AI 开发必看的 6 款开源矢量数据库

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在 AI 应用大行其道的时代，高效处理和搜索矢量数据的能力至关重要。

矢量数据库专为此目的而设计，为检索增强生成（RAG）应用程序、推荐系统和高级搜索引擎等应用提供了强大的基础架构。

无论您是要创建一个 "与 PDF 聊天 "的应用程序，还是驱动复杂的推荐系统，矢量数据库都是使这一切成为可能的引擎。

今天，我们将分享 6 个免费开源矢量数据库（Vector Databases），它们不仅能高效地存储矢量，还能提供强大的搜索功能、可扩展性和易集成性。

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PGVector

PGVector 为 Postgres 带来了强大的矢量相似性搜索功能。它与Postgres无缝集成，让您可以将矢量与其他数据类型一起存储，享受Postgres的全套功能，如ACID合规性和时间点恢复。

PGVector 的独特之处：

• 兼容性：适用于任何有Postgres客户端的语言。

• 通用性：支持精确和近似近邻搜索。

• 多种度量：支持 L2 距离、内积和余弦距离。

缺点：虽然功能强大，但 PGVector 对 Postgres 的依赖可能并不适合所有用例，尤其是需要专门的矢量数据库功能时。

95%的用例场景下，用 PGVector 预计就可以满足需求了。更多关于Postgres中AI插件的介绍，请看：Postgres 凭什么取代 MySQL 成最受欢迎的数据库？

Weaviate

Weaviate 是一个人工智能原生矢量数据库，在创建直观、可靠的人工智能驱动应用程序方面表现出色。它将矢量和关键词搜索独特地结合在一起，增强了语义理解和准确性。

Weaviate 脱颖而出的原因：

• 双重搜索：提供矢量和关键字搜索功能。

• 易于集成：支持多种神经搜索框架。

• 矢量化模块：从 Weaviate 模块中选择开箱即用的矢量化模块。

潜在缺点：丰富的功能可能会给刚接触矢量数据库的开发人员带来较高的学习曲线。

ChromaDB

ChromaDB 注重简单性和开发人员的工作效率。它是一个矢量数据库，旨在提高速度和易用性，尤其是在构建 Python 或 JavaScript LLM 应用程序时。

ChromaDB 的独特之处在于：

• 开发者友好：拥有一个完全类型化、经过测试和文档化的应用程序接口。

• 可扩展性：可在 python 笔记本中运行，并可根据集群进行扩展。

• 丰富的功能集*：提供查询、过滤和密度估算功能。

缺点：ChromaDB 注重简单性，这可能会限制一些需要更复杂数据库操作的高级用例。

Milvus

Milvus是一个云原生矢量数据库，具有高度可扩展性和弹性。它旨在使非结构化数据搜索更易于访问，并在各种环境中提供一致的用户体验。

Milvus 的特别之处：

• 速度：在万亿矢量数据集上实现毫秒级搜索。

• 弹性：无状态组件增强了可扩展性和灵活性。

• 混合搜索：支持向量和标量数据类型，可进行复杂搜索。

缺点：对于不需要其广泛功能集的小型项目来说，Milvus 可能会过于复杂了。

Qdrant

Qdrant 是用 Rust 编写的矢量相似性搜索引擎和数据库，即使在高负载情况下也能快速可靠地运行。它专为扩展过滤支持而定制，这对各种应用都很有用。

Qdrant 的主要功能包括：

• Rust性能：提供速度和可靠性。

• 扩展过滤：神经网络或基于语义的匹配的理想选择。

• 生产就绪：为存储、搜索和管理提供了便捷的应用程序接口。

潜在缺点：Qdrant 基于 Rust 的特性可能会给不熟悉该语言的团队带来一定困难。

ElasticSearch

虽然ElasticSearch不是专用的矢量数据库，但它是存储和搜索矢量数据的宝贵工具。它针对生产规模工作负载的速度和相关性进行了优化。

ElasticSearch 的优势：

• 分布式架构：非常适合在大型数据集上进行实时搜索。

• 通用性：可处理矢量搜索、全文搜索、日志、指标等。

缺点：ElasticSearch 的范围很广，可能需要额外的配置来优化矢量特定用例。

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矢量数据库是人工智能应用中的无名英雄，它为复杂的数据处理和检索提供了所需的基础架构。

无论你是要构建一个能与 PDF 对话的聊天机器人，还是要构建一个复杂的推荐引擎，这些开源矢量数据库都能提供强大的功能和灵活性，将你的想法变为现实。

你有使用过这些矢量数据库的经验吗？欢迎在留言区分享你的经验。

原文：https://dev.to/lunary/6-open-source-vector-databases-to-power-your-ai-app-o45

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