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

原创 于 2025-10-02 20:10:31 发布 · 642 阅读 · 21 ·
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#开源 #数据库 #milvus

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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。

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ModaHub魔搭社区：向量数据库Weaviate与Milvus分析报告
实战AI智能体
07-13 2619
在这份报告中，我们将深入分析Weaviate与Milvus两款开源向量数据库，通过比较其可扩展性、功能、设计等方面的差异，以帮助您根据自身需求选择最适合的数据库。Milvus支持Partition/Namespace/逻辑分组功能，使用户能够将数据库划分为逻辑上独立的组别，从而实现更灵活的数据管理和更好的性能。例如，在实时信息检索系统中，用户可以将不同类型的数据（如文本、图像或视频）划分为不同的Partition，以便更好地进行搜索和过滤。在选择时，请根据您的具体需求评估两款数据库的功能匹配度。
【人工智能时代】- 开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
xiaoli8748的专栏
09-25 1664
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。
全面对比与选择指南：Milvus、PGVector、Zilliz及其他向量数据库
全世界的博客
06-17 9139
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。
开源向量数据库性能对比: Milvus, Chroma, Qdrant
ZILLIZ
10-18 6429
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...
大模型时代5个最顶级的向量数据库
csdn1561168266的博客
03-25 4294
大家好，数字时代推动我们进入了由人工智能和机器学习为主导的时代，向量数据库已经成为存储、搜索和分析高维数据向量的不可或缺的工具，本文将介绍5个顶级的向量数据库。
weaviate向量库安装
liuzhenghua66的博客
03-19 2149
Weaviate 是一个开源的向量数据库和搜索引擎，专门用于存储、搜索和分析向量数据。它提供了一个简单易用的 REST API，使得用户可以轻松地将向量数据存储到数据库中，并且能够以高效的方式进行相似向量的搜索。以下是一些 Weaviate 向量库的特点和优势：支持向量数据： Weaviate 专门针对向量数据进行了优化，可以高效地存储和检索向量数据，适用于各种类型的向量数据，如图像特征、文本向量、语音特征等。
向量数据库简单对比
谢白羽
02-10 1407
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。
向量数据库对比和选择：Pinecone、Chroma、FAISS、Milvus、Weaviate
Cachel Wood的博客
05-27 748
摘要 本文对比了五种主流向量数据库（Pinecone、Chroma、FAISS、Milvus、Weaviate）的功能、性能、生态及成本。功能方面，Pinecone和Milvus适合大规模实时场景，Chroma轻量易用，FAISS适合离线分析，Weaviate支持多模态检索。性能上，FAISS查询最快，Pinecone和Milvus吞吐量高。生态方面，Pinecone和Milvus集成丰富，Chroma适合快速开发。成本上，FAISS和Chroma开源免费，Pinecone为云服务付费。选型建议：小规模选C
大模型最常使用的5大向量数据库：Chroma、Pinecone、Weaviate、Milvus和Faiss
沧海之巅的专栏
04-20 1317
在推荐系统中，向量的最邻近检索是极为关键的一步，特别是在召回流程中。Milvus本文介绍的是官方最新版本2.0.0rc4，因为新增了许多强大的功能，所以尝鲜实验了一把。但2.x还在迭代中，并不是稳定版本。实验后，也发现存在一些问题，如有时无法查询，而1.x则不存在这些问题。所以，大家实际使用最好是用最新的稳定版本1.1.1，不过缺少一些功能。具官网表明，2.x的稳定版本也即将上线，到时再更新2.X版本投入生产环境。
7个向量数据库对比：Milvus、Pinecone、Vespa、Weaviate、Vald、GSI 和 Qdrant
FeelTouch Labs
01-12 8668
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：优缺点、适用场景与案例分析
最新发布
m0_59163425的博客
06-12 2123
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。
2024年最佳向量数据库简单对比
tomlone的专栏
11-25 3445
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。
全面对比与选择指南：pgvector与Milvus向量数据库
全世界的博客
08-02 6089
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。
大模型下向量数据对比和选型: Milvus、pgvector、Pinecone、云VectorDB？
2401_84494441的博客
05-22 3659
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）‌。
三大开源向量数据库大比拼
xuxian的博客
11-14 3127
向量数据库具有一系列广泛的好处，特别是在生成式人工智能方面，更具体地说，是在大语言模型（LLM）方面。这些好处包括先进的索引和精确的相似度搜索，有助于交付强大的先进项目。
这么多向量数据库，它们之间到底有哪些差异？
02-24 1315
向量数据库之间看似都一样，但细细比较还是有很多不同的。
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