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十大向量数据库怎么选？AI/RAG应用开发技术参考

发布日期：2024-08-27 07:32:47 浏览次数： 9231

作者：Bear实验室

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整理10个常见的向量数据库，包括其优缺点，供大家做AI应用开发的技术选型参考。

Elasticsearch

官网地址：https://www.elastic.co/

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源分布式搜索和分析引擎，设计用于实时、大规模数据的搜索和分析。通过提供简单易用的 RESTful API 和强大的数据处理能力，极大地简化了全文搜索和数据分析的复杂度。Elasticsearch集成了向量搜索的能力，可以作为向量数据库使用。

优点：作为使用广泛的全文搜索数据库，学习上手的难度不大，如果技术团队已经使用了Elasticsearch，则不需要再引入新的技术，就可以满足向量搜索的业务需求。Elasticsearch可以同时满足全文搜索和向量搜索，灵活性比较高。横向扩展的能力比较出色，集群技术成熟。
缺点：Elasticsearch是为全文搜索目的而设计的，虽然支持向量搜索，但对于涉及百万级向量搜索及以上的数据，性能会受到影响。Elasticsearch为满足海量数据的检索速度和可靠性，数据存储设计副本等技术，占用空间大。而且内核使用Java开发，运行内存要求非常高。

Redis

官网地址：https://redis.io/solutions/vector-search/

Redis是各行业都在用，特别受欢迎的内存数据库。从 Redis 2.4版本开始，2022年3月份，正式支持向量搜索。在大型语言模型引起轰动之前，Redis 就已经开始在向量数据库领域布局。Redis在应用的技术架构中，经常是作为缓存中间件存在，因此非常适合聊天历史缓存、推荐系统等应用场景。ChatGPT也使用Redis作为向量数据库。

优点：很多应用都使用Redis作为缓存中间件的数据库，这也就意味着使用Redis作为向量数据库，不需要额外的技术架构调整。Redis一直以高性能、高稳定性、轻量化著称。
缺点：由于Redis是基于内存运行的，因此单台机器能够承载的数据量受到物理内存大小的限制，不适合用于处理海量数据。向量搜索功能推出的时间不长，没有经过足够时间的验证。

Pinecone

官方地址：https://www.pinecone.io/

专用的向量数据库，在 2020-21 年，当向量数据库还未引起人们的关注时，Pinecone 走在了时代的前沿，并以其他供应商没有的方式为开发人员提供了便利功能。全托管的模式，在前期导入的时候是非常方便快捷的。但到现在，Pinecone 提供的功能就显得比较单一，大多数其他供应商至少提供自托管、托管或嵌入式模式。而且完全闭源的源代码管理，对一些人来说也会有顾虑。

优点：完全云原生，全托管模式，不需要用户了解任何有关向量化或向量索引的知识，前期导入的时候是非常方便快捷的。
缺点：从开发人员的角度来看，依赖外部的第三方托管服务的危险，无法完全控制数据库的设置和运行方式。考虑到目前有大量的开源、自托管替代方案，从长远来看，依赖完全托管的闭源解决方案的影响可能是巨大的。而且成本也比较高。

Milvus/Zilliz

官方地址：https://milvus.io/ 和 https://zilliz.com/

Milvus是一个2019年开源的纯向量数据库，基于FAISS、Annoy、HNSW等知名向量搜索库构建，并进行了优化，适用于需要快速进行相似性搜索的场景。而Zilliz Cloud则是基于Milvus开发的云原生向量数据库服务，旨在提供更便捷、高性能的管理和扩展能力。简而言之，Zilliz是Milvus的云托管商业化版本，这也是数据库领域比较成功的一种商业模式。

优点：由于在向量数据库生态系统中存在已久，因此数据库非常成熟，拥有大量算法。提供了很多向量索引选项，并且从头开始用 Golang 构建，具有极高的可扩展性。截至 2023 年，它是唯一一家提供可行 DiskANN 实现的主流供应商，据说这是最高效的磁盘向量索引。
缺点：Milvus 似乎是一个在可扩展性问题上拼尽全力的解决方案——它通过代理、负载均衡器、消息代理、Kafka 和 Kubernetes 7 的组合实现了高度的可扩展性，这使得整个系统非常复杂且资源密集。客户端 API（例如 Python）也不像 Weaviate 和 Qdrant 等较新的数据库那样可读或直观，后者往往更注重开发人员的体验。Milvus 的构建理念是将数据流式传输到向量索引，以实现大规模可扩展性，在许多情况下，当数据量不是太大时，Milvus 似乎有些过犹不及。对于更静态和不频繁的大规模情况，Qdrant 或 Weaviate 等替代方案可能更便宜，并且可以在生产中更快地启动和运行。

Weaviate

官方地址：https://weaviate.io/

Weaviate 是一个开源的向量数据库和搜索引擎，架构包括硬件加速、LSM 树迁移、无复制的水平可扩展性和多分片索引等功能，从而实现了高效的向量搜索和索引。此外，Weaviate 还提供了一些性能优化建议，例如使用更高效的压缩算法和调整内存分配，以提高查询速度和处理能力。它是一个低延迟的向量搜索引擎，支持各种媒体类型（如文本、图像等），并使用机器学习对数据进行向量化和存储。Weaviate 允许用户存储对象和向量，并将矢量搜索与结构化过滤相结合，同时具备云原生数据库的容错性和可扩展性。同时拥有庞大的用户社区，开发团队正在积极展示极高的可扩展性（数千亿个向量），因此他们的目标市场似乎是拥有大量数据的大型企业，他们打算对这些数据进行向量搜索。除了向量搜索外，还提供关键字搜索，以及强大的混合搜索，使其可以推广到各种用例，直接与 Elasticsearch 等文档数据库竞争。

优点：出色的文档，活跃的社区。Weaviate 专注于打造最佳的开发者体验，并且通过 Docker 启动和运行非常容易。在查询方面，它可以快速生成亚毫秒级的搜索结果，同时提供关键字和向量搜索功能。提供多种方案的云托管服务，当然价格不算优点。
缺点：由于 Weaviate 是使用 Golang 构建的，因此可扩展性是通过 Kubernetes 实现的，并且这种方法（与 Milvus 类似）在数据变得非常大时需要大量基础设施资源。

Qdrant

官方地址：https://qdrant.tech/

Qdrant 是一个开源的向量数据库，同时提供云托管服务，在2021年推出，专为下一代 AI 应用设计。提供了方便的 API 来存储、搜索和管理点（即向量），并带有附加有效负载以扩展过滤支持。多种索引类型，包括Payload索引、全文索引和向量索引，这使其能够高效地处理高维数据。此外，Qdrant 使用自定义 HNSW 算法进行快速准确的搜索，并允许基于相关向量有效载荷的结果过滤。这些特性使得 Qdrant 在神经网络或基于语义的匹配、多面搜索和其他应用方面非常有用。Qdrant 的强大之处在于其语义搜索和相似性匹配功能，使得图片、语音、视频搜索以及推荐系统等业务场景得以轻松实现。

优点：出色的文档，可以帮助开发人员轻松通过 Docker 启动和运行。它完全用 Rust 构建，提供开发人员可以通过其 Rust、Python 和 Golang 客户端使用的 API，这些是当今后端开发人员最流行的语言。Qdrant支持多种优化策略，如索引优化、查询优化等。同时还支持分布式部署和水平扩展，以满足大规模数据处理的需求。
缺点：项目相对较新，没有足够的时间验证。应对业务量增长时，只能在服务级别上的横向扩展。只支持静态分片。根据Zilliz的报告来看，随着向量数据库中非结构化数据元素数量的增长，数据存储量大，查询效率可能会受到影响。

Chroma

官方地址：https://www.trychroma.com/

Chroma 是一种高效的、基于 Python 的、用于大规模相似性搜索的开源数据库。它的设计初衷是为了解决在大规模数据集中进行相似性搜索的问题，特别是在需要处理高维度数据时。提供多种托管选项：无服务器/嵌入式、自托管（客户端-服务器）和云原生分布式 SaaS 解决方案，同时具有嵌入式和客户端-服务器模式。
在原型设计和生产环境方面表现出色。由于其数据存储的短暂性，Chroma非常适合用于快速构建原型脚本。通过简单的设置，用户可以轻松地创建集合并重复使用它们，为后续的数据添加提供便利。此外，Chroma还具有自动加载和保存数据的功能。在启动客户端时，它会自动加载用户的数据；在关闭时，则会自动保存数据，大大简化了数据管理的过程。这种特性使得Chroma在原型设计和开发阶段非常受欢迎。
Chroma在2022年5月获得种子轮融资，并在次轮获得1800美元融资。

优点：Chroma 提供了十几种编程语言的客户端，可以快速启动向量存储，并且是市场上第一个默认提供嵌入模式的向量数据库。对开发者比较友好，集成简单。
缺点：功能相对简单，特别是对于需要更复杂功能的应用场景。只支持 CPU 计算，这可能限制了在需要大量计算资源的情况下性能的提升。

LanceDB

官方地址：https://lancedb.com/

LanceDB是一个开源的向量数据库，专为多模态AI数据设计，用于存储、管理、查询和检索大规模多模态数据的嵌入。其核心使用Rust编写，并基于Lance这一列式数据格式构建，该格式优化了高速随机访问和AI数据集（如向量、文档和图像）的管理。适用于各种需要处理高维向量数据的AI应用，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。LanceDB提供嵌入式、云托管服务两种模式。

优点：LanceDB无需管理服务器，降低了开发者的运维成本，提高了开发效率。针对多模态数据进行了优化，支持图像、文本、音频等多种数据类型，提高了数据库在处理复杂数据时的效率。提供了友好的API接口和可视化工具，使得开发者能够轻松地集成和使用数据库。
缺点：2023年才推出，属于非常新的数据库，不管是功能开发还是社区运营都还不够成熟。

PGVector

官方地址：https://github.com/pgvector/pgvector/

PGVector 是一个基于 PostgreSQL 的扩展插件，旨在提供强大的向量存储和查询功能。它利用 C 语言实现了多种向量数据类型和运算算法，并能够高效地存储与查询以向量表示的 AI Embedding。PGVector 支持精确和近似最近邻搜索，能够快速找到高维空间中的相似数据点。它还支持多种向量计算算法和数据类型，如 L2 距离、内积和余弦距离等。适用于向量搜索功能不是系统核心，或者项目前期快速上线的场景。

优点：PGVector 可以无缝集成到现有的 PostgreSQL 数据库中，用户无需迁移现有的数据库即可开始使用向量搜索功能。因为是PostgreSQL插件，借助 PostgreSQL 的长期开发和优化，PGVector 继承了其可靠性和稳健性，同时在向量化处理方面进行了增强。
缺点：相比于专用向量数据库，性能和资源利用等方面的优化还略显不足。

FAISS

官方地址：https://faiss.ai/

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是由Meta AI（原Facebook Research）开发的开源库，用于高效的相似性搜索和密集向量聚类。它能够处理从几千到数十亿规模的高维向量数据，并提供了多种索引结构和优化算法。用 C++ 编写的，带有完整的 Python 包装器。一些最有用的算法是在 GPU 上实现的。它主要由Meta 的基础 AI 研究团队FAIR开发。严格来讲，FAISS不能算是向量数据库，只是一个提供算法的开发库。因此，适用一些需要灵活调整参数的实验性场景，或者对性能有极致要求、搞定个性化的场景，当然这也意味着和数据库相关的管理功能都需要自己开发。

优点：效率比较高的相似度检索方案之一，可以快速处理大规模数据，并且支持在高维空间中进行相似性搜索。适用于图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域，具有出色的性能和灵活性。使用MIT许可证，对商业和开源社区都友好，易于采用和发展。FAISS的数据直接存储在本地磁盘中，使用index.faiss 和index.pkl 进行保存，设计简单，迁移方便。

缺点：虽然FAISS提供了Python/numpy的包装，但其核心实现仍然基于C++，这可能需要一定的技术背景来理解和使用。虽然提供了多种索引和优化算法，但每种算法都有其特定的参数和使用场景，用户需要根据实际需求进行细致的配置和调整。

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