引言

在当今的数字世界中，向量数据库已经成为了存储和检索各种数据（无论是结构化的还是非结构化的）的首选工具。这些数据被转化为所谓的向量嵌入，由特定的模型生成。在开发利用深度学习，尤其是涉及到庞大的语言模型的应用程序时，向量存储起到了无可替代的作用。

什么是向量数据库？

我们生活的世界中，数据往往是复杂且无规则的，不是所有信息都能简单地适应传统的行列模式。特别是当我们处理图像、视频和自然语言这样的复杂非结构化数据时，向量数据库就显得尤为重要了。

向量数据库，顾名思义，它以高维向量的形式存储数据。这些向量是一串数字，代表了某个对象的特征或属性。每一个向量都对应着一个独一无二的实体，比如一段文字、一张图片或一段视频。

为什么选择向量呢？向量的魅力在于它们能够精准捕捉到数据的语义含义和相似度。将数据转化为向量后，我们就能通过数学方法来比较它们的相似性，从而执行如“寻找与此图片相似的图片”或“查找与这段文字语义相关的文档”等复杂的查询任务。

为何向量数据库受到青睐？

近年来，随着机器学习和人工智能领域的迅速发展，向量数据库的需求日益增加。AI 和 ML 模型需要处理的非结构化数据量巨大，这就需要一种有效的存储、检索和搜索方法。

与传统数据库相比，它们主要针对结构化数据设计，面对海量的向量数据时往往力不从心。向量数据库应运而生，专为解决这一问题而设计。它们采用了专门的搜索和索引算法，能够迅速地在数十亿条数据中找到相似的向量。

向量数据库的应用场景

向量数据库的出现极大地扩展了 AI 和 ML 应用的可能性。一些典型的应用场景包括：

• RAG 系统：将向量数据库与大型语言模型结合，可构建出基于知识的语言 AI 应用。

• 推荐系统：利用向量数据库构建个性化推荐引擎，通过向量来表示用户偏好和商品特性。

• 基于内容的检索：向量数据库能够搜索视觉上相似的图像或视频，彻底改变了内容检索方式。

• 自然语言处理：通过将文本转换为向量，向量数据库支持语义搜索、主题建模和文档分类。

• 欺诈检测：向量数据库能够帮助识别金融交易中的异常模式和趋势。

向量数据库的比较

市面上有许多向量数据库，比如 Qdrant、Pinecone、Milvus、Chroma 和 Weaviate 等，每种数据库都有其独特的优点、局限和适用场景。下面，我们将对一些流行的向量数据库进行深入比较，包括 Pinecone、Milvus、Chroma、Weaviate、Faiss、Elasticsearch 和 Qdrant。

部署选项

在这方面，Pinecone 有点特别，因为它是一个完全托管的服务，出于性能和可扩展性的考虑，你无法在本地运行 Pinecone 实例。而 Milvus、Chroma、Weaviate、Faiss、Elasticsearch 和 Qdrant 等都支持本地运行，大多数还提供了 Docker 镜像来简化部署过程。

可扩展性

Qdrant 提供了静态分片的选项。如果你的数据量超出了单个服务器的处理能力，你需要向集群中添加更多服务器，并对所有数据进行重新分片。这一过程可能既耗时又复杂。不平衡的分片还可能导致性能瓶颈。

Pinecone 通过其 Serveless 层实现了计算和存储的分离。在基于 POD 的集群中，Pinecone 使用静态分片，这意味着用户在扩展集群时需要手动对数据进行重新分片。

Weaviate 也提供了静态分片的功能。而 Chroma 则由于缺乏分布式数据替换的能力，无法实现超出单个节点的扩展。

性能基准测试

• 在几乎所有测试场景中，Qdrant 都展现出了最高的每秒请求次数（RPS）和最低的延迟，无论我们选择哪种精确度阈值和度量标准。它甚至在某个数据集上显示出了 4 倍的 RPS 增益。

• 对于许多应用场景来说，Elasticsearch 已经变得相当快了，但在索引时间上却相当慢。当存储超过 1000 万个 96 维向量时，它的速度可能会慢 10 倍！（32 分钟对比 5.5 小时）

• 在索引时间方面，Milvus 表现最佳，并且保持了良好的精确度。然而，在处理更高维度的嵌入或更大数量的向量时，其 RPS 或延迟表现与其他数据库相比并没有显著差异。

• Redis 在 RPS 方面表现良好，但主要是针对较低的精确度。它通过单线程实现了低延迟；然而，随着并行请求的增加，其延迟迅速上升。这部分速度增益得益于其自定义协议。

• Weaviate 的改进最少。由于其他引擎的相对改进，它在 RPS 和延迟方面成为了最慢之一。

数据管理

向量相似性搜索

向量数据库之所以有用，部分原因是它们能够告诉我们事物之间的关系以及它们的相似性或差异性。向量数据库可以实现这一点的原因是，它们采用了多种距离度量方法来执行此类操作，不同的向量数据库将实现各种距离度量。

集成和 API

虽然 REST APIs 更为常见，但 GRPC APIs 在延迟敏感的场景中，或者当需要快速处理大量数据时，会提供更优的性能和吞吐量。根据你的需求和网络条件，GRPC 可以比 REST 快数倍。

社区和生态系统

开源的好处是我们可以查看核心数据库的源代码，并且向量数据库通常拥有灵活的许可模式。

定价

元数据过滤

元数据是一个非常强大的概念，它与核心向量数据库功能相辅相成。它是人类用户询问产品和 AI 购物助手立即响应他们所描述的项目之间的桥梁。

向量数据库功能

• Qdrant: Qdrant 采用了三种类型的索引来支持其数据库功能。这三种索引包括类似于传统文档导向数据库中索引的有效载荷索引；用于字符串有效载荷的全文索引；以及向量索引。它的混合搜索方法是向量搜索与属性过滤的结合。

• Pinecone: 对于大型组织来说，仅靠 RBAC（基于角色的访问控制）是不够的。存储优化（S1）面临一些性能挑战，只能获得 10-50 QPS（每秒查询）。命名空间的数量有限，用户在使用元数据过滤作为解决这一限制的方法时应该小心，因为这将对性能产生重大影响。此外，这种方法不提供数据隔离。

• Weaviate: Weaviate 采用了两种类型的索引来支持其数据库。反向索引，它将数据对象属性映射到数据库中的位置；以及支持高性能查询的向量索引。此外，它的混合搜索方法使用密集向量来理解查询的上下文，并将其与稀疏向量结合以进行关键字匹配。

• Chroma: Chroma 使用 HNSW（分层可导航小世界图）算法支持 kNN（最近邻）搜索。

• Milvus: Milvus 支持多种内存索引和表级分区，为实时信息检索系统提供所需的高性能。对于企业级应用来说，支持 RBAC 是必要的。关于分区，通过将搜索限制在数据库的一个或几个子集中，分区可以提供一种比静态分片更高效的过滤数据方式，静态分片可能引入瓶颈并要求在服务器容量超出数据增长时重新分片。分区是一种通过基于类别或时间范围对数据进行分组来管理数据的好方法。这可以帮助你轻松过滤和搜索大量数据，而无需每次都通过整个数据库搜索。没有单一的索引类型能适应所有用例，因为每个用例都会有不同的权衡。支持更多索引类型，你就有更多的灵活性来找到准确性、性能和成本之间的平衡。

• Faiss: FAISS 是支持 kNN 搜索的算法。

整体比较总结

为什么我选择 Qdrant

Qdrant 提供了一个在 Rust 中构建的、对生产环境友好的服务，Rust 是一种以其安全性著称的语言。Qdrant 拥有一个用户友好的 API，旨在存储、搜索和管理高维向量嵌入（点，即向量嵌入）并且富含元数据，称为有效载荷。这些有效载荷成为提高搜索精度和为用户提供有洞察力数据的宝贵信息。如果你熟悉 Chroma 等其他向量数据库，有效载荷类似于元数据；它包含关于向量的信息。

Rust 编写的 Qdrant 即使在负载重时也能保持快速和可靠，这使得它成为高性能向量存储的最佳选择。Qdrant 与其他数据库的不同之处在于它提供的客户端 API 数量。目前 Qdrant 支持 Python、TypeScript/JavaScript、Rust 和 Go。它使用 HSNW（分层可导航小世界图）进行向量索引，并提供了多种距离度量，如余弦、点积和欧几里得。它还自带了一个推荐 API。

考虑 Qdrant 时的一些关键要点包括：

• 在 Rust 中开发，Qdrant 确保了速度和可靠性，即使在重负载下也是如此，这使它成为高性能向量存储的最佳选择。

• Qdrant 的特别之处在于它对客户端 API 的支持，迎合了 Python、TypeScript/JavaScript、Rust 和 Go 的开发者。

• Qdrant 利用 HSNW 算法并提供不同的距离度量，包括点积、余弦和欧几里得，赋予开发者选择与其特定用例相符的度量的能力。

• Qdrant 无缝过渡到云服务，提供免费层选项进行探索。其云原生架构确保了无论数据量大小都能保持最佳性能。

Qdrant 的优势

• 高效相似搜索 — Qdrant 专为相似搜索操作设计。它在处理大量数据时非常快速且准确。

• 可伸缩性 — Qdrant 能够有效处理大量向量，因此具有可伸缩性。

• 易用性 — Qdrant 数据库提供了一个用户友好的 API，使得设置、插入数据和执行相似搜索变得容易。

• 开源 — Qdrant 是一个开源项目，这意味着我们可以访问源代码并且可以为其开发做出贡献。

• 灵活性 — Qdrant 数据库支持灵活的 Schema，这意味着我们可以定义不同类型的向量字段，还可以存储和搜索不同类型的数据，如图像、文本、音频等。

结论

Qdrant 是一个强大的工具，可以帮助企业解锁语义嵌入的力量，彻底改变文本搜索。它提供了一个可靠和可扩展的解决方案，用于管理高维数据，具有出色的查询性能和易于集成。其开源数据库允许持续开发、修复错误，并进行改进。

Qdrant 提供灵活的部署选项（自托管或云托管）、高性能、对向量维度没有硬性限制、元数据过滤、混合搜索能力和免费的自托管版本。

资源

Qdrant 文档 ：https://qdrant.tech/documentation/

Weaviate - 矢量数据库：https://weaviate.io/developers/weaviate

Chroma ：https://docs.trychroma.com/

Pinecone：https://docs.pinecone.io/

Milvus 文档：https://milvus.io/docs