开源向量数据库介绍说明

开源向量数据库

Milvus

特点:分布式、高性能,支持亿级向量检索。

支持的数据类型:文本、图像、音频、视频等。

使用场景:推荐系统、语义搜索、图像搜索。

数据存储后端:支持多种后端,如 SQLite、MySQL、PostgreSQL。

Qdrant

特点:高可用性、易用性,支持实时更新和过滤。

编程接口:支持 REST 和 gRPC。

使用场景:个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。

Weaviate

特点:基于 GraphQL 的向量数据库,内置嵌入生成。

特性:支持向量检索、分类和语义搜索。

数据存储后端:支持 S3 和内置存储。

Vespa

特点:支持向量搜索和大规模机器学习推理。

用途:内容推荐、广告和个性化。

扩展性:高扩展性和分布式计算。

Pinecone

特点:完全托管的向量数据库,易于集成和扩展。

用途:语义搜索、个性化推荐、NLP。

支持实时在线更新。

FAISS (Facebook AI Similarity Search)

特点:高效的最近邻搜索库,适合大规模数据集。

限制:仅支持嵌入,不是独立数据库。

Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)

特点:轻量级、快速构建树状索引。

限制:内存中的索引,缺乏数据库功能。

HNSWlib

特点:实现基于小世界网络的快速搜索。

使用场景:嵌入存储和检索。

优点:简单易用,高效性能。

OpenSearch k-NN

特点:在 OpenSearch 框架中支持近似最近邻向量搜索。

用途:结合全文检索和向量搜索。

Elasticsearch (with k-NN plugin)

特点:通过插件支持向量搜索。

使用场景:结合结构化数据和向量搜索。

Redis (Vector Similarity Search)

特点:通过模块实现的向量搜索。

优点:内存速度快,适合小规模、高速应用。

Vald

特点:基于 Go 语言开发,支持分布式环境和动态更新。

使用场景:实时搜索、推荐系统、AI 搜索。

后端支持:Kubernetes 原生支持。

ScaNN (Scalable Nearest Neighbors)

特点:Google 开源的向量搜索工具,专为大规模数据优化。

使用场景:AI 模型输出嵌入的高效检索。

限制:工具库形式,非独立数据库。

NGT (Neighborhood Graph and Tree)

特点:高效的 ANN 搜索库,支持多种索引类型。

使用场景:嵌入检索、推荐算法。

Towhee

特点:向量化数据流的开源框架,适合构建向量管道。

额外功能:自动化数据处理与嵌入生成。

NoSQL Database with Vector Support (e.g., Cassandra, MongoDB)

通过扩展模块支持向量功能,如 Cassandra 的嵌入功能。

使用场景:需要结合向量搜索和 NoSQL 数据。

特点:通过模块实现的向量搜索。

优点:内存速度快,适合小规模、高速应用。

托管服务向量数据库

Pinecone

提供完全托管服务,专注于易用性和扩展性。

Chroma

简单开源数据库,直接托管或集成第三方服务。

Zilliz Cloud

Milvus 的托管版本,提供分布式向量检索能力。

Vectara

专注于语义搜索的向量数据库服务。

Azure Cognitive Search

特点:微软云提供的语义和向量搜索支持。

集成:与 Azure AI 服务深度集成。

Google Vertex AI Matching Engine

特点:Google Cloud 上专门的高性能向量搜索服务。

使用场景:推荐、检索、个性化服务。

AWS Kendra

特点:AWS 提供的语义搜索和嵌入服务。

集成:与 AWS 的数据湖和服务兼容。

其他工具和框架

Haystack

特点:支持语义搜索和问答系统。

数据库支持:集成 Elasticsearch 或 Milvus。

LangChain

特点:侧重于嵌入和向量搜索的流水线工具。

使用场景:结合 LLM(大型语言模型)的向量化。

Postgres + pgvector

特点:向 PostgreSQL 数据库中添加向量支持。

使用场景:结合传统结构化数据的向量检索。

DuckDB + Embedding Extensions

特点:轻量级嵌入式分析数据库,支持向量扩展。

使用场景:小型向量数据分析。

Neo4j (Graph + Vector)

特点:结合图数据库和向量搜索。

使用场景:社交网络推荐、路径优化。

AnalyticDB for PostgreSQL

特点:阿里云提供的数据库,支持向量扩展和近似搜索。

使用场景:企业级 AI 应用。

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