向量数据库Faiss vs Qdrant全面对比

程序员石磊

于 2025-07-16 23:21:04 发布

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分类专栏：深度学习文章标签：数据库 faiss qdrant

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Faiss vs Qdrant 全面对比表

向量数据库是一种相对较新的方式，用于与来自不透明机器学习模型（如深度学习架构）派生的抽象数据表示进行交互。这些表示通常被称为向量或嵌入（embeddings），它们是用于训练机器学习模型完成诸如情感分析、语音识别、目标检测等任务的数据的压缩版本。

基本信息对比

特性	Faiss	Qdrant
开发者	Meta (Facebook)	Qdrant Team
开源协议	MIT	Apache 2.0
语言	C++ (Python/Java绑定)	Rust
发布时间	2017年	2021年
定位	向量相似度搜索库	向量数据库

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【DeepSeek R1构建本地RAG知识库】向量库选型对比（Pinecone、Milvus、Chroma、Weaviate、Faiss、Qdrant）

少说，多做

02-18

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在当今的数字世界中，向量数据库已经成为了存储和检索各种数据（无论是结构化的还是非结构化的）的首选工具。这些数据被转化为所谓的向量嵌入，由特定的模型生成。在开发利用深度学习，尤其是涉及到庞大的语言模型的应用程序时，向量存储起到了无可替代的作用。我们生活的世界中，数据往往是复杂且无规则的，不是所有信息都能简单地适应传统的行列模式。特别是当我们处理图像、视频和自然语言这样的复杂非结构化数据时，向量数据库就显得尤为重要了。向量数据库，顾名思义，它以高维向量的形式存储数据。

【人工智能】向量数据库选型（Milvus/Pinecone/Faiss/Weaviate/Chroma/Qdrant）

本本本添哥

02-07

189

选择向量数据库时，需要考虑多个因素，包括性能、可扩展性、易用性、成本以及社区支持等。以下是一些流行的向量数据库选项及其特点，可以帮助你做出选择。在选择向量数据库时，还需要考虑你的具体应用场景、团队的技术栈、预算以及未来的扩展需求。建议你可以先尝试几个不同的选项，通过实际测试来确定最适合你的解决方案。

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开源向量数据库性能对比: Milvus, Chroma, Qdrant

ZILLIZ

10-18

5596

01.前言为应对公司在大规模文本、图像等非结构化数据处理上的业务增长需求，笔者着手调研当前流行的开源向量数据库。主要针对查询速度、并发度和召回率这几大核心维度进行深入分析，以确保选定的数据库方案能够在实际业务场景中高效应对大规模数据检索和高并发需求。通过全面对比不同数据库的表现，得出可靠的调研结论。笔者首先在墨天轮排行榜中查看了国产向量数据库的排行情况。前三名分别是 Milvus、TensorDB...

开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate

deephub

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8914

向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到数千不等。向量通常是通过对原始数据(如文本、图像、音频、视频等)应用某种转换或嵌入函数来生成的。嵌入函数可以基于各种方法，如机器学习模型、词嵌入和特征提取算法。向量数据库的主要优点是，它允许基于数据的向量距离或相似性进行快速和准确的相似性搜索和检索。

向量数据库对比：优缺点、适用场景与案例分析

最新发布

m0_59163425的博客

06-12

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向量数据库（Vector Database）是专门为存储、索引和管理高维向量数据设计的数据库，广泛应用于人工智能（AI）、机器学习（ML）和大数据分析场景。随着非结构化数据（如图像、文本、音频等）的爆炸式增长，向量数据库通过将这些数据转化为向量嵌入（embeddings），并支持高效的相似性搜索，成为AI应用（如RAG、推荐系统、语义搜索等）的核心基础设施。本文将对比当前流行的向量数据库，包括嵌入式向量数据库（如ChromaDB、LanceDB），分析其优缺点、适用场景，并提供实际案例。

向量数据库简单对比

谢白羽

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简单好部署好用(很多应用都使用Redis作为缓存中间件的数据库，这也就意味着使用Redis作为向量数据库，不需要额外的技术架构调整。：Elasticsearch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。从开发人员的角度来看，依赖外部的第三方托管服务的危险，无法完全控制数据库的设置和运行方式。，不需要用户了解任何有关向量化或向量索引的知识，前期导入的时候是非常方便快捷的。，从长远来看，依赖完全托管的闭源解决方案的影响可能是巨大的。

7个向量数据库对比：Milvus、Pinecone、Vespa、Weaviate、Vald、GSI 和 Qdrant

FeelTouch Labs

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算法基准测试超出了范围，因为您始终可以求助于https://github.com/erikbern/ann-benchmarks查找有关单个算法性能和权衡的详细信息。原文链接：https://towardsdatascience.com/milvus-pinecone-vespa-weaviate-vald-gsi-what-unites-these-buzz-words-and-what-makes-each-9c65a3bd0696。：自定义实现的 HNSW，调整到规模，并支持完整的 CRUD。

向量数据库对比：Faiss vs Chroma vs Milvus

XD的博客

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829

向量数据库是一种专门的存储系统，旨在有效地处理和查询高维向量数据，通常用于快速检索和相似性搜索。简而言之，我们使用它们来查找不一定是“精确”而是“相似”的数据，这使得它们对于处理大量文档、图像和音频文件的用户非常有用。如今，它们在 RAG（检索增强生成）等 AI 驱动的应用程序中越来越受欢迎。由于 AI 的速度仍然相对较慢，矢量数据库可以充当前线，检索相关数据以供 AI 稍后处理。那么，我们实际上在其中存储了什么呢？原始数据？不完全是。我们存储从原始数据中嵌入的向量。

【RAG 篇】向量数据库选型指南 —— Milvus 与 FAISS/Pinecone/Weaviate 等工具对比

大F子的智能小课

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在 AI 时代，向量数据库通过高效管理高维向量数据（如文本嵌入、图像特征），支撑推荐系统、语义搜索等核心场景。知行合一，不写水文，喜欢可关注，分享AI算法干货、技术心得。大家好，我是大 F，深耕AI算法十余年，互联网大厂技术岗。，一起探索技术的无限可能！Prometheus监控。IVF/PQ算法优化。

向量数据库实战介绍

小张学AI

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本文简单介绍了三种常见的向量数据库：faiss, Milvus, Qdrant，每种向量数据库都有其利弊。同时，结合一个具体的应用案例：文本相似性搜索，来分别展示这三种向量数据库的使用方法。

大模型下向量数据对比和选型: Milvus、pgvector、Pinecone、云VectorDB？

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向量数据库本质是专为存储、管理和检索‌高维向量数据设计的数据库系统，通过向量化技术（如嵌入模型）将非结构化数据（文本、图像、音频等）转换为数值向量进行存储‌。向量数据以一维数组形式存在，每个数值代表对象在多维空间中的特征或属性（如词向量的语义、图像的像素特征）‌。

向量数据库对比学习

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全面对比与选择指南：Milvus、PGVector、Zilliz及其他向量数据库

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8233

向量数据库是专门设计来处理和存储高维向量数据的数据库系统。高效的相似性搜索：向量数据库能够快速地在大量高维向量中找到最相似的向量，这对于图像识别、语音识别和推荐系统等应用至关重要。支持多种索引类型：如IVF_FLAT、IVF_SQ8、HNSW等，这些索引类型可以根据不同的应用场景和性能需求进行选择。动态扩展性：随着数据量的增加，向量数据库能够通过增加节点或资源来扩展其处理能力，确保系统的性能不受影响。支持复杂的查询和过滤。

向量数据库对比以及Chroma操作

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向量数据库 - **设计理念**：专门设计用于存储和查询高维向量数据，支持基于相似度的搜索，例如通过余弦相似度、欧氏距离等方式来查找最接近的向量。 - **应用场景**：主要用于机器学习模型输出的向量表示的高效检索，如图像识别、推荐系统、自然语言处理中的文本相似性搜索等。

向量数据库深度比较：为何 Qdrant 是您的最佳选择?

2301_78285120的博客

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我们生活的世界中，数据往往是复杂且无规则的，不是所有信息都能简单地适应传统的行列模式。特别是当我们处理图像、视频和自然语言这样的复杂非结构化数据时，向量数据库就显得尤为重要了。向量数据库，顾名思义，它以高维向量的形式存储数据。这些向量是一串数字，代表了某个对象的特征或属性。每一个向量都对应着一个独一无二的实体，比如一段文字、一张图片或一段视频。为什么选择向量呢？向量的魅力在于它们能够精准捕捉到数据的语义含义和相似度。

集成向量数据库对比：MyScale vs. PostgreSQL & OpenSearch

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MyScale 是一个提供完整 SQL 支持的集成向量数据库，PostgreSQL 和 OpenSearch 最近都添加了向量相似性搜索功能的传统数据库。本文将对 MyScale 、PostgreSQL 和 OpenSearch 进行比较。

《向量数据库指南》——向量数据库的能力对比和选型

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Pinecone是一个专门为工程师与开发者设计的向量数据库。作为一个全托管的服务，它减轻了工程师以及运维人员的负担，使得客户可以聚焦于数据内在价值的抽取。免费版可以支持500w的向量存储，其用法简单，价格低廉，可以快速支持向量检索业务的验证与尝试。在特性上Pinecone也具有高速、准确以及可拓展等特性，此外也具备对单级元数据过滤和尖端稀疏-密集索引等高级功能。下面是一些使用案例名称描述如何通过检索增强来增强GPT4的能力生成式问答语义搜索，构建一个简单的语义搜索。

全面对比与选择指南：pgvector与Milvus向量数据库

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pgvector是一个开源的向量相似性搜索插件，专为PostgreSQL数据库设计。它允许用户在PostgreSQL中存储和查询向量数据，利用PostgreSQL的强大功能和生态系统来处理高维向量。pgvector的核心优势在于其易于集成和使用，用户无需迁移现有的PostgreSQL数据库，只需安装插件即可开始使用向量搜索功能。开源免费：作为PostgreSQL的插件，pgvector继承了PostgreSQL的开源特性，用户可以免费使用。易于集成。

2024年最佳向量数据库简单对比

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如果需要更灵活的开源解决方案，Weaviate和PG Vector则是不错的选择。最终，选择哪个向量数据库取决于您的具体用例和组织需求，包括您是否需要云托管或开源解决方案，以及您对性能、成本和易用性的偏好。商业版则为企业提供更高性能和额外功能。一些数据库存在学习曲线陡峭、稳定性问题和有限的定制选项，如Weaviate、PG Vector和KX，它们需要较强的技术背景才能充分利用其功能。多数用户赞赏这些数据库的易用性、高效的查询性能和强大的功能，特别是在处理大规模向量数据和与AI/LLM兼容方面。

比较Faiss、qdrant、weaviate向量数据库，哪个更主流

04-28

### Faiss、Qdrant 和 Weaviate 向量数据库流行度对比 #### 主流程度分析在评估向量数据库的主流程度时，通常会考虑社区活跃度、企业支持情况以及实际应用案例的数量等因素。以下是对这三个工具的具体分析： ...