7个AI和ML工程师必知的向量数据库

7款业界推崇的向量数据库。

在人工智能（AI）、机器学习（ML）以及数据工程的快速发展浪潮中，构建高效的数据存储及检索系统是实现技术突破的重要一环。

随着技术的进步，数据处理越来越复杂和高维，传统的数据库解决方案已难以满足需求。向量数据库由此应运而生，专门设计用于优化这类数据的管理，是解决高维度、复杂数据管理问题的有效工具。

本文为大家介绍七款业界内领先的向量数据库，这些数据库各具特色，在推动现代数据驱动型应用发展方面发挥了重要作用。对于从事AI、ML和数据工程的专业人士而言，深入掌握这些数据库有助于提升工作效能和项目成果。

1 Milvus

官网地址：https://milvus.io/

Milvus 是一款开源的向量数据库，专为处理大规模相似性搜索和向量索引设计。该数据库支持多种索引类型，提供高效的搜索能力，适用于广泛的 AI 和 ML 应用，包括图像和视频识别、自然语言处理以及推荐系统。

关键特性：

• 高度可扩展，支持数十亿个向量。
• 支持多种度量类型进行相似性搜索。
• 易于与流行的机器学习框架集成。
• 强大且灵活的索引机制。

2 Pinecone

官网地址：https://www.pinecone.io/

Pinecone 是一项托管向量数据库服务，简化了构建和扩展向量搜索应用的过程。它提供简洁易用的 API，用于将嵌入向量搜索集成到应用中。Pinecone 能够提供精确且具备良好扩展性的相似性搜索服务，同时将配置与维护的复杂度降至最低。

关键特性：

• 托管服务，易于设置和扩展。
• 准确相似性搜索，亚秒级延迟。
• 支持实时更新和删除。
• 易于与现有数据管道和 ML 模型集成。

3 SingleStore Database

官网地址：https://www.singlestore.com

SingleStore数据库早在 2017 年就开始支持向量存储功能，当时向量数据库还未成为主流。

SingleStoreDB 的强大向量数据库能力专为无缝服务 AI 驱动的应用而设计，如聊天机器人、图像识别系统等。使用 SingleStoreDB，处理向量密集型工作负载时，不再需要依赖传统的专用向量数据库，从而简化了数据处理流程。

SingleStoreDB 打破了传统向量数据库的局限，采用了创新的存储策略，将向量数据与其他多种数据类型共同存储于关系表中。这一做法不仅让专业人员能够轻松获取与向量数据相关的详尽元数据和额外属性，还能充分发挥 SQL 查询的强大功能。

SingleStore 最新向量搜索功能

SingleStore 公司推出了一款增强版的向量数据库产品 SingleStore Pro Max。

SingleStore Pro Max 的亮点之一是其向量搜索增强功能，让用户能够更加快速和准确地执行大规模的语义搜索和生成 AI 应用。

为了提高向量数据处理和向量搜索的性能，增加了两个重要新功能:

• 索引近似最近邻（ANN）搜索
• 向量数据类型

索引 ANN 向量搜索便于创建大规模语义搜索和生成 AI 应用。支持的索引类型包括基于产品量化（PQ）的倒排文件（IVF）、层次导航小世界（HNSW）及其变体 — 一种向量压缩方法。向量类型使创建、测试和调试基于向量的应用更加容易。新的中缀操作符 DOT_PRODUCT（*）和 EUCLIDEAN_DISTANCE（-）有助于缩短查询并使其更易读。

关键特性：

• 针对 GenAI 应用的实时分析和 HTAP 能力。
• 高度可扩展的向量存储支持。
• 可扩展的分布式架构。
• 支持 SQL 和 JSON 查询。
• 内置 Notebooks 功能，用于处理向量数据和 GenAI 应用。
• 可扩展的向量相似性搜索框架。

4 Weaviate

官网地址：https://weaviate.io/

Weaviate 是开源的向量搜索引擎，开箱即用地支持向量化、分类和语义搜索。Weaviate 旨在使向量搜索易于访问和扩展，支持语义文本搜索、自动分类等用例。

关键特性：

• 自动机器学习模型用于数据向量化。
• 内置图数据库能力的语义搜索。
• 实时索引和搜索。
• GraphQL 和 RESTful API 支持。

5 Qdrant

官网地址：https://qdrant.tech/

Qdrant 是一款开源向量搜索引擎，专门针对性能和灵活性进行了优化。支持精确和近似最近邻搜索，为各种 AI 和 ML 应用提供了准确性和速度之间的平衡。

关键特性：

• 可配置的搜索准确性和性能平衡。
• 支持负载过滤以实现高级搜索能力。
• 实时数据更新和可扩展存储。
• 综合 API，易于集成。

6 Chroma DB

官网地址：https://www.trychroma.com/

Chroma DB 是向量数据库领域的新进入者，为处理高维颜色向量而设计，特别适用于数字媒体、电子商务和内容发现等应用。在这些应用中，颜色相似性在搜索和推荐算法中起着重要的作用。

关键特性：

• 专业于高维颜色向量搜索。
• 非常适合数字媒体和电子商务应用。
• 高效的索引和检索颜色数据。
• 支持复杂的基于颜色的查询操作。

7 Zilliz

官网地址：https://zilliz.com/

Zilliz 是一款功能强大的向量数据库，旨在赋能开发者和数据科学家构建下一代 AI 和搜索应用。此数据库提供了健壮的平台，用于可扩展、高效、准确的向量搜索和分析，支持广泛的 AI 驱动应用。

关键特性：

• 高精度的先进向量搜索能力。
• 可扩展架构，用于处理大规模数据集。
• 与 AI 和 ML 开发工作流程的无缝集成。
• 支持多种向量数据类型和搜索算法。

选择合适的向量数据库的关键因素

选择合适的向量数据库需要深入了解项目的具体需求，还要充分理解不同向量数据库的特有能力。向量数据库这类存储系统专为高效处理高维度的向量数据而设计，在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域中扮演着关键角色，尤其在执行相似性搜索、构建推荐系统以及自然语言处理等任务时显示出其重要性。

决策过程应考虑几个关键因素，包括数据性质、运营规模、查询复杂性、与现有系统的集成便利性，以及重要的性能和延迟要求。

应用类型

• 实时分析：SingleStore
• 大规模相似性搜索：Milvus, Pinecone
• 托管服务：Pinecone
• 混合搜索：SingleStore
• 语义搜索：Weaviate
• 高维颜色向量：Chroma DB

功能要求

• 可扩展性：Milvus, Pinecone, Vald
• 集成便利性：Weaviate, Zilliz
• 实时更新：SingleStore, Qdrant
• 高级搜索能力：Qdrant, Zilliz

部署环境

• 现场：SingleStore, Milvus
• 云：Pinecone, Zilliz
• 混合：SingleStore

性能和延迟

• 高性能：Zilliz
• 低延迟：SingleStore, Pinecone

此外，生成式 AI 的热潮确实让向量数据库变得热门，但企业在选择数据库时往往会面临多种实际的权衡。理想的选择是一个全面的数据库解决方案，能够一站式处理各种需求，包括实时分析、快速处理、支持多元数据类型以及向量存储等。

然而，集成专门的向量数据库到现有数据架构可能会带来一系列操作挑战，如数据冗余、数据移动成本高、维护工作量大、成本增加以及查询能力受限。这些问题可能会使原本旨在优化 AI 应用中向量相似性搜索等特定任务的向量数据库，反而增加了数据基础设施的复杂性。

SingleStore 作为一个现代化的数据库平台，提供了解决上述问题的新方案。它将向量数据库的功能融入到一个更广泛的数据库系统中，使用户能够用一个平台来支持 AI 驱动的多种应用，如聊天机器人和图像识别等，而无需依赖单独的向量数据库。这样的集成化解决方案有助于简化数据管理，提高效率，并降低总体拥有成本。