7个精选的矢量数据库和搜索引擎项目

矢量数据库简介

向量数据库是一种用于存储、检索和分析向量的数据库。在图片搜索、语音搜索等应用中，不是直接存储和对比原始数据，而是使用向量表示，通常为256/512个浮点数数组。它提供标准的SQL访问接口，同时支持高效的数据组织、检索和分析能力，包括传统数据库管理结构化数据的能力。

向量数据库解决两个主要问题：高效的检索和高效的分析。检索方面主要用于图片搜索，例如人脸、人体、车辆、商品图片等检索，甚至人脸支付。分析方面广泛应用于安全领域，如人脸撞库，通过对比相似案发现场周边的人像等。

与传统数据库相比，向量数据库有以下区别：首先，数据规模远超传统关系型数据库，需处理千亿级别的数据，需要可线性扩展的分布式系统。其次，查询方式不同，向量查询通常是近似查找，要求高计算能力。

1.Milvus相似性搜索引擎

项目地址：Milvus相似性搜索引擎：一款针对海量特征向量的相似性搜索引擎
主要语言：Go
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[AI应用] [数据库] [向量搜索] [矢量数据库]
推荐理由：一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。相比 Faiss 和 SPTAG 这样的算子库，Milvus 提供完整的向量数据更新，索引与查询框架。Milvus 利用 GPU 进行索引加速与查询加速，能大幅提高单机性能。部署使用简单，降低了 AI 应用落地的难度。

2.Qdrant下一代矢量数据库

项目地址：矢量数据库：一个用于下一代AI应用程序的矢量数据库，提供了高效的矢量索引和检索功能
主要语言：Rust
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[AI应用] [数据库] [向量搜索] [矢量数