。利用强大的算法，Milvus提供了极快的处理和数据检索速度，即使在处理非常大的数据集时也能如此。Milvus还可以与其他流行的框架（如PyTorch和TensorFlow）集成，使其可以添加到现有的机器学习工作流程中。
应用案例
Milvus以其在相似性搜索和分析方面的能力而闻名，广泛支持多种编程语言。这种灵活性意味着开发人员不仅限于后端操作，还可以在前端执行通常保留给服务器端语言的任务。例如，您可以利用Milvus的实时数据生成PDF，这为教育内容和专注于可访问性的应用程序开发开辟了新的途径。
这个开源向量数据库可以在各行各业的广泛应用中使用。另一个重要的例子涉及电子商务，Milvus可以为基于客户偏好和购买习惯的准确推荐系统提供动力。
它还适用于图像/视频分析项目，可以帮助进行图像相似性搜索、对象识别和基于内容的图像检索。另一个关键的用例是自然语言处理（NLP），提供文档聚类和语义搜索功能，并为问答系统提供支持。
3. Weaviate
我们诚实比较中的第三个开源向量数据库是Weaviate，它提供自托管和完全托管的解决方案。由于其出色的性能水平、简单性和高可扩展性，无数企业正在使用Weaviate来处理和管理大型数据集。
Weaviate能够管理多种数据类型，非常灵活，可以存储向量和数据对象，适用于需要一系列搜索技术（例如向量搜索和关键字搜索）的应用程序。
应用案例
就其用途而言，Weaviate非常适合企业资源规划软件中的数据分类项目或涉及以下内容的应用程序：
- 相似性搜索
- 语义搜索
- 图像搜索
- 电子商务产品搜索
- 推荐引擎
- 网络安全威胁分析和检测
- 异常检测
- 自动化数据协调
现在我们对每个开源解决方案的优缺点有了简单的了解，让我们考虑一下在我们方便的比较表中使每个解决方案与众不同的细节。
比较表
| Chroma | Milvus | Weaviate | |
| 开源状态 | 是 – Apache-2.0许可证 | 是 – Apache-2.0许可证 | 是 – BSD-3-Clause许可证 |
| 发布日期 | 2023年2月 | 2019年10月 | 2021年1月 |
| 应用案例 |
适用于各种应用，支持多种数据类型和格式。 专门用于音频搜索项目和图像/视频检索。 |
适用于各种应用，支持大量数据类型和格式。 非常适合电子商务推荐系统、自然语言处理和图像/视频分析。 |
适用于各种应用，支持多种数据类型和格式。 非常适合企业资源规划软件中的数据分类。 |
| 关键特点 |
令人印象深刻的易用性。 开发、测试和生产环境都在Jupyter Notebook上使用同一API。 强大的搜索、过滤和密度估计功能。 |
同时使用内存和持久存储提供高速查询和插入性能。 为大规模向量数据处理提供自动数据分区、负载均衡和容错。 支持各种向量相似性搜索算法。 |
提供基于GraphQL的API，与知识图进行交互时提供灵活性和效率。 支持实时数据更新，确保知识图与最新更改保持同步。 其模式推断功能自动化了定义数据结构的过程。 |
| 支持的编程语言 | Python或JavaScript | Python、Java、C++和Go | Python、JavaScript和Go |
| 社区和行业认可 | 高度活跃的社区，可通过Discord频道进行实时查询的回答。 |
Github、Slack、Reddit和Twitter上活跃的社区。 超过1000家企业用户。 广泛的文档。 |
专门的论坛和活跃的Slack、Twitter和LinkedIn社区。此外还有定期的播客和通讯。 广泛的文档。 |
| 性能指标 | N/A | <https:/ /milvus.io/docs /benchmark.md> | <https://wea viate.io/develo pers/weaviate/b enchmarks/ann> |
| GitHub星标 | 9k | 23.5k | 7.8k |
结论
我们在诚实比较指南中介绍的每个开源矢量数据库都是功能强大、可扩展且完全免费的。这可能会使选择完美的解决方案变得有些困难，但了解您正在处理的确切项目和所需支持的级别可以使这个过程变得更加容易。
Chroma是最新的解决方案，在社区支持方面不如其他两个解决方案强大，然而，它的易用性和灵活性使其成为一个很好的选择，特别适用于涉及音频搜索的项目。
Milvus具有最高的GitHub Star评级和强大的社区支持，许多企业都信任这个矢量数据库来满足他们的需求。因此，Milvus是自然语言处理和图像/视频分析项目的不错选择。
最后，Weaviate提供自托管和完全托管的解决方案，并提供详细的文档和支持。该解决方案的一个关键用例是企业资源规划软件中的数据分类，但该解决方案适用于各种项目。
****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)****是一名软件开发人员和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾担任一家企业体验品牌组织的首席程序员，该组织的客户包括三星、时代华纳、Netflix和索尼等引人入胜的公司。
