向量數(shù)據(jù)庫具有一系列廣泛的好處，特別是在生成式人工智能方面，更具體地說，是在大語言模型（LLM）方面。這些好處包括先進的索引和精確的相似度搜索，有助于交付強大的先進項目。
本文將對三種開源向量數(shù)據(jù)庫：Chroma、Milvus和Weaviate進行如實的比較。我們將探討它們的用例、關鍵特性、性能指標及支持的編程語言等，以便全面公正地概述每種數(shù)據(jù)庫。
向量數(shù)據(jù)庫的定義
就最簡單的定義而言，向量數(shù)據(jù)庫將信息存儲為向量（向量嵌入），向量是數(shù)據(jù)對象的數(shù)值版本。
正因為如此，向量嵌入是針對非常大的非結構化或半非結構化數(shù)據(jù)集進行索引和搜索的強大方法。這些數(shù)據(jù)集可以由文本、圖像或傳感器數(shù)據(jù)組成，向量數(shù)據(jù)庫將這些信息排序為易于管理的格式。
向量數(shù)據(jù)庫使用高維向量工作，高維向量可能含有數(shù)百個不同的維度，每個維度又都與數(shù)據(jù)對象的特定屬性相關聯(lián)，因此帶來了無與倫比的復雜性。
不要與向量索引或向量搜索庫相混淆，向量數(shù)據(jù)庫是一種完整的管理解決方案，用于以下列方式存儲和過濾元數(shù)據(jù)：
- 完全易于擴展。
- 很容易備份。
- 支持動態(tài)數(shù)據(jù)更改。
- 提供高級別的安全性。
使用開源向量數(shù)據(jù)庫的好處
開源向量數(shù)據(jù)庫提供了許多優(yōu)于替代數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點，比如：
- 它們是一種靈活的解決方案，很容易修改以滿足特定要求，而不像許可式方案通常為某個項目設計。
- 開源向量數(shù)據(jù)庫由龐大的開發(fā)者社區(qū)提供支持，開發(fā)者隨時準備協(xié)助解決任何問題或提供有關如何改進項目的建議。
- 開源解決方案對預算友好，沒有許可費用、訂閱費用或項目期間的任何意外成本。
- 由于開源向量數(shù)據(jù)庫的透明性，開發(fā)人員可以更有效地工作，了解每個組件以及數(shù)據(jù)庫是如何構建的。
- 開源產(chǎn)品在活躍社區(qū)的支持下，隨著技術的變化而不斷改進和完善。
開源向量數(shù)據(jù)庫比較：Chroma Vs. Milvus Vs. Weaviate
我們已經(jīng)了解了向量數(shù)據(jù)庫的定義以及開源解決方案具有的好處，現(xiàn)在不妨考慮一下市場上最流行的一些選擇。我們將重點介紹Chroma、Milvus和Weaviate的優(yōu)勢、功能和用途，然后進行直接的面對面比較，以確定最適合您需求的選擇。
1.?Chroma
Chroma旨在幫助各種規(guī)模的開發(fā)人員和企業(yè)創(chuàng)建LLM應用程序，提供構建復雜項目所需的所有資源。Chroma確保項目具有高度可擴展性，并以最佳方式工作，以便高維向量可以快速地存儲、搜索和檢索。
它之所以越來越受歡迎，是由于它是一種極其靈活的解決方案，有廣泛的部署選項。此外，Chroma可以直接部署在云上，也可以在現(xiàn)場運行，使其成為任何企業(yè)的可行選擇，無論其IT基礎設施如何。
用例
Chroma還支持多種數(shù)據(jù)類型和格式，因而適合幾乎任何應用程序。然而，Chroma的主要優(yōu)勢之一是它支持音頻數(shù)據(jù)，這使得它成為基于音頻的搜索引擎、音樂推薦應用程序和其他基于聲音的項目的首選。
2. Milvus
Milvus在機器學習和數(shù)據(jù)科學領域獲得了很高的聲譽，在向量索引和查詢方面擁有出色的能力。利用功能強大的算法，Milvus提供閃電般的處理和數(shù)據(jù)檢索速度以及GPU支持，即使在處理非常龐大的數(shù)據(jù)集時也是如此。Milvus還可以與PyTorch和TensorFlow等其他流行的框架集成，從而允許將其添加到現(xiàn)有的機器學習工作流中。
用例
Milvus以其在相似性搜索和分析方面的能力而出名，廣泛支持多種編程語言。這種靈活性意味著開發(fā)人員并不局限于后端操作，甚至可以在前端執(zhí)行通常為服務器端語言保留的任務。比如說，您可以使用JavaScript生成PDF，同時利用來自Milvus的實時數(shù)據(jù)。這為應用程序開發(fā)開辟了新的途徑，特別是針對教育內容和專注于可訪問性的應用程序。
這種開源向量數(shù)據(jù)庫可以應用于一系列廣泛的行業(yè)和大量的應用環(huán)境。另一個突出的例子涉及電子商務，Milvus可以支撐準確的推薦系統(tǒng)，根據(jù)客戶的偏好和購買習慣來建議產(chǎn)品。
它還適用于圖像/視頻分析項目，協(xié)助圖像相似性搜索、對象識別以及基于內容的圖像檢索。另一個關鍵用例是自然語言處理，提供文檔聚類和語義搜索功能以及為問答系統(tǒng)提供基礎功能。
3.Weaviate
接受比較的第三種開源向量數(shù)據(jù)庫是Weaviate，它出現(xiàn)在自托管的解決方案和完全托管的解決方案中。無數(shù)企業(yè)使用Weaviate來處理和管理大型數(shù)據(jù)集，因為它具有出色的性能、簡單性和高度可擴展性。
Weaviate能夠管理眾多數(shù)據(jù)類型，非常靈活，可以存儲向量和數(shù)據(jù)對象，這使得它非常適合需要一系列搜索技術的應用環(huán)境（比如向量搜索和關鍵字搜索）。
用例
就使用而言，Weaviate非常適合企業(yè)資源規(guī)劃軟件或牽涉以下方面的應用軟件中的數(shù)據(jù)分類等項目：
- 相似性搜索
- 語義搜索
- 圖像搜索
- 電子商務產(chǎn)品搜索
- 推薦引擎
- 網(wǎng)絡安全威脅分析與檢測
- 異常檢測
- 自動化數(shù)據(jù)協(xié)調
現(xiàn)在我們對每種向量數(shù)據(jù)庫的功能有了一番簡單的了解，不妨考慮更具體的細節(jié)，它們在下面便捷的比較表中將每種開源解決方案區(qū)分開來。
比較表
| Chroma |
Milvus |
Weaviate |
|
| 開源狀態(tài) |
有，Apache-2.0許可證 |
有，Apache-2.0許可證 |
有，BSD-3-Clause許可證 |
| 發(fā)布日期 |
2023年2月 |
2019年10月 |
2021年1月 |
| 用例 |
適合眾多應用環(huán)境，支持多種數(shù)據(jù)類型和格式。 擅長基于音頻的搜索項目和圖像/視頻檢索。 |
適合眾多應用環(huán)境，支持多種數(shù)據(jù)類型和格式。 極適合電子商務推薦系統(tǒng)、自然語言處理及圖像/視頻分析。 |
適合眾多應用環(huán)境，支持多種數(shù)據(jù)類型和格式。 極適合企業(yè)資源規(guī)劃軟件中的數(shù)據(jù)分類。 |
| 關鍵特性 |
極易于使用。 開發(fā)、測試和生產(chǎn)等環(huán)境都使用Jupyter筆記本上的同一API。 強大的搜索、過濾 和密度估計功能。 |
使用內存中存儲和持久性存儲來提供高速查詢和插入性能。 為大規(guī)模向量數(shù)據(jù)處理提供自動化的數(shù)據(jù)分區(qū)、負載均衡和容錯。 支持眾多向量相似性搜索算法。 |
提供基于GraphQL的API，與知識圖交互時提供靈活性 和高效率。 支持實時數(shù)據(jù)更新，確保知識圖在最新變化后仍然最新。 模式推理功能使定義數(shù)據(jù)結構的過程實現(xiàn)了自動化。 |
| 支持的編程語言 |
Python或JavaScript |
Python、Java、C++和Go |
Python、Javascript和Go |
| 社區(qū)和行業(yè)知名度 |
強大社區(qū)，提供Discord頻道，可回答實時查詢。 |
GitHub、Slack、Reddit和Twitter上有活躍的社區(qū)。 1000多企業(yè)用戶。 豐富的說明文檔。 |
專門的論壇和活躍的Slack、 Twitter和LinkedIn社區(qū)。 外加定期播客和新聞簡報。 豐富的說明文檔。 |
| 性能指標 |
沒有 |
Milvus 2.2 Benchmark Test Report Milvus documentation |
https://weaviate.io/developers/ weaviate/benchmarks/ann |
| GitHub星標 |
9000 |
23500 |
7800 |
結論
這篇比較指南中每種開源向量數(shù)據(jù)庫都很強大、易于擴展，并且完全免費。這可能會使選擇完美的解決方案變得有點困難，但如果了解您從事的具體項目和所需的支持水平，這個過程可以變得更容易。
Chroma是最新的解決方案，在社區(qū)支持方面不如其他兩個，但是其易用性和靈活性使它成為一個很好的選擇，特別是對于涉及音頻搜索的項目。
Milvus擁有最高的GitHub星級評級和強大的社區(qū)支持，有數(shù)量驚人的企業(yè)信任這個向量數(shù)據(jù)庫來滿足需求。因此，Milvus很適合自然語言處理和圖像/視頻分析項目。
最后，Weaviate提供自托管和完全管理的解決方案，并提供詳細的說明文檔和支持。一個關鍵的用例是企業(yè)資源規(guī)劃軟件中的數(shù)據(jù)分類，但這款解決方案對于眾多項目來說堪稱完美。
相關內容拓展：（技術前沿）
近10年間，甚至連傳統(tǒng)企業(yè)都開始大面積數(shù)字化時，我們發(fā)現(xiàn)開發(fā)內部工具的過程中，大量的頁面、場景、組件等在不斷重復，這種重復造輪子的工作，浪費工程師的大量時間。
針對這類問題，低代碼把某些重復出現(xiàn)的場景、流程，具象化成一個個組件、api、數(shù)據(jù)庫接口，避免了重復造輪子。極大的提高了程序員的生產(chǎn)效率。
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