語義搜索和檢索增強生成(RAG)正在徹底改變我們的在線交互方式。實現這些突破性進展的支柱就是向量數據庫。選擇正確的向量數據庫能是一項艱巨的任務。本文爲你提供四個重要的開源向量數據庫之間的全面比較，希望你能夠選擇出最符合自己特定需求的數據庫。

向量數據庫是一種將數據存儲爲高維向量的數據庫，高維向量是特征或屬性的數學表示。每個向量都有一定數量的維度，根據數據的複雜性和粒度，可以從數十到數千不等。

向量通常是通過對原始數據(如文本、圖像、音頻、視頻等)應用某種轉換或嵌入函數來生成的。嵌入函數可以基于各種方法，如機器學習模型、詞嵌入和特征提取算法。

向量數據庫的主要優點是，它允許基于數據的向量距離或相似性進行快速和准確的相似性搜索和檢索。

這意味著不用使用基于精確匹配或預定義標准查詢數據庫的傳統方法，而是可以使用向量數據庫根據語義或上下文含義查找最相似或最相關的數據。

可以通過將向量嵌入到向量數據庫中來索引它們，通過搜索周圍向量來定位相關的信息。

在傳統領域，開發人員可以使用不同類型的機器學習模型來自動從掃描文檔和照片等數據中提取元數據。然後用向量索引信息，通過關鍵字和向量的混合搜索改善搜索結果，還可以將語義理解與相關性排名結合起來。

最新的生成式人工智能(GenAI)的創新帶來了新型模型，如ChatGPT，它可以生成文本並處理複雜的人機交互。例如，一些模型允許用戶描述風景，然後創建與描述相匹配的圖片。但是生成模型在提供不正確的信息時容易産生幻覺。向量數據庫正好可以幫助解決這個問題。通過向量數據庫補充生成人工智能模型和外部知識庫，以確保它們提供可靠的信息。

向量數據庫 Chroma 是一種專門設計用來高效管理和查詢向量數據的數據庫系統。Chroma 通過其高效的數據結構和算法優化，能夠快速處理和檢索大量的向量數據。

以下是 Chroma 向量數據庫的一些主要特點：

高效的向量索引：Chroma 使用高效的索引結構，如倒排索引、KD-樹或基于圖的索引，以加快向量搜索速度。

支持多種相似度度量：它支持多種向量相似度度量標准，包括歐氏距離、余弦相似度等，使其可以廣泛應用于不同的應用場景。

可擴展性和彈性：Chroma 能夠支持水平擴展，適應大規模數據集的需要。同時，它也能有效處理數據的動態變化，適應快速發展的存儲需求。

易于集成和使用：Chroma 設計有易于使用的API接口，支持多種編程語言接入，便于開發者在不同的系統和應用中集成使用。

實時性能優化：Chroma 優化了查詢處理過程，支持實時的數據查詢和更新，滿足實時分析和決策的需求。

Milvus 提供了高效的向量檢索能力，特別適合用于機器學習和人工智能領域，如推薦系統、圖像檢索和自然語言處理等。Milvus 支持海量數據的快速檢索，以及靈活的數據更新和擴展功能。

以下是 Milvus 的一些關鍵特點：

高效的向量索引：Milvus 支持多種索引類型，如倒排索引、HNSW、IVF 等，用戶可以根據具體需求選擇最合適的索引策略來優化檢索性能。

多種相似度度量：它支持多種相似度計算方法，包括歐氏距離、余弦相似度等，以滿足不同場景下的需求。

可擴展性：Milvus 能夠在不同的硬件和平台上運行，支持在雲環境中部署。其架構支持水平和垂直擴展，適應從小規模到大規模的應用需求。

強大的API支持：Milvus 提供了豐富的API，包括Python、Java、Go等多種語言的SDK，便于開發者集成和使用。

雲原生支持：Milvus 支持在Kubernetes環境中部署，使得其能夠利用雲原生技術的優勢，如容器化、微服務架構和自動化管理。

Milvus 的設計理念是提供一個靈活、高效和易于使用的向量數據管理平台，幫助用戶解決在處理大規模複雜數據時遇到的挑戰。它的開源特性也爲廣泛的社區合作提供了可能，使得其功能和性能不斷得到提升和優化。

Faiss 是由 Facebook AI Research（FAIR）開發的一個高效的庫。Faiss 特別適合處理大量高維數據的相似度搜索任務，常用于機器學習和人工智能領域中的應用，如圖像檢索、視頻推薦和自然語言處理等。

以下是 Faiss 的一些關鍵特性：

高效的索引結構：Faiss 提供多種索引結構和搜索算法，包括扁平（flat）索引、倒排文件（IVF）索引和基于量化的索引（如 PQ 和 OPQ）。這些索引能夠在維護較高查詢精度的同時，顯著提高搜索速度。

支持批量查詢：Faiss 設計了優化的批處理查詢，能夠同時處理多個查詢，這樣可以充分利用現代多核CPU的計算資源，極大提高處理速度。

靈活的距離計算：它支持多種距離計算方法，包括L2（歐氏距離）和內積，用戶可以根據具體需求選擇適合的度量方式。

GPU加速：Faiss 還提供了GPU版本，可以利用GPU強大的並行處理能力來進一步加速向量搜索和聚類計算。

易于集成和使用：Faiss 可以與 Python 緊密集成，通過提供的 Python 接口，用戶可以方便地在 Python 環境中使用 Faiss 進行數據處理和分析。

Faiss 的設計目標是提供一種既快速又准確的方式來搜索和聚類數十億級別的向量數據。它的高效性使其在工業級應用中非常受歡迎，而開源的特性也使得社區能夠持續對其進行改進和優化。

Weaviate 是一個開源的向量搜索引擎，它采用了最新的機器學習模型來優化向量搜索和存儲。Weaviate 使用圖數據結構來組織數據，支持高效的向量索引和近似最近鄰（ANN）搜索。

以下是 Weaviate 的一些關鍵特性：

基于圖的數據模型：Weaviate 使用圖數據結構來存儲和管理數據，每個數據點都作爲圖中的一個節點，這些節點可以通過邊相互連接，以表示複雜的數據關系。

機器學習集成：Weaviate 直接集成了機器學習模型，如Transformer模型，用于自動將文本和其他數據類型轉換成高維向量。這種集成簡化了AI驅動應用的開發流程。

模塊化和可擴展：Weaviate 的架構支持模塊化，用戶可以根據需要添加不同的模塊來擴展功能，如自定義向量化模塊或特定的數據連接器。

實時索引與查詢：Weaviate 設計了實時數據索引和查詢的能力，支持在大規模數據集上進行高效的向量搜索。

豐富的API和客戶端支持：Weaviate 提供了RESTful API、GraphQL接口，以及多種客戶端庫（如Python、JavaScript），便于開發者使用和集成。

雲原生和高可用性：Weaviate 是爲雲環境優化的，支持在Kubernetes上部署，確保了高可用性和彈性。

Weaviate 爲開發者提供了一個功能強大、靈活且易于使用的向量搜索平台，特別適用于那些需要深入挖掘和理解大規模複雜數據集的應用。

最後我們基于一些常用標准來比較這些開源向量數據庫

1、開源協議

作爲項目的最主要的一個選擇標准就是開源的協議類型。一般向量數據庫類軟件傾向于選擇對商業和開源社區都友好的許可證，以鼓勵技術的采用和發展。上面的四個庫也不例外

Faiss使用最開放的MIT，其他的庫也都對商業使用友好。

2、關鍵特征對比

對比來看：

易用性: Chroma 強調在 Jupyter Notebook 上的易用性，而 Weaviate 則強調其 GraphQL API 的靈活性和效率。

存儲與性能: Milvus 在存儲和查詢性能方面提供了內存與持久存儲的結合，相比之下，Faiss 強調 GPU 加速能力在搜索過程中的作用。

數據處理與更新: Milvus 提供自動數據分區和容錯，Weaviate 支持實時數據更新，確保數據的時效性。

搜索技術: Chroma 和 Milvus 都提到了它們對搜索算法的支持，而 Faiss 則提供了適應不同技術風格的搜索技術，Weaviate 使用 GraphQL 提高了數據結構定義的效率。

3、使用案例

Chroma擅長處理多媒體內容，Milvus 提供通用的數據處理能力且特別適合于推薦系統和語言/視覺分析，Faiss 強調其 GPU 加速在搜索上的優勢，而 Weaviate 則以其在企業級數據管理中的應用爲特色。

4、支持語言

可以看到chroma基本是原始python的內置庫了，對于跨語言調用這方面還是支持的不夠

5、GitHub Stars

雖然不是那麽重要但是它可以側面反映出項目的受歡迎程度，Stars越多，意味著大家關注的程度就越高，這樣如果有問題的話被解決的幾率也會更大

Chroma在易用性上占優，特別適合在Jupyter Notebook上進行開發、測試和生産，是處理多媒體數據，尤其是音頻和視頻搜索的理想選擇。

Milvus強調在存儲效率和數據查詢性能上的平衡，支持內存和持久存儲，適用于各種數據類型和格式。它在電子商務、自然語言處理以及圖像和視頻分析等多個方面有廣泛應用，特別是在數據分區、負載均衡和容錯方面提供了強大的支持。

Faiss可以進行GPU加速的高速檢索，特別擅長處理龐大數據集的快速最近鄰搜索，適用于不同技術需求和數據環境，能夠與多種技術風格相協調。

Weaviate則提供了GraphQL-based API，強調與知識圖的靈活高效交互。支持實時數據更新，確保數據的時效性，以及通過模式推斷功能，自動化了數據結構定義的過程，適合于需要數據分類和企業資源規劃的場合。

它們都能提供高效的搜索能力和處理大規模數據集的能力，但在細節實現和特定功能上各有側重，這需要根據實際業務需求來決定最合適的選擇。選擇使用哪個庫將取決于數據的類型、處理需求和預期的使用場景。

https://avoid.overfit.cn/post/85e2bc2085ba482f8b3f1c16c6923001

作者:Youssef Hosni