一、引言
在人工智能和大模型蓬勃发展的今天，向量数据库凭借其高效的高维数据检索能力，成为语义搜索、RAG（检索增强生成）、推荐系统等场景的核心基础设施。向量数据库专门用于存储和查询向量，这些向量通常来自对文本、语音、图像、视频等非结构化数据的向量化处理。与传统数据库不同，向量数据库能够处理更多非结构化数据，并通过专门的索引（如k - nn索引）提供向量相似性搜索，还具备管理矢量数据及其他数据类型、工作负载管理、访问控制等数据库功能。
随着大语言模型的兴起，向量数据库的需求急剧增长。在大模型应用中，向量数据库用于存储和检索模型生成的向量，为模型提供语义上更相关的检索结果，有效解决大语言模型的“幻觉”问题，成为RAG应用中不可或缺的向量存储库。同时，向量数据库在推荐系统、聊天机器人、异常检测系统、语义搜索及视频去重系统等多种现代化应用中也得到广泛应用。
然而，市面上向量数据库产品众多，每个产品在性能、功能、适用场景等方面存在差异。如何选择适合自身业务需求的向量数据库成为众多企业和开发者面临的挑战。本报告旨在对市场上主流的向量数据库进行深入调研，从多个维度进行分析比较，为选型提供参考依据。
二、向量数据库关键特性
2.1 数据存储与索引
向量数据库的核心功能之一是高效存储向量数据，并构建索引以支持快速的相似性搜索。常见的索引算法包括HNSW（Hierarchical Navigable Small World）、IVF（Inverted File）、FLAT等。HNSW是一种多层图索引，检索过程是一个深度遍历的收敛过程，在高维向量搜索中表现出较高的效率和召回率，适用于对检索速度要求较高的场景。IVF预先对全量数据进行聚类，检索时遍历最相关的聚类簇，在大规模数据集上具有较好的性能表现。FLAT索引则是一种简单的线性扫描索引，适用于数据量较小或对检索性能要求不高的场景。不同的索引算法在数据量、维度、查询延迟和召回率等方面各有优劣，用户需要根据具体业务需求选择合适的索引类型。
2.2 相似性搜索
向量数据库通过计算向量之间的相似度来进行搜索，常见的相似度度量方法有余弦相似度、欧几里得距离、曼哈顿距离等。余弦相似度衡量两个向量在方向上的相似程度，广泛应用于文本、图像等领域的相似性搜索。欧几里得距离则是计算两个向量在空间中的直线距离，适用于一些对空间距离敏感的应用场景。不同的相似度度量方法适用于不同类型的数据和业务需求，用户在选择向量数据库时需要考虑数据库是否支持所需的相似度度量方法。
2.3 数据类型支持
除了支持向量数据存储和检索外，现代向量数据库还逐渐支持多种数据类型，包括文本、图像、音频、视频等非结构化数据，以及与向量相关的元数据（如标量数据）。支持多模态数据类型使得向量数据库能够更好地满足复杂业务场景的需求，例如在智能问答系统中，不仅需要存储问题和答案的向量表示，还需要存储相关的文本内容、用户信息等元数据。同时，向量数据库对不同数据类型的支持方式和性能表现也有所不同，需要根据实际业务需求进行评估。
2.4 分布式与扩展性
随着数据量的不断增长和业务规模的扩大，向量数据库的分布式和扩展性能力变得至关重要。分布式架构能够将数据分散存储在多个节点上，提高数据处理能力和系统的容错性。一些向量数据库通过分布式架构实现了线性扩展，能够随着节点数量的增加，线性提升数据存储和查询性能。在选择向量数据库时，需要考虑其分布式架构的设计是否合理，是否支持动态扩展，以及在分布式环境下的数据一致性和查询性能等问题。
2.5 与大模型生态的集成
在大模型时代，向量数据库与大模型生态的集成能力成为重要的考量因素。良好的集成能够使向量数据库更好地为大模型提供服务，例如在RAG应用中，向量数据库能够快速检索与问题相关的上下文信息，为大模型生成准确的回答提供支持。一些向量数据库通过与主流的大语言模型框架（如LangChain）集成，简化了RAG应用的搭建流程；同时，部分数据库还支持自动将文本等非结构化数据转换为向量并存储，方便用户使用。因此，在选型过程中，需要关注向量数据库与自身使用的大模型生态的兼容性和集成便利性。
三、主流向量数据库产品分析
3.1 Milvus（Zilliz）
Milvus是一个2019年开源的纯向量数据库，基于faiss、annoy、hnsw等知名向量搜索库构建，并进行了优化，适用于需要快速进行相似性搜索的场景。Zilliz Cloud则是基于Milvus开发的云原生向量数据库服务，旨在提供更便捷、高性能的管理和扩展能力，简而言之，Zilliz是Milvus的云托管商业化版本。
- 独特优势
- 海量数据支持：支持十亿级向量规模，延迟低至毫秒级，适合超大规模场景。通过分布式架构和优化的索引算法，能够高效处理海量向量数据，满足大规模数据存储和检索的需求。
- 灵活索引算法：提供IVF_FLAT、HNSW等多种索引算法，用户可以根据数据特点和业务需求选择合适的索引类型，平衡精度与效率。同时，Milvus还支持索引参数的调整，进一步优化检索性能。
- 混合搜索能力：支持向量与标量数据的联合检索，满足复杂查询需求。在实际业务中，常常需要结合向量的相似性搜索和标量数据的过滤条件进行查询，Milvus的混合搜索功能能够很好地适应这种需求。
- 适用场景
- 工业级大规模向量检索：如全网内容检索、大规模图像搜索等场景，需要处理海量数据和高并发查询，Milvus的高性能和可扩展性能够满足这些需求。
- 需要混合搜索（向量 + 标量过滤）的复杂场景：例如在电商推荐系统中，不仅要根据用户和商品的向量相似度进行推荐，还需要结合价格、库存等标量数据进行筛选，Milvus的混合搜索能力能够有效支持此类应用。
- 大模型训练与推理的数据支撑平台：为大模型提供高效的向量存储和检索服务，助力大模型的训练和推理过程，提升模型性能。
- 不足之处
- 系统复杂度较高：Milvus通过代理、负载均衡器、消息代理、kafka和kubernetes等组件的组合实现了高度的可扩展性，这使得整个系统非常复杂且资源密集，部署和运维难度较大。
- 客户端api不够直观：其客户端api（例如python）在可读性和直观性方面不如一些较新的数据库，对于开发人员的体验有一定影响，需要花费更多时间学习和使用。
- 资源消耗较大：在数据量不是太大的情况下，Milvus的资源消耗可能相对较高，显得有些过犹不及。对于一些资源有限的场景，可能需要谨慎考虑。
3.2 LanceDB
LanceDB是一款具有嵌入式设计特点的向量数据库，在多模态数据处理和轻量级部署方面表现出色。
- 独特优势
- 嵌入式设计：无需独立服务，可直接嵌入应用代码运行，适合边缘计算或轻量级部署场景。这种设计使得LanceDB能够在资源有限的设备上运行，如移动端、IoT设备等，为本地化AI应用提供了便利。
- 多模态支持：原生支持文本、图像、音频等多种数据类型，结合列式存储格式（Lance），优化机器学习工作流。能够对不同类型的数据进行统一管理和检索，满足多模态应用的需求。
- 高效资源利用：基于Rust开发，性能优异且资源占用低，适合中小规模场景。在处理千万级以内数据集时，能够以较低的资源消耗提供高效的实时检索服务。
- 适用场景
- 本地化AI应用：如移动端的智能拍照搜索、IoT设备上的异常检测等应用，LanceDB的嵌入式特性和低资源消耗使其能够在这些设备上流畅运行。
- 需要快速迭代的多模态实验性项目：在项目初期，需要快速验证多模态数据处理和检索的可行性，LanceDB的多模态支持和轻量级特点能够帮助开发人员快速搭建和迭代系统。
- 中小规模数据集（千万级以内）的实时检索需求：对于一些数据量较小的企业或项目，LanceDB能够以较低的成本提供高效的实时检索服务，满足业务需求。
- 不足之处
- 适用规模有限：虽然在中小规模数据集上表现出色，但对于超大规模数据（如数十亿级向量）的处理能力相对较弱，扩展性不如一些专门针对大规模数据设计的向量数据库。
- 功能丰富度相对较低：与一些功能全面的向量数据库相比，LanceDB在某些高级功能（如复杂的混合搜索、企业级权限管理等）方面可能不够完善，对于一些对功能要求较高的企业级应用场景，可能无法完全满足需求。
3.3 Chroma
Chroma是一款开源免费的向量数据库，在开源社区中广受欢迎，尤其适合快速搭建原型和基于Python的开发场景。
- 独特优势
- 开源免费：代码透明，社区活跃，开发者可以自由使用和修改代码，降低了使用成本，同时能够得到社区的支持和帮助，便于快速解决问题和进行二次开发。
- LangChain深度集成：无缝对接大模型开发框架LangChain，简化RAG应用搭建流程。对于使用LangChain进行大模型开发的团队来说，Chroma能够快速集成到开发流程中，加速RAG应用的开发和部署。
- 轻量级架构：部署简单，适合快速验证业务逻辑。只需要较少的资源和简单的配置即可启动和运行，对于初创企业或小型项目来说，能够快速搭建向量数据库服务，验证业务想法。
- 适用场景
- 快速搭建原型或Demo：如基于LangChain的问答系统原型开发，Chroma能够与LangChain快速集成，帮助开发人员在短时间内搭建出可用的原型，展示产品功能和概念验证。
- 中小企业的内部知识库管理：中小企业可以利用Chroma搭建内部知识库，实现文档、资料的语义搜索和管理，提高知识共享和利用效率。
- 需要频繁更新数据的动态业务：如实时推荐系统，Chroma能够快速处理数据的插入和更新操作，及时反映数据变化，为用户提供实时的推荐服务。
- 不足之处
- 性能相对较弱：在处理大规模数据（如百万级以上向量）时，查询性能可能不如一些专门针对大规模场景优化的向量数据库，对于数据量较大、查询并发较高的生产环境，可能无法满足性能要求。
- 功能有限：相比一些商业化的向量数据库，Chroma在企业级功能（如高级权限管理、数据加密、高可用架构等）方面存在不足，对于对数据安全和系统稳定性要求较高的企业级应用，可能需要额外的技术手段来弥补这些不足。
3.4 Pinecone
Pinecone是一款企业级的全托管向量数据库服务，以其易用性和高性能在企业市场中具有一定的竞争力。
- 独特优势
- 开箱即用：完全托管云服务，无需用户进行运维管理，只需进行简单的配置和数据导入，即可在分钟级内完成部署上线，大大降低了使用门槛和时间成本。
- 低延迟高并发：支持毫秒级查询响应，能够处理高并发的查询请求，适合对实时性要求极高的生产环境，如电商实时推荐系统、金融交易风险实时监测等场景。
- 企业级功能：提供RBAC（基于角色的访问控制）、数据加密等高级功能，满足企业对数据安全和权限管理的严格要求。同时，还具备完善的监控和管理工具，方便企业对数据库进行运维和管理。
- 适用场景
- 企业级高性能生产环境：如电商平台的实时推荐系统，需要在高并发情况下快速响应用户请求，为用户提供个性化推荐服务，Pinecone的高性能和低延迟能够满足这种场景的需求。
- 缺乏专职运维团队的中小型公司：对于没有专业运维人员的中小型公司来说，Pinecone的全托管服务能够让他们专注于业务开发，无需担心数据库的运维问题。
- 需要快速验证商业模式的初创项目：初创项目通常需要快速搭建和验证产品的商业模式，Pinecone的快速部署和易用性能够帮助初创团队在短时间内构建出可用的向量数据库服务，加速产品迭代和验证过程。
- 不足之处
- 成本较高：作为全托管服务，Pinecone的使用成本相对较高，对于一些预算有限的企业或项目来说，可能会造成一定的经济压力。
- 闭源且灵活性受限：源代码完全闭源，用户无法对数据库的内部实现进行修改和定制，在一些需要高度定制化功能的场景下，可能无法满足用户的需求。同时，由于依赖外部托管服务，用户对数据库的设置和运行方式的控制能力相对较弱。
3.5 其他向量数据库产品
除了上述几款主流向量数据库产品外，市场上还有一些其他具有特色的向量数据库，如：
- Weaviate：一个开源的向量数据库和搜索引擎，架构包括硬件加速、lsm树迁移、无复制的水平可扩展性和多分片索引等功能，从而实现了高效的向量搜索和索引。它是一个低延迟的向量搜索引擎，支持各种媒体类型（如文本、图像等），并使用机器学习对数据进行向量化和存储。Weaviate允许用户存储对象和向量，并将矢量搜索与结构化过滤相结合，同时具备云原生数据库的容错性和可扩展性。优点是拥有出色的文档和活跃的社区，专注于打造最佳的开发者体验，通过docker启动和运行非常容易，在查询方面可以快速生成亚毫秒级的搜索结果，同时提供关键字和向量搜索功能，并提供多种云托管服务方案。缺点是由于使用golang构建，其可扩展性通过kubernetes实现，在数据变得非常大时需要大量基础设施资源。
- Qdrant：一个开源的向量数据库，同时提供云托管服务，专为下一代AI应用设计。提供了方便的api来存储、搜索和管理点（即向量），并带有附加有效负载以扩展过滤支持。拥有多种索引类型，包括payload索引、全文索引和向量索引，这使其能够高效地处理高维数据。此外，Qdrant使用自定义hnsw算法进行快速准确的搜索，并允许基于相关向量有效载荷的结果过滤。这些特性使得Qdrant在神经网络或基于语义的匹配、多面搜索和其他应用方面非常有用，其强大之处在于语义搜索和相似性匹配功能，使得图片、语音、视频搜索以及推荐系统等业务场景得以轻松实现。优点是具有出色的文档，开发人员可以轻松通过docker启动和运行，完全用rust构建，提供开发人员可以通过其rust、python和golang客户端使用的api，支持多种优化策略，如索引优化、查询优化等，同时还支持分布式部署和水平扩展，以满足大规模数据处理的需求。
- Elasticsearch：一个基于lucene的开源分布式搜索和分析引擎，设计用于实时、大规模数据的搜索和分析。通过提供简单易用的restfulapi和强大的数据处理能力，极大地简化了全文搜索和数据分析的复杂度。它集成了向量搜索的能力，可以作为向量数据库使用。优点是作为使用广泛的全文搜索数据库，学习上手难度不大，如果技术团队已经在使用Elasticsearch，则无需引入新的技术即可满足向量搜索的业务需求，并且可以同时满足全文搜索和向量搜索，灵活性较高，横向扩展能力出色，集群技术成熟。缺点是它原本是为全文搜索目的而设计的，虽然支持向量搜索，但对于涉及百万级向量搜索及以上的数据，性能会受到影响，并且为满足海量数据的检索速度和可靠性，数据存储设计副本等技术，占用空间大，内核使用java开发，运行内存要求非常高。
- Redis：各行业广泛使用的内存数据库，从redis2.4版本开始，于2022年3月正式支持向量搜索。在大型语言模型引起轰动之前，redis就已经开始在向量数据库领域布局。由于其经常作为缓存中间件存在于应用的技术架构中，因此非常适合聊天历史缓存、推荐系统等应用场景，ChatGPT也使用redis作为向量数据库。优点是很多应用已经在使用redis作为缓存中间件，使用redis作为向量数据库无需额外调整技术架构，并且redis一直以高性能、高稳定性、轻量化著称。缺点是由于基于内存运行，单台机器能够承载的数据量受到物理内存大小的限制，不适合处理海量数据，且向量搜索功能推出时间不长，未经过足够时间的验证。
四、向量数据库选型要点
4.1 业务需求分析
- 数据规模：明确数据量的大小，包括当前数据量和未来可预见的增长规模。如果数据量较小（如百万级以下向量），可以考虑一些轻量级、易于部署和管理的向量数据库，如Chroma或LanceDB；对于海量数据（如十亿级向量），则需要选择具有强大扩展性和高性能的数据库，如Milvus（Zilliz）或Pinecone。
- 查询性能要求：根据业务场景确定对查询延迟和吞吐量的要求。对于实时性要求极高的场景，如电商实时推荐、金融交易风险监测等，需要选择能够提供毫秒级查询响应和高并发处理能力的向量数据库，如Pinecone；而对于一些对查询性能要求相对较低的场景，如企业内部知识库检索、研究数据分析等，可以选择性能较为平衡的数据库。
- 数据类型与应用场景：考虑数据类型的多样性，是否涉及文本、图像、音频、视频等多模态数据。如果是多模态应用场景，需要选择支持多模态数据类型的向量数据库，如Lance
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