----带你了解RAG应用中常见的10种向量数据库及其区别

引言

在构建能够理解和生成自然语言的智能应用时，大型语言模型（LLMs）展现出了强大的能力。然而，这些模型通常依赖于训练时所拥有的知识，对于特定领域或最新信息的掌握可能存在不足。为了弥补这一缺陷，检索增强生成（RAG）技术应运而生。

RAG通过在LLM生成答案之前，先从外部知识库中检索相关信息，从而显著提升了LLM在特定任务上的性能和知识覆盖范围。在RAG应用中，向量数据库扮演着至关重要的角色，它们负责存储和高效检索这些外部知识，使得LLM能够基于最新的、领域特定的信息生成更准确、更具上下文相关性的答案。

本文将深入探讨RAG应用中常见的10种向量数据库，并详细介绍它们的特点和区别，以帮助读者更好地理解和选择适合自身需求的数据库。

常见向量数据库特性与区别详解

1. Weaviate

核心特性：

• 开源、AI原生的向量数据库
• 同时存储对象及其对应的向量表示
• 多种部署选项：Weaviate Cloud、Docker、Kubernetes和嵌入式

独特优势：

• 预集成向量化和RAG模块
• 支持多模态数据（文本、音频、视频）
• 提供向量、关键词和混合搜索

2. Qdrant

核心特性：

• 高性能、大规模的向量相似性搜索引擎
• 完全使用Rust语言编写
• 支持任意的JSON格式元数据附加到向量

独特优势：

• 支持稠密向量和稀疏向量
• 提供RESTful API和gRPC API
• 与LangChain、LlamaIndex等框架深度集成

3. Milvus

核心特性：

• 专注于向量相似性搜索的开源数据库
• 支持多种索引类型和搜索算法
• 提供分布式架构

独特优势：

• 专为大规模向量搜索优化
• 支持多种相似性度量方式
• 活跃的开源社区

4. MyScale

核心特性：

• 完全SQL兼容的向量数据库
• 支持SQL-向量连接查询
• 提供云服务和自托管两种部署方式

独特优势：

• 对熟悉SQL的开发者友好
• 结合向量搜索和关系型查询
• 声称在速度和成本上是其他方案的三倍

5. pgvector

核心特性：

• PostgreSQL的开源扩展
• 为PostgreSQL增加向量相似性搜索功能
• 支持多种向量数据类型和距离度量

独特优势：

• 直接集成在PostgreSQL中
• 支持精确搜索和近似搜索
• 继承PostgreSQL的ACID特性

6. pgvecto-rs

核心特性：

• 使用Rust开发的PostgreSQL向量搜索扩展
• 支持高达65535维的向量
• 引入VBASE方法进行过滤

独特优势：

• 利用SIMD指令优化性能
• 独立管理索引存储和内存
• 支持二进制向量和稀疏向量

7. Chroma

核心特性：

• 轻量级、易用的向量数据库
• 专注于嵌入存储和检索
• 简单的API设计

独特优势：

• 快速上手和原型开发
• 与Python生态深度集成
• 适合小型到中型应用

8. OpenSearch

核心特性：

• 开源搜索和分析套件
• 内置向量搜索功能
• 支持近似k-NN和精确k-NN搜索

独特优势：

• 统一平台处理搜索和分析需求
• 自动从文本生成向量嵌入
• 支持多模态搜索

9. TiDB Vector Search

核心特性：

• 分布式SQL数据库的向量搜索扩展
• 统一处理向量搜索、知识图谱和操作数据
• 提供Serverless选项

独特优势：

• 简化AI应用的数据管理
• 支持GraphRAG技术
• 与OpenAI Embedding等工具集成

10. Elasticsearch

核心特性：

• 流行的搜索和分析引擎
• 支持向量字段和相似性搜索
• 丰富的查询DSL

独特优势：

• 成熟的生态系统
• 强大的全文搜索与向量搜索结合
• 企业级功能和支持

向量数据库对比表格

结论

本文对RAG应用中常见的10种向量数据库进行了详细的总结和对比。每种数据库都有其独特的特点和优势，适用于不同的应用场景和需求。在选择合适的向量数据库时，开发者需要综合考虑部署方式、可扩展性、性能表现、易用性、与其他技术的集成能力、是否支持混合搜索以及成本等多个方面。

例如，对于熟悉PostgreSQL生态的开发者，pgvector和pgvecto-rs可能是更自然的选择；而对于需要高度灵活和强大功能的云原生应用，Weaviate和Qdrant和Milvus 则提供了丰富的功能和良好的可扩展性；MyScale则以其SQL兼容性和高性能吸引了大量用户；OpenSearch和Elasticsearch作为成熟的搜索引擎，其集成的向量搜索功能也为用户提供了一个统一的解决方案；TiDB Vector Search则以其统一的数据管理和Serverless特性为AI应用开发带来了便利。

在RAG应用日益普及的今天，选择合适的向量数据库将是构建高效、智能应用的关键一步。

参考文献

1. Weaviate官方网站. https://weaviate.io/
2. Qdrant GitHub仓库. https://github.com/qdrant/qdrant
3. Milvus官方网站. https://milvus.io/
4. MyScale官方网站. https://myscale.com/
5. pgvector GitHub仓库. https://github.com/pgvector/pgvector
6. pgvecto.rs文档. https://github.com/tensorchord/pgvecto.rs
7. Chroma文档. https://docs.trychroma.com/
8. OpenSearch官方文档. https://opensearch.org/
9. TiDB Vector文档. https://docs.pingcap.com/tidb/stable/vector-search
10. Elasticsearch向量搜索文档. https://www.elastic.co/what-is/vector-search

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