Krav: Senast organiserade vi urvalet av inbäddningsmodeller, och när vi konverterar modellen till vektorer behöver vi överväga att spara vektorerna. Det finns många vektordatabaser, såsom: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025, etc.
Vad är en vektordatabas?
En vektordatabas är en organiserad samling av vektorinbäddningar som innehåller vektorinbäddningar som kan skapas, läsas, uppdateras och tas bort när som helst. Vektorinbäddningar representerar datablock, såsom text eller bilder, som numeriska värden. En vektordatabas är ett databassystem utformat för att lagra och hämta högdimensionella vektorer. Den hittar snabbt den närmaste målvektorn genom att beräkna likheten mellan vektorer (såsom cosinuslikhet, euklidisk distans, etc.). Denna teknik används ofta för att bearbeta inbäddningsbaserad data, såsom text, bilder, ljud- eller videofunktionsrepresentationer.
En vektordatabas är en samling data lagrad i matematisk form. Vektordatabaser gör det enklare för maskininlärningsmodeller att minnas tidigare indata, vilket möjliggör att maskininlärning kan användas för att stödja användningsfall som sökning, rekommendation och textgenerering. Data kan identifieras baserat på likhetsmått snarare än exakta matchningar, vilket gör att datormodeller kan förstå datans kontext.
När en kund besöker en skoaffär kan säljaren rekommendera skor som liknar de som kunden gillar. På liknande sätt kan butiken rekommendera liknande varor under rubriker som "Kunden köpte också...". Vektordatabaser gör det möjligt för maskininlärningsmodeller att identifiera liknande objekt, precis som en försäljare kan hitta liknande skor och en e-handelsbutik kan rekommendera relaterade produkter. (Faktum är att e-handelsbutiker kan använda sådana maskininlärningsmodeller för att utföra jobbet).
Sammanfattningsvis möjliggör vektordatabaser för datorprogram att göra jämförelser, identifiera relationer och förstå sammanhang. Detta gör det möjligt att skapa avancerade artificiell intelligens (AI)-program såsom stora språkmodeller (LLM).
Chroma
Plats:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Chroma är en effektiv, Python-baserad, öppen källkodsdatabas för storskaliga likhetssökningar. Den är utformad för att lösa problemet med likhetssökningar i storskaliga datamängder, särskilt när man hanterar högdimensionell data. Flera värdalternativ finns tillgängliga: serverlösa/inbäddade, självhostade (klient-server) och molnbaserade distribuerade SaaS-lösningar med både inbäddade och klient-server-modeller.
Utmärkt i prototyp- och produktionsmiljöer. På grund av den flyktiga karaktären hos dess datalagring är Chroma idealiskt för snabb prototypframställning av skript. Med enkel installation kan användare enkelt skapa samlingar och återanvända dem, vilket underlättar efterföljande datatillägg. Dessutom har Chroma möjlighet att automatiskt ladda och spara data. När klienten startas laddas användarens data automatiskt; När datan är stängd sparas den automatiskt, vilket förenklar datahanteringsprocessen avsevärt. Denna funktion gör Chroma mycket populärt under prototyp- och utvecklingsfaserna.
Chroma fick en startrunda i maj 2022 och en andra finansieringsrunda på 1 800 dollar.
Fördelar: Chroma erbjuder klienter för mer än ett dussin programmeringsspråk, kan snabbt starta vektorlagring och är den första vektordatabasen på marknaden som erbjuder inbäddningsläge som standard. Det är relativt utvecklarvänligt och enkelt att integrera.
Nackdelar: Funktionen är relativt enkel, särskilt för applikationer som kräver mer komplexa funktioner. Endast CPU-beräkning stöds, vilket kan begränsa prestandavinster i situationer som kräver betydande beräkningsresurser.
LanceDB
Plats:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
LanceDB är en öppen källkodsvektordatabas designad för multimodal AI-data för lagring, hantering, förfrågningar och hämtning av storskaliga multimodala datainbäddningar. Dess kärna är skriven i Rust och byggd på Lance, ett kolumnformat som optimerar höghastighets slumpmässig åtkomst och hantering av AI-datamängder såsom vektorer, dokument och bilder. Den är lämplig för olika AI-applikationer som behöver bearbeta högdimensionell vektordata, såsom bildigenkänning, naturlig språkbehandling, rekommendationssystem med mera. LanceDB erbjuder två läge: inbyggda och molnhostade tjänster.
Fördelar: LanceDB eliminerar behovet av att hantera servrar, vilket minskar utvecklarnas O&M-kostnader och förbättrar utvecklingseffektiviteten. Den är optimerad för multimodal data och stödjer olika datatyper såsom bilder, text och ljud, vilket förbättrar databasens effektivitet vid hantering av komplex data. Det erbjuder ett användarvänligt API-gränssnitt och visualiseringsverktyg, vilket gör det enkelt för utvecklare att integrera och använda databaser.
Nackdelar: Den kommer bara att lanseras 2023, vilket är en mycket ny databas, och den är inte tillräckligt mogen när det gäller funktionsutveckling och communitydrift.
PGVector
Plats:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
PGVector är ett tillägg baserat på PostgreSQL, utformat för att erbjuda kraftfulla vektorlagrings- och frågefunktioner. Den använder C-språket för att implementera olika vektordatatyper och algoritmer, och kan effektivt lagra och fråga AI-inbäddningar uttryckta i vektorer. PGVector stödjer precis och approximativ närmaste granne-sökning, vilket möjliggör snabb åtkomst till liknande datapunkter i högdimensionellt rum. Den stöder också en mängd olika vektorberäkningsalgoritmer och datatyper, såsom L2-avstånd, inre produkt och cosinusavstånd, bland andra. Den är lämplig för scenarier där vektorsökningsfunktionen inte är systemets kärna, eller där projektet snabbt startas i ett tidigt skede.
Fördelar: PGVector integreras sömlöst i befintliga PostgreSQL-databaser, vilket gör att användare kan börja använda vektorsökningsfunktioner utan att behöva migrera befintliga databaser. Eftersom det är ett PostgreSQL-tillägg ärver PGVector dess tillförlitlighet och robusthet med hjälp av PostgreSQL:s långsiktiga utveckling och optimering, samtidigt som vektoriseringsbearbetningen förbättras.
Nackdelar: Jämfört med dedikerade vektordatabaser är optimeringen av prestanda och resursanvändning något otillräcklig.
Qdrant
Plats:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Qdrant är en öppen källkod vektordatabas och molnbaserad tjänst som lanserades 2021 och är designad för nästa generations AI-applikationer. Bekväma API:er tillhandahålls för att lagra, söka och hantera punkter (dvs. vektorer) med ytterligare nyttolaster för att utöka filtreringsstödet. De flera indextyperna, inklusive nyttolastindex, fulltextindex och vektorindex, gör det möjligt att hantera högdimensionell data effektivt. Dessutom använder Qdrant en anpassad HNSW-algoritm för snabba och noggranna sökningar och möjliggör filtrering av resultat baserat på relevanta vektorlaster. Dessa funktioner gör Qdrant användbart för neurala nätverk eller semantiskbaserad matchning, flerfacetterad sökning och andra applikationer. Qdrants styrka ligger i dess semantiska söknings- och likhetsmatchningsfunktioner, vilket gör det enkelt att implementera affärsscenarier som bild-, röst- och videosökning samt rekommendationssystem.
Fördelar: Utmärkt dokumentation som hjälper utvecklare att komma igång med Docker enkelt. Det är helt byggt i Rust och erbjuder API:er som utvecklare kan använda via dess Rust-, Python- och Golang-klienter, som är de mest populära språken för backend-utvecklare idag. Qdrant stödjer olika optimeringsstrategier, såsom indexoptimering och frågeoptimering. Det stödjer också distribuerad distribution och horisontell skalning för att möta behoven för storskalig databehandling.
Nackdelar: Projektet är relativt nytt och har inte tillräckligt med tid för validering. När man svarar på tillväxten i affärsvolymen kan den bara skalas horisontellt på tjänstenivå. Endast statisk sharding stöds. Enligt Zilliz rapport ökar mängden data som lagras i takt med att antalet ostrukturerade dataelement i vektordatabaser ökar, och frågeeffektiviteten kan påverkas.
Milvus/Zilliz Cloud
Milvus webbplats:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Zilliz webbplats:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Milvus är en öppen källkodsdatabas från 2019 med ren vektor byggd på välkända vektorsökningsbibliotek som FAISS, Annoy och HNSW, och optimerad för scenarier som kräver snabba likhetssökningar. Zilliz Cloud är en molnbaserad vektordatabastjänst utvecklad baserat på Milvus, med målet att erbjuda mer bekväma och högpresterande hanterings- och skalningsmöjligheter. Kort sagt är Zilliz en kommersiell version av Milvus molnhosting, vilket också är en mer framgångsrik affärsmodell inom databasområdet.
Fördelar: På grund av sin långa existens i vektordatabasekosystemet är databasen mycket mogen och har ett stort antal algoritmer. Det finns många vektorindexeringsalternativ tillgängliga, och det är byggt från grunden i Golang för extrem skalbarhet. Från och med 2023 är det den enda etablerade leverantören som erbjuder en gångbar DiskANN-implementation, som sägs vara den mest effektiva diskvektorindexeringen.
Nackdelar: Milvus verkar vara en lösning som satsar fullt ut på skalbarhetsfrågor – det är mycket skalbart genom en kombination av proxyer, lastbalanserare, meddelandemäklare, Kafka och Kubernetes 7, vilket gör hela systemet mycket komplext och resurskrävande. Klient-sida API:er, såsom Python, är inte heller lika läsbara eller intuitiva som nyare databaser som Weaviate och Qdrant, som tenderar att fokusera mer på utvecklarupplevelsen. Milvus är byggt med idén att strömma data till vektorindex för massiv skalbarhet, och i många fall verkar Milvus vara lite överdrivet när mängden data inte är för stor. För mer statiska och sällsynta storskaliga situationer kan alternativ som Qdrant eller Weaviate vara billigare och kan komma igång snabbare i produktion.
annan
Redis:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Tallkotte:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Weaviate:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
FAISS:Inloggningen med hyperlänken är synlig.、Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Elasticsearch:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
SQL Server:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Hänvisning:
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
Inloggningen med hyperlänken är synlig.
|
Publicerad 2025-3-25 11:29:25
|
|
|
|
