矢量數(shù)據(jù)庫是一種將數(shù)據(jù)存儲為高維向量的數(shù)據(jù)庫，高維向量是特征或?qū)傩缘臄?shù)學(xué)表示。 每個向量都有一定數(shù)量的維度，范圍從幾十到幾千不等，具體取決于數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和粒度。

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矢量數(shù)據(jù)庫（Vector Database）和矢量開發(fā)庫（Vector Library）都是實現(xiàn)矢量相似性搜索的技術(shù)，但它們在功能和可用性上有所不同。 矢量數(shù)據(jù)庫可以存儲和更新數(shù)據(jù)，處理各種類型的數(shù)據(jù)源，在數(shù)據(jù)導(dǎo)入期間執(zhí)行查詢，并提供用戶友好和企業(yè)就緒的功能。 矢量庫只能存儲數(shù)據(jù)，只能處理矢量，需要在建立索引之前導(dǎo)入所有數(shù)據(jù)，并且需要更多的技術(shù)專業(yè)知識和手動配置。

一些矢量數(shù)據(jù)庫建立在現(xiàn)有庫之上，例如 Faiss。 這使他們能夠利用庫的現(xiàn)有代碼和功能，從而節(jié)省開發(fā)時間和精力。

這些矢量數(shù)據(jù)庫和庫用于人工智能 (AI) 應(yīng)用程序，例如機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和圖像識別。 它們有一些共同的特點：

• 支持向量相似性搜索，它會找到與查詢向量最近的 k 個向量，這是通過相似性度量來衡量的。 矢量相似性搜索對于圖像搜索、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和異常檢測等應(yīng)用非常有用。
• 使用矢量壓縮技術(shù)來減少存儲空間并提高查詢性能。 矢量壓縮方法包括標量量化、乘積量化和各向異性矢量量化。
• 可以執(zhí)行精確或近似的最近鄰搜索，具體取決于準確性和速度之間的權(quán)衡。 精確最近鄰搜索提供了完美的召回率，但對于大型數(shù)據(jù)集可能會很慢。 近似最近鄰搜索使用專門的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法來加快搜索速度，但可能會犧牲一些召回率。
• 支持不同類型的相似性度量，例如 L2 距離、內(nèi)積和余弦距離。 不同的相似性度量可能適合不同的用例和數(shù)據(jù)類型。
• 可以處理各種類型的數(shù)據(jù)源，例如文本、圖像、音頻、視頻等。 可以使用機器學(xué)習(xí)模型將數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化為向量嵌入，例如詞嵌入、句子嵌入、圖像嵌入等。

1、Elasticsearch

ElasticSearch是一個支持各種類型數(shù)據(jù)的分布式搜索和分析引擎。 Elasticsearch 支持的數(shù)據(jù)類型之一是矢量字段，它存儲密集的數(shù)值矢量。

在 7.10 版本中，Elasticsearch 添加了對將向量索引到專用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的支持，以支持通過 kNN 搜索 API 進行快速 kNN 檢索。 在 8.0 版本中，Elasticsearch 添加了對帶有向量場的原生自然語言處理 (NLP) 的支持。

2、Faiss

Meta的Faiss是一個用于高效相似性搜索和密集向量聚類的庫。 它包含搜索任意大小的向量集的算法，直到可能不適合 RAM 的向量集。 它還包含用于評估和參數(shù)調(diào)整的支持代碼。

3、Milvus

Milvus是一個開源矢量數(shù)據(jù)庫，可以管理萬億矢量數(shù)據(jù)集，支持多種矢量搜索索引和內(nèi)置過濾。

4、Weaviate

Weaviate是一個開源向量數(shù)據(jù)庫，允許你存儲數(shù)據(jù)對象和來自你最喜歡的 ML 模型的向量嵌入，并無縫擴展到數(shù)十億個數(shù)據(jù)對象。

5、Pinecone

Pinecone專為機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序設(shè)計的矢量數(shù)據(jù)庫。 它速度快、可擴展，并支持多種機器學(xué)習(xí)算法。

Pinecone 建立在 Faiss 之上，F(xiàn)aiss 是一個用于密集向量高效相似性搜索的庫。

6、Qdrant

Qdrant是一個矢量相似度搜索引擎和矢量數(shù)據(jù)庫。 它提供了一個生產(chǎn)就緒的服務(wù)，帶有一個方便的 API 來存儲、搜索和管理點——帶有額外有效負載的矢量。

Qdrant 專為擴展過濾支持而定制。 它使它可用于各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或基于語義的匹配、分面搜索和其他應(yīng)用程序。

7、Vespa

Vespa是一個功能齊全的搜索引擎和矢量數(shù)據(jù)庫。 它支持向量搜索 (ANN)、詞法搜索和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搜索，所有這些都在同一個查詢中。 集成的機器學(xué)習(xí)模型推理允許你應(yīng)用 AI 來實時理解你的數(shù)據(jù)。

8、Vald

Vald是一個高度可擴展的分布式快速近似最近鄰密集向量搜索引擎。 Vald是基于Cloud-Native架構(gòu)設(shè)計和實現(xiàn)的。 它使用最快的 ANN 算法 NGT 來搜索鄰居。

Vald 具有自動向量索引和索引備份，以及水平縮放，可從數(shù)十億特征向量數(shù)據(jù)中進行搜索。

9、ScaNN (Google Research)

ScaNN（Scalable Nearest Neighbours）是一個用于高效向量相似性搜索的庫，它找到 k 個與查詢向量最近的向量，通過相似性度量來衡量。 矢量相似性搜索對于圖像搜索、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和異常檢測等應(yīng)用非常有用。

10、pgvector

pgvector是PostgreSQL 的開源擴展，允許你在數(shù)據(jù)庫中存儲和查詢向量嵌入。 它建立在 Faiss 庫之上，F(xiàn)aiss 庫是一個流行的密集向量高效相似性搜索庫。 pgvector 易于使用，只需一條命令即可安裝。

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