主流向量数据库对比

在 AI 的 RAG（检索增强生成）研发领域，向量数据库是存储和查询向量嵌入的核心工具，用于支持高效的语义搜索和信息检索。向量嵌入是文本或其他非结构化数据的数值表示，RAG 系统通过这些嵌入从知识库中检索相关信息，增强生成模型的准确性和上下文相关性。本报告列出了主流向量数据库，并根据多个比较维度进行了详细分析，包括扩展性、性能、成本、开源状态、易用性、安全性和社区支持等。以下是详细内容，旨在为 RAG 开发提供全面参考。

主流向量数据库的识别

通过分析行业趋势和用户反馈，确定了以下五个主流向量数据库，广泛用于 RAG 开发：

• Pinecone：云原生向量数据库，专注于高性能和易用性。

• Weaviate：开源向量数据库，支持向量和混合搜索，适合 AI 应用开发。

• Milvus：开源分布式向量数据库，设计为处理大规模向量数据。

• Qdrant：开源高性能向量数据库，基于 Rust，适合快速搜索。

• Chroma：开源 AI 应用数据库，专注于嵌入存储和检索，较新但发展迅速。

这些数据库的选择基于其在 RAG 场景中的流行度和功能覆盖，涵盖了从云服务到自托管的多种选项。

比较维度的定义与分析

为确保全面比较，选择了以下关键维度：

1. 开源状态：是否为开源，影响灵活性和社区贡献。

2. 成本：是否涉及使用费用，特别关注云服务的定价模型。

3. 扩展性：数据库处理向量数量的能力，分为高（数十亿向量）和非常高（数十亿以上）。

4. 性能：包括查询时间和索引时间，基于行业基准测试如 ANN Benchmarks 和 VectorDBBench。

5. 支持数据类型：除了向量和元数据，是否支持其他类型如 JSON、数组等。

6. ML 集成：是否支持与机器学习框架（如 PyTorch、TensorF