矢量数据库代表了我们管理和解释数据方式的重大转变,特别是在人工智能和机器学习领域。
这些数据库的基本功能是有效处理高维向量,它们是机器学习模型的原材料,包括将文本、图片或音频输入转换为多维空间中的数字表示。
对于推荐系统、对象识别、图片检索和欺诈检测等应用,这种转变不仅仅是存储;它是通向相似性搜索和最近邻查询的强大功能的大门。
更深入地说,矢量数据库的强大之处在于它们能够将大量非结构化、复杂的数据转换为捕获原始内容的上下文和含义的矢量。
通过在该编码中嵌入模型而实现的增强搜索功能包括查询周围向量以查找相关图片或短语的能力。
矢量数据库的独特之处在于它们基于先进的索引技术构建,例如倒排文件索引 (IVF) 和分层可导航小世界 (HNSW),这提高了速度和效率,同时在 N 维空间中定位最近邻居。
矢量数据库和经典数据库之间有明显的区别。传统数据库非常擅长将数据组织成有组织的集合,这些集合经过 CRUD 优化并遵循集合模式。
然而,当处理高维数据的动态和复杂性时,这种僵化开始成为障碍。
相比之下,矢量数据库提供了传统数据库无法比拟的灵活性和效率,特别是对于严重依赖 机器学习 和人工智能。它们不仅具有可扩展性并且精通相似性搜索。
矢量数据库对于生成人工智能应用特别有用。为了确保创建的材料保留上下文完整性,这些应用程序(包括自然语言处理和图片生成)依赖于嵌入的快速检索和比较。
因此,在本文中,我们将为您的下一个项目研究顶级矢量数据库。
1. 米尔武斯
Milvus 是一个开创性的开源矢量数据库,主要为人工智能应用而设计,包括嵌入式相似性搜索和强大的 MLOps。
它与传统的关系数据库不同,传统的关系数据库主要处理 结构化数据,由于这种能力,使其能够以前所未有的万亿规模索引向量。
Milvus 从第一个版本发展到完全分布式、云原生的 Milvus 2.0,充分体现了其对可扩展性和高可用性的执着。
具体来说,Milvus 2.0 展示了完全云原生的设计,旨在实现令人惊叹的 99.9% 可用性,同时扩展到数百个节点以上。
对于那些寻求可靠矢量数据库解决方案的人来说,强烈推荐此版本,因为它不仅添加了多云连接和管理面板等复杂功能,而且还提高了数据一致性级别,以实现灵活的应用程序开发。
Milvus 的一个值得注意的优势是其社区驱动的方法,它提供多语言支持和针对开发人员需求定制的广泛工具链。
在 IT 领域,其云可扩展性和可靠性,以及对大型数据集的高性能矢量搜索功能,使其成为受欢迎的选择。
此外,它还使用将矢量相似性搜索与标量过滤相结合的混合搜索功能来提高操作效率。
Milvus 有一个管理小组,职责明确 用户界面、全套 API 以及可扩展和可调的架构。
访问层促进与外部应用程序的通信,而负载平衡和数据管理则由充当中央命令的协调器服务协调。
数据库的持久性由对象存储层支持,而工作节点执行活动以确保可扩展性。
定价
它可供所有人免费使用。
2. FAISS
Facebook 的人工智能研究团队开发了一个名为 Facebook AI 相似性搜索的尖端库,旨在使密集向量聚类和相似性搜索更加有效。
它的创建是由于需要利用尖端的基本方法来提高 Facebook AI 的相似性搜索能力。
与基于 CPU 的实现相比,FAISS 最先进的 GPU 实现可以将搜索时间加快五到十倍,使其成为各种应用的宝贵工具,包括推荐系统和识别大量文本中的相似含义。非结构化数据集,例如文本、音频和视频。
FAISS 可以处理广泛的相似性度量,例如余弦相似性、内积和常用的 L2 度量(欧几里得距离)。
这些测量使得跨各种数据类型进行准确且灵活的相似性搜索变得更加容易。批处理、精确速度权衡以及对精确和近似搜索的支持等功能进一步提高了其灵活性。
此外,FAISS 通过允许将索引存储在磁盘上,提供了一种可扩展的方法来处理海量数据集。
倒排文件、乘积量化 (PQ) 和改进的 PQ 只是构成 FAISS 研究基础的几个创新技术,并在索引和搜索高维矢量场时提高了其有效性。
这些策略通过 GPU 加速的 k 选择算法和 PQ 距离预过滤等尖端方法得到加强,保证 FAISS 即使在数十亿规模的数据集中也能产生快速、精确的搜索结果。
定价
它可供所有人免费使用。
3. 松球
Pinecone 是矢量数据库领域的领导者,提供云原生托管服务,专为提高高性能人工智能应用程序的性能而构建。
它专门用于处理向量嵌入,这对于生成人工智能、语义搜索和使用大规模语言模型的应用程序至关重要。
借助这些嵌入,人工智能现在可以理解语义信息,这些嵌入可以有效地充当复杂任务的长期记忆。
Pinecone 的独特之处在于它将传统数据库的功能与向量索引的增强性能无缝集成,从而实现了嵌入的高效、大规模存储和查询。
这使得它成为当所涉及的数据的复杂性和数量使得标准的基于标量的数据库无法满足要求的情况下的完美选择。
Pinecone 凭借其托管服务方法为开发人员提供了一个无忧的解决方案,该方法简化了集成和实时数据获取程序。
它支持多种数据操作,包括获取、更新、删除、查询和更新插入数据。
Pinecone 进一步保证表示实时修改(例如更新插入和删除)的查询可为具有数十亿向量的索引产生正确的、低延迟的响应。
在动态情况下,此功能对于保持查询结果的相关性和新鲜度至关重要。
此外,Pinecone 通过 Pinecone 连接与 Airbyte 建立的合作伙伴关系提高了其多功能性和灵活性,从而可以顺利集成来自各种来源的数据。
通过这种关系,可以通过增量数据同步确保仅处理新获取的信息来优化成本和效率。
该连接器的设计强调简单性,只需要最少的设置参数,并且可扩展,以便将来进行改进。
定价
RAG 用例的溢价起价为 5.80 美元/月。
4. 减轻
Weaviate 是一个创新的矢量数据库,可作为开源软件提供,它改变了我们访问和使用数据的方式。
Weaviate 利用矢量搜索功能,可以在大型、复杂的数据集中进行复杂的上下文感知搜索,这与依赖标量值和预定义查询的典型数据库不同。
通过这种方法,您可以根据内容与其他内容的相似程度来定位内容,从而提高搜索的直观性和结果的相关性。
与机器学习模型的平滑集成是其主要特征之一;这使得它不仅仅是一个数据存储解决方案;它还允许使用人工智能来理解和分析数据。
Weaviate 的架构彻底整合了这种集成,使得无需使用额外工具即可分析复杂数据。
它对图数据模型的支持还提供了将数据作为链接实体的不同观点,揭示了传统数据库架构中可能会错过的模式和见解。
由于 Weaviate 的模块化架构,客户可以根据需要添加数据矢量化和备份创建等功能。
其基本版本作为矢量数据专业数据库,并且可以通过其他模块进行扩展以满足不同的需求。
其模块化设计进一步增强了其可扩展性,保证了不会因不断增长的数据量和查询需求而牺牲速度。
数据库对 RESTful 和 GraphQL API 的支持使得与存储的数据交互的通用且有效的方法成为可能。
特别选择GraphQL,是因为它能够快速执行复杂的、基于图的查询,使用户能够精确地获取他们想要的数据,而不会获取过多或不足的数据量。
由于其灵活的 API,Weaviate 在各种客户端库和编程语言上都更加用户友好。
对于那些想要进一步探索 Weaviate 的人来说,有大量的文档和教程可供使用,从设置和配置实例到深入探讨其功能(如矢量搜索、机器学习集成和模式设计)。
无论您决定在本地运营 Weaviate,您都可以访问同样强大的技术,使信息变得动态且可操作。 云计算 环境,或通过 Weaviate 托管云服务。
定价
无服务器平台的溢价为每月 25 美元起。
5. 浓度
Chroma 是一种尖端矢量数据库,旨在彻底改变数据检索和存储,特别是涉及机器学习和人工智能的应用程序。
由于 Chroma 使用向量而不是标量,与标准数据库不同,它非常擅长管理高维、复杂的数据。
这是数据检索技术的重大进步,因为它可以根据材料的语义相似性而不是精确的关键字匹配来实现更复杂的搜索。
Chroma 的一个显着特点是它能够与多种底层存储解决方案配合使用,例如用于扩展设置的 ClickHouse 和用于独立安装的 DuckDB,从而保证灵活性并适应各种用例。
Chroma 的设计注重简单性、速度和分析。它可供广泛的开发人员使用 Python 和 JavaScript/TypeScript SDK。
此外,Chroma 非常重视用户友好性,允许开发人员快速建立由 DuckDB 支持的永久数据库或内存数据库进行测试。
构建类似于传统数据库中的表的集合对象的能力,可以使用 all-MiniLM-L6-v2 等模型插入文本数据并自动转换为嵌入,进一步增强了这种多功能性。
文本和嵌入可以无缝集成,这对于需要掌握数据语义的应用程序至关重要。
Chroma 向量相似度方法的基础是正交性和密度的数学概念,这对于理解数据库中数据的表示和比较至关重要。
这些想法使 Chroma 能够通过考虑数据元素之间的语义联系来执行有意义且有效的相似性搜索。
想要进一步探索 Chroma 的个人可以访问教程和指南等资源。它们包括有关如何设置数据库、创建集合和运行相似性搜索的分步指南。
定价
您可以开始免费使用它。
6. 黄蜂
Vespa 是一个正在改变人工智能和大数据在线处理方式的平台。
Vespa 的根本目的是跨大型数据集实现低延迟计算,使您能够轻松存储、索引和分析文本、矢量和结构化数据。
Vespa 的特点是能够提供任何规模的快速答案,无论查询、选择或正在处理的机器学习模型推理的性质如何。
Vespa 的灵活性体现在其功能齐全的搜索引擎和矢量数据库中,可以在单个查询中进行多种搜索,范围包括矢量 (ANN)、词汇和结构化数据。
无论规模如何,由于机器学习模型推理与数据的集成,您都可以创建具有实时 AI 功能的用户友好且响应灵敏的搜索应用程序。
然而,Vespa 不仅仅是为了寻求;它还涉及理解和定制遭遇。
一流的定制和建议工具可针对特定用户或环境提供动态、最新的建议。
对于任何想要进入对话式人工智能领域的人来说,Vespa 都是游戏规则的改变者,因为它提供了实时存储和探索文本和矢量数据所需的基础设施,允许开发更先进和实用的人工智能代理。
通过全面的标记化和词干提取,该平台广泛的查询功能均支持全文搜索、最近邻搜索和结构化数据查询。
它的不同之处在于它可以通过组合多个搜索维度来有效处理复杂的查询。
Vespa 是人工智能和机器学习应用程序的计算引擎,因为它的计算引擎可以处理标量和张量上的复杂数学表达式。
在操作上,Vespa 设计得易于使用且可扩展。
它简化了从系统配置和应用程序开发到数据和节点管理的重复流程,从而实现安全、不间断的生产运营。
Vespa 的架构确保它可以随着您的数据进行扩展,从而保持其可靠性和性能。
定价
您可以开始免费使用它。
7. 象限
Qdrant 是一个灵活的矢量数据库平台,提供一组独特的功能来满足人工智能和机器学习应用不断增长的需求。
从本质上讲,Qdrant 是一个向量相似性搜索引擎,它提供了一个易于使用的 API,用于存储、查找和维护向量以及有效负载数据。
此功能对于需要解释复杂数据格式的多种应用程序至关重要,例如语义搜索和推荐系统。
该平台在构建时考虑到了效率和可扩展性,能够处理具有数十亿数据点的海量数据集。
它提供了多种距离度量,包括余弦相似度、欧几里德距离和点积,使其能够适应多种使用场景。
该设计提供复杂的过滤,例如字符串、范围和地理过滤器,以满足不同的搜索需求。
开发人员可以通过多种方式访问 Qdrant,包括用于快速本地设置的 Docker 映像、适合熟悉该语言的人员的 Python 客户端,以及用于更强大的生产级环境的云服务。
Qdrant 的适应性允许与任何技术配置或流程需求无缝集成。
此外,Qdrant 的用户友好界面简化了矢量数据库管理。该平台对于所有技能水平的用户来说都是简单的,从集群创建到安全访问的 API 密钥的生成。
其批量上传功能和异步API提高了其效率,使其成为处理海量数据的开发人员非常有用的工具。
定价
您可以开始免费使用它,高级价格从每个节点/月 25 美元起,按小时计费
8. 雅特数据库
AstraDB 卓越的矢量搜索功能和无服务器架构正在改变生成式 AI 应用程序。
AstraDB 是管理跨各种数据类型的复杂、上下文相关搜索的绝佳选择,因为它建立在 Apache Cassandra 的坚实基础上,并且无缝地结合了可扩展性、稳定性和性能。
AstraDB 处理异构工作负载(包括流数据、非矢量数据和矢量数据)的能力,同时为同步查询和更新操作保持极低的延迟,是其最显着的优势之一。
这种适应性对于生成式人工智能应用程序至关重要,这些应用程序需要流式传输和实时数据处理,以便提供精确的、上下文感知的人工智能响应。
AstraDB 的无服务器解决方案使开发变得更加容易,使开发人员能够专注于创建创新的人工智能应用程序,而不是管理后端基础设施。
从快速入门指南到创建聊天机器人和推荐系统的深入课程,AstraDB 使开发人员能够通过可靠的 API 以及与知名工具和平台的流畅接口快速实现他们的 AI 想法。
企业级生成式人工智能系统必须优先考虑安全性和合规性,而 AstraDB 在这两方面都做到了。
它提供深入的企业安全功能和合规认证,保证在AstraDB上开发的AI应用程序遵守最严格的隐私和数据保护准则。
定价
您可以开始免费使用它,并且它提供即用即付的模式。
9. OpenSearch的
对于那些探索矢量数据库的人来说,OpenSearch 似乎是一个有吸引力的选择,特别是对于开发适应性强、可扩展且面向未来的人工智能系统。
OpenSearch 是一个包罗万象的开源矢量数据库,它将分析功能、复杂的矢量搜索和传统搜索结合到一个紧密结合的系统中。
通过使用机器学习嵌入模型将多种数据形式(文档、照片和音频)的含义和上下文编码为向量以进行相似性搜索,这种集成对于希望将语义理解纳入其搜索应用程序的开发人员特别有帮助。
尽管 OpenSearch 可以提供很多功能,但重要的是要记住,与 Elasticsearch 相比,代码更改要少得多,尤其是在脚本语言和摄取管道处理器等关键模块中。
由于开发工作量的增加,Elasticsearch 可以拥有更复杂的功能,从而导致两者之间在性能、功能集和更新方面存在差异。
OpenSearch 凭借庞大的社区追随者和对开源思想的奉献精神进行了补偿,从而形成了一个开放且适应性强的平台。
它支持搜索和分析之外的广泛应用,例如可观察性和安全分析,使其成为数据密集型任务的灵活工具。
社区驱动的策略可确保持续的增强和集成,以保持平台的最新和独特性。
定价
您可以开始免费使用它。
10. Azure 人工智能搜索
Azure AI 搜索是一个强大的平台,可提高生成式 AI 应用程序中的搜索功能。
它之所以脱颖而出,是因为它支持向量搜索,这是一种在搜索索引内索引、存储和检索向量嵌入的机制。
此功能有助于发现向量空间中的可比较文档,从而产生上下文更相关的搜索结果。
Azure AI 搜索的特点是支持混合情况,其中向量和关键字搜索同时执行,从而产生统一的结果集,该结果集通常优于单独使用每种技术的效率。
同一索引中矢量和非矢量素材的组合可以提供更完整、更灵活的搜索体验。
Azure AI 搜索中的矢量搜索功能可供所有 Azure AI 搜索层广泛使用且免费。
由于它支持多种开发环境(通过 Azure 站点提供),因此它对于各种用例和开发首选项都非常灵活, REST API以及适用于 Python、JavaScript 和 .NET 等的 SDK。
通过与 Azure AI 生态系统的深度集成,Azure AI 搜索提供的不仅仅是简单的搜索;它还增强了生态系统生成人工智能应用的潜力。
用于模型嵌入的 Azure OpenAI Studio 和用于图片检索的 Azure AI 服务只是此集成中包含的服务的两个示例。
对于希望在应用程序中融入复杂搜索功能的开发人员来说,Azure AI 搜索是一种灵活的解决方案,因为它具有广泛的支持,可实现从相似性搜索和多模式搜索到混合搜索和多语言搜索等广泛的应用程序。
定价
您可以开始免费使用,高级价格从 0.11 美元/小时起。
结论
矢量数据库通过管理高维矢量来改变人工智能中的数据管理,允许在推荐系统和欺诈检测等应用中进行强相似性搜索和快速最近邻查询。
通过使用复杂的索引算法,这些数据库将复杂的非结构化数据转换为有意义的向量,同时提供传统数据库所不具备的速度和灵活性。
著名的平台包括 Pinecone,它在生成式人工智能应用程序中表现出色; FAISS,由 Facebook AI 创建,用于密集向量聚类; Milvus 以其可扩展性和云原生架构而闻名。
Weaviate 将机器学习与上下文感知搜索相结合,而 Vespa 和 Chroma 分别以其低延迟计算能力和易用性而闻名。
矢量数据库是开发 AI 和机器学习技术的重要工具,因为 Qdrant、AstraDB、OpenSearch 和 Azure AI Search 等平台提供了从无服务器架构到广泛的搜索和分析功能的各种服务。
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