在人工智能（AI）、机器学习（ML）和数据工程这些日新月异的领域里，高效地存储和检索数据的能力极为关键。向量数据库因其在处理这些技术所依赖的复杂和高维数据方面的能力而成为一项至关重要的解决方案。本文[1]介绍了七种AI/ML/数据工程师必须了解的向量数据库，重点介绍了它们各自的特色以及它们是如何满足现代以数据为中心的应用需求的。
1. Milvus
Milvus 是一款专为大规模相似性搜索和向量索引设计的开源向量数据库。它兼容多种索引类型，具备高效的搜索功能，非常适合应用于包括图像和视频识别、自然语言处理和推荐系统在内的多种人工智能(AI)和机器学习(ML)场景。
主要特点包括：
- 可扩展性强，能够处理高达数十亿的向量数据。
- 支持多种度量方式进行相似性搜索，以满足不同的需求。
- 与当前流行的机器学习框架易于集成，便于开发和部署。
- 提供了强大而灵活的索引机制，确保了数据检索的高效性和稳定性。
2. Pinecone
Pinecone 是一款提供全托管服务的向量数据库，它极大地简化了开发和扩展向量搜索应用的复杂性。通过其简洁的 API，用户可以轻松地在应用程序中实现向量搜索功能，享受既快速又精确的相似性搜索服务，而且几乎不需要额外的配置和维护工作。
主要特色包括：
- 提供一键设置和自动扩展的便捷托管服务。
- 能够实现亚秒级响应的高精度相似性搜索。
- 支持数据的实时更新和删除操作。
- 可以无缝对接现有的数据流和机器学习模型。
3. SingleStore Database
SingleStore Database 自2017年起便开始引入向量存储功能，那时向量数据库还远未成为主流。
SingleStoreDB 的先进向量数据库技术专为支持AI驱动的应用程序、聊天机器人、图像识别系统等而优化。借助 SingleStoreDB，您不再需要单独维护一个向量数据库来处理您的向量密集型任务。
SingleStoreDB 突破了传统向量数据库的限制，创新性地将向量数据存储在关系型数据库表中，与各种数据类型共存。这种创新的融合方式让您能够轻松获取与向量数据相关的所有元数据和附加属性，同时还能充分利用 SQL 的强大查询功能。
SingleStore 近期推出了一系列新的向量搜索功能，令人振奋。
我们自豪地宣布 SingleStore Pro Max 的发布，其亮点之一是向量搜索功能的显著提升。
为了提升向量数据处理的效率和向量搜索的性能，我们新增了两项重要特性：
- 索引近似最近邻（ANN）搜索
- VECTOR 数据类型
索引 ANN 向量搜索功能使得构建大规模的语义搜索和生成 AI 应用变得更加容易。支持的索引类型包括倒排文件（IVF）、层次可导航小世界（HNSW）以及基于产品量化（PQ）技术的两者变体。VECTOR 数据类型简化了基于向量的应用程序的创建、测试和调试过程。我们还引入了新的中缀运算符，如 DOT_PRODUCT (<*>) 和 EUCLIDEAN_DISTANCE (<->)，以简化查询并提高其可读性。
主要特点包括：
- 为 GenAI 应用提供实时分析和 HTAP 功能。
- 支持高度可扩展的向量存储。
- 采用可扩展的分布式架构设计。
- 支持 SQL 和 JSON 查询。
- 内置笔记本功能，方便与向量数据和 GenAI 应用的交互。
- 提供向量相似性搜索的可扩展框架。
4. Weaviate
Weaviate 是一款开源的向量搜索引擎，它原生支持向量化处理、数据分类和语义搜索功能。这款引擎旨在让向量搜索变得更加容易获取和扩展，适用于执行语义化文本搜索、自动化数据分类等多种应用场景。
主要特性包括：
- 提供自动化的机器学习模型来实现数据的向量化处理。
- 结合内置的图数据库技术，实现深度的语义搜索。
- 支持数据的实时索引和搜索功能。
- 提供 GraphQL 和 RESTful API 的支持，方便与其他系统集成。
5. Qdrant
Qdrant 是一款专为提升性能和灵活性而设计的开源向量搜索引擎。它能够处理精确搜索和近似搜索，确保在不同人工智能(AI)和机器学习(ML)应用中实现准确性与速度的最优平衡。
主要特点包括：
- 用户可以根据需求调整搜索的准确性与系统性能之间的权衡。
- 提供负载过滤功能，增强了搜索的高级能力。
- 支持数据的实时更新，并具备可扩展的存储解决方案。
- 提供全面的 API，简化了与其他系统的集成过程。
6. Chroma DB
Chroma DB 是向量数据库领域的新兴力量，专为管理复杂的高维颜色数据而设计。它在数字媒体、电子商务和内容发现等场景中显示出巨大潜力，尤其是在需要颜色相似性比较的搜索和推荐系统中。
主要特性包括：
- 专业处理高维颜色向量，优化搜索效率。
- 特别适合数字媒体和电子商务行业，提升用户体验。
- 提供高效的颜色数据索引和快速检索功能。
- 支持执行基于颜色的复杂查询，增强搜索的精确度和灵活性。
7. Zilliz
Zilliz 是一款专为开发者和数据科学家打造的高性能向量数据库，它能够助力构建面向未来的人工智能和搜索应用。这个平台以其强大的可扩展性、高效性和精确性，为向量搜索和分析提供了坚实的基础，适用于多种人工智能应用场景。
主要特性包括：
- 提供高准确度的先进向量搜索功能。
- 架构设计灵活可扩展，能够应对庞大的数据集。
- 与AI和ML的开发流程完美融合，简化了集成过程。
- 支持多样的向量数据格式和搜索算法，以满足不同需求。
如何选择向量数据库？
为您的项目挑选合适的向量数据库需要深入理解您的应用需求和不同向量数据库的独特功能。向量数据库是为高效管理高维向量数据而设计的专用存储系统，这些数据在人工智能(AI)和机器学习(ML)中广泛应用于相似性搜索、推荐系统和自然语言处理等任务。
在选择过程中，应考虑以下关键因素：数据的特性、业务规模、查询复杂度、与现有系统的集成难易程度，以及性能和响应时间的要求。
应用场景推荐
- 需要实时分析的应用：推荐使用 SingleStore。
- 需要进行大规模相似性搜索的应用：推荐 Milvus 或 Pinecone。
- 需要托管服务的应用：推荐 Pinecone。
- 需要混合搜索功能的应用：推荐 SingleStore。
- 需要进行语义搜索的应用：推荐 Weaviate。
- 需要处理高维颜色向量的应用：推荐 Chroma DB。
功能特性考量
- 需要高可扩展性的应用：考虑 Milvus、Pinecone 或 Vald。
- 需要易于集成的应用：考虑 Weaviate 或 Zilliz。
- 需要实时更新功能的应用：考虑 SingleStore 或 Qdrant。
- 需要高级搜索功能的应用：考虑 Qdrant 或 Zilliz。
部署方式选择
- 需要本地部署的应用：考虑 SingleStore 或 Milvus。
- 需要云部署的应用：考虑 Pinecone 或 Zilliz。
- 需要混合部署模式的应用：推荐 SingleStore。
性能与延迟要求
- 需要高性能的应用：推荐 Zilliz。
- 需要低延迟的应用：推荐 SingleStore 或 Pinecone。
向量数据库Vs传统数据库
当前热议的焦点是生成性人工智能，这无疑让向量数据库变得炙手可热。 我们经常观察到，许多组织在为不同的应用场景选择数据库时犹豫不决。与其单独选择一个专业的向量数据库，更推荐采用一个全面的、集中管理的端到端数据库解决方案，它能够覆盖几乎所有的应用需求——比如支持实时分析、快速处理、兼容所有数据类型以及向量存储等。
同时，许多组织也面临着一个普遍问题： 将专业的向量数据库整合进现有的数据架构中所带来的挑战，这常常引发一系列运营难题。这些问题可能包括数据冗余、数据过度迁移、劳动力和许可成本的增加，以及查询功能的局限。尽管专业的向量数据库专为处理特定类型的数据和工作负载设计（如对人工智能应用至关重要的向量相似性搜索），但它们可能会因为这些限制而使得组织的数据基础设施变得更加复杂。
SingleStore 提供了一个解决这些问题的新方案。 它是一个集成了向量数据库功能的现代数据库平台。这种集成使得 SingleStore 能够支持由人工智能驱动的各种应用，例如聊天机器人、图像识别等，而无需额外的专门向量数据库。
