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(xiàn)這些突破性進展的支柱就是向量數(shù)據(jù)庫。選擇正確的向量數(shù)據(jù)庫能是一項艱巨的任務(wù)。本文為你提供四個重要的開源向量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫。
什么是向量數(shù)據(jù)庫?
向量數(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，根據(jù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和粒度，可以從數(shù)十到數(shù)千不等。
向量通常是通過對原始數(shù)據(jù)(如文本、圖像、音頻、視頻等)應(yīng)用某種轉(zhuǎn)換或嵌入函數(shù)來生成的。嵌入函數(shù)可以基于各種方法，如機器學(xué)習(xí)模型、詞嵌入和特征提取算法。
向量數(shù)據(jù)庫的主要優(yōu)點是，它允許基于數(shù)據(jù)的向量距離或相似性進行快速和準(zhǔn)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(yù)定義標(biāo)準(zhǔn)查詢數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)方法，而是可以使用向量數(shù)據(jù)庫根據(jù)語義或上下文含義查找最相似或最相關(guān)的數(shù)據(jù)。
為什么需要向量數(shù)據(jù)庫?
可以通過將向量嵌入到向量數(shù)據(jù)庫中來索引它們，通過搜索周圍向量來定位相關(guān)的信息。
在傳統(tǒng)領(lǐng)域，開發(fā)人員可以使用不同類型的機器學(xué)習(xí)模型來自動從掃描文檔和照片等數(shù)據(jù)中提取元數(shù)據(jù)。然后用向量索引信息，通過關(guān)鍵字和向量的混合搜索改善搜索結(jié)果，還可以將語義理解與相關(guān)性排名結(jié)合起來。
最新的生成式人工智能(GenAI)的創(chuàng)新帶來了新型模型，如ChatGPT，它可以生成文本并處理復(fù)雜的人機交互。例如，一些模型允許用戶描述風(fēng)景，然后創(chuàng)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產(chǎn)生幻覺。向量數(shù)據(jù)庫正好可以幫助解決這個問題。通過向量數(shù)據(jù)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。
Chroma
向量數(shù)據(jù)庫 Chroma 是一種專門設(shè)計用來高效管理和查詢向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。Chroma 通過其高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法優(yōu)化，能夠快速處理和檢索大量的向量數(shù)據(jù)。
以下是 Chroma 向量數(shù)據(jù)庫的一些主要特點：
- 高效的向量索引：Chroma 使用高效的索引結(jié)構(gòu)，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(biāo)準(zhǔn)，包括歐氏距離、余弦相似度等，使其可以廣泛應(yīng)用于不同的應(yīng)用場景。
- 可擴展性和彈性：Chroma 能夠支持水平擴展，適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的需要。同時，它也能有效處理數(shù)據(jù)的動態(tài)變化，適應(yīng)快速發(fā)展的存儲需求。
- 易于集成和使用：Chroma 設(shè)計有易于使用的API接口，支持多種編程語言接入，便于開發(fā)者在不同的系統(tǒng)和應(yīng)用中集成使用。
- 實時性能優(yōu)化：Chroma 優(yōu)化了查詢處理過程，支持實時的數(shù)據(jù)查詢和更新，滿足實時分析和決策的需求。
Milvus
Milvus 提供了高效的向量檢索能力，特別適合用于機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域，如推薦系統(tǒng)、圖像檢索和自然語言處理等。Milvus 支持海量數(shù)據(jù)的快速檢索，以及靈活的數(shù)據(jù)更新和擴展功能。
以下是 Milvus 的一些關(guān)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(jù)具體需求選擇最合適的索引策略來優(yōu)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臺上運行，支持在云環(huán)境中部署。其架構(gòu)支持水平和垂直擴展，適應(yīng)從小規(guī)模到大規(guī)模的應(yīng)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(fā)者集成和使用。
- 云原生支持：Milvus 支持在Kubernetes環(huán)境中部署，使得其能夠利用云原生技術(shù)的優(yōu)勢，如容器化、微服務(wù)架構(gòu)和自動化管理。
Milvus 的設(shè)計理念是提供一個靈活、高效和易于使用的向量數(shù)據(jù)管理平臺，幫助用戶解決在處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)時遇到的挑戰(zhàn)。它的開源特性也為廣泛的社區(qū)合作提供了可能，使得其功能和性能不斷得到提升和優(yōu)化。
Faiss
Faiss 是由 Facebook AI Research（FAIR）開發(fā)的一個高效的庫。Faiss 特別適合處理大量高維數(shù)據(jù)的相似度搜索任務(wù)，常用于機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域中的應(yīng)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(guān)鍵特性：
- 高效的索引結(jié)構(gòu)：Faiss 提供多種索引結(jié)構(gòu)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(shè)計了優(yōu)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(xiàn)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(nèi)積，用戶可以根據(jù)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強大的并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(huán)境中使用 Faiss 進行數(shù)據(jù)處理和分析。
Faiss 的設(shè)計目標(biāo)是提供一種既快速又準(zhǔn)確的方式來搜索和聚類數(shù)十億級別的向量數(shù)據(jù)。它的高效性使其在工業(yè)級應(yīng)用中非常受歡迎，而開源的特性也使得社區(qū)能夠持續(xù)對其進行改進和優(yōu)化。
Weaviate
Weaviate 是一個開源的向量搜索引擎，它采用了最新的機器學(xué)習(xí)模型來優(yōu)化向量搜索和存儲。Weaviate 使用圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織數(shù)據(jù)，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(guān)鍵特性：
- 基于圖的數(shù)據(jù)模型：Weaviate 使用圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲和管理數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)點都作為圖中的一個節(jié)點，這些節(jié)點可以通過邊相互連接，以表示復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。
- 機器學(xué)習(xí)集成：Weaviate 直接集成了機器學(xué)習(xí)模型，如Transformer模型，用于自動將文本和其他數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換成高維向量。這種集成簡化了AI驅(qū)動應(yīng)用的開發(fā)流程。
- 模塊化和可擴展：Weaviate 的架構(gòu)支持模塊化，用戶可以根據(jù)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(shù)據(jù)連接器。
- 實時索引與查詢：Weaviate 設(shè)計了實時數(shù)據(jù)索引和查詢的能力，支持在大規(guī)模數(shù)據(jù)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(fā)者使用和集成。
- 云原生和高可用性：Weaviate 是為云環(huán)境優(yōu)化的，支持在Kubernetes上部署，確保了高可用性和彈性。
Weaviate 為開發(fā)者提供了一個功能強大、靈活且易于使用的向量搜索平臺，特別適用于那些需要深入挖掘和理解大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)集的應(yīng)用。
比較
最后我們基于一些常用標(biāo)準(zhǔn)來比較這些開源向量數(shù)據(jù)庫
1、開源協(xié)議
作為項目的最主要的一個選擇標(biāo)準(zhǔn)就是開源的協(xié)議類型。一般向量數(shù)據(jù)庫類軟件傾向于選擇對商業(yè)和開源社區(qū)都友好的許可證，以鼓勵技術(shù)的采用和發(fā)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(yè)使用友好。
2、關(guān)鍵特征對比
對比來看：
- 易用性: Chroma 強調(diào)在 Jupyter Notebook 上的易用性，而 Weaviate 則強調(diào)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(nèi)存與持久存儲的結(jié)合，相比之下，F(xiàn)aiss 強調(diào) GPU 加速能力在搜索過程中的作用。
- 數(shù)據(jù)處理與更新: Milvus 提供自動數(shù)據(jù)分區(qū)和容錯，Weaviate 支持實時數(shù)據(jù)更新，確保數(shù)據(jù)的時效性。
- 搜索技術(shù): 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(yīng)不同技術(shù)風(fēng)格的搜索技術(shù)，Weaviate 使用 GraphQL 提高了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義的效率。
3、使用案例
Chroma擅長處理多媒體內(nèi)容，Milvus 提供通用的數(shù)據(jù)處理能力且特別適合于推薦系統(tǒng)和語言/視覺分析，F(xiàn)aiss 強調(diào)其 GPU 加速在搜索上的優(yōu)勢，而 Weaviate 則以其在企業(yè)級數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用為特色。
4、支持語言
可以看到chroma基本是原始python的內(nèi)置庫了，對于跨語言調(diào)用這方面還是支持的不夠
5、GitHub Stars
雖然不是那么重要但是它可以側(cè)面反映出項目的受歡迎程度，Stars越多，意味著大家關(guān)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
總結(jié)
Chroma在易用性上占優(yōu)，特別適合在Jupyter Notebook上進行開發(fā)、測試和生產(chǎn)，是處理多媒體數(shù)據(jù)，尤其是音頻和視頻搜索的理想選擇。
Milvus強調(diào)在存儲效率和數(shù)據(jù)查詢性能上的平衡，支持內(nèi)存和持久存儲，適用于各種數(shù)據(jù)類型和格式。它在電子商務(wù)、自然語言處理以及圖像和視頻分析等多個方面有廣泛應(yīng)用，特別是在數(shù)據(jù)分區(qū)、負(fù)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(shù)據(jù)集的快速最近鄰搜索，適用于不同技術(shù)需求和數(shù)據(jù)環(huán)境，能夠與多種技術(shù)風(fēng)格相協(xié)調(diào)。
Weaviate則提供了GraphQL-based API，強調(diào)與知識圖的靈活高效交互。支持實時數(shù)據(jù)更新，確保數(shù)據(jù)的時效性，以及通過模式推斷功能，自動化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義的過程，適合于需要數(shù)據(jù)分類和企業(yè)資源規(guī)劃的場合。
它們都能提供高效的搜索能力和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力，但在細節(jié)實現(xiàn)和特定功能上各有側(cè)重，這需要根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求來決定最合適的選擇。選擇使用哪個庫將取決于數(shù)據(jù)的類型、處理需求和預(yù)期的使用場景。
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作者:Youssef Hosni文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-858605.html
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