大模型最常使用的5大向量数据库：Chroma、Pinecone、Weaviate、Milvus和Faiss

最新推荐文章于 2025-06-28 10:30:03 发布

沧海之巅

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文章标签：数据库 milvus faiss

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随着人工智能和大数据技术的飞速发展，向量数据库作为处理和分析高维数据的关键工具，正逐渐崭露头角。Chroma、Pinecone、Weaviate、Milvus和Faiss作为该领域的佼佼者，各具特色，分别在易用性、实时性、语义搜索、大规模数据处理和高效性方面表现出色。它们不仅推动了向量数据库技术的进步，更为各行各业的应用提供了强有力的支持。

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本文将从关键词、功能特性、应用系统、推荐指数4个维度来简要介绍5大最常使用的向量数据库。

1、Chroma

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关键词： 轻量级、易用性、开源

功能特性：快速搭建小型语义搜索

提供高效的近似最近邻搜索（ANN）
支持多种向量数据类型和索引方法
易于集成到现有的应用程序中
适用于小型到中型数据集

应用系统：小型语义搜索原型、研究或教学项目

推荐指数：⭐⭐⭐（适合初学者和小型项目）

Chroma是一个轻量级、易用的向量数据库，专注于提供高效的近似最近邻搜索（ANN）。它支持多种向量数据类型和索引方法，使得用户可以轻松集成到现有的应用程序中。Chroma特别适用于小型到中型数据集，是初学者和小型项目的理想选择。通过Chroma，用户可以快速构建语义搜索原型、研究或教学项目，并实现准确的数据匹配和检索。

2、Pinecone

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关键词： 实时性、高性能、可扩展

功能特性： 大规模数据集上的实时搜索

亚秒级的查询响应时间
支持大规模向量集的高效索引和检索
提供高度可伸缩的分布式架构
适用于实时推荐和内容检索场景

应用系统： 实时推荐系统、大规模电商搜索引擎、社交媒体内容过滤

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐（适合需要高性能和实时性的大型应用）

Pinecone是一个实时、高性能的向量数据库，专为大规模向量集的高效索引和检索而设计。它提供亚秒级的查询响应时间，确保用户可以迅速获取所需信息。Pinecone采用高度可伸缩的分布式架构，可以轻松应对不断增长的数据量。它特别适用于实时推荐和内容检索场景，如电商搜索引擎、社交媒体内容过滤等。通过Pinecone，企业可以为用户提供个性化、精准的内容推荐和搜索体验。

3、Weaviate

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关键词： 语义搜索、图数据库、多模态

功能特性：构建智能助手、知识图谱

结合了向量搜索和图数据库的特性
支持多模态数据（文本、图像等）的语义搜索
提供强大的查询语言和推理能力
适用于复杂的知识图谱和知识检索应用

应用系统： 复杂知识图谱应用、智能问答系统、多模态内容管理平台

推荐指数：⭐⭐⭐⭐（适合需要复杂查询和推理能力的知识密集型应用）

Weaviate是一个结合了向量搜索和图数据库特性的多模态语义搜索引擎。它支持多模态数据（文本、图像等）的语义搜索，让用户能够以前所未有的方式探索和理解数据。Weaviate提供强大的查询语言和推理能力，使得用户可以轻松构建复杂的知识图谱和知识检索应用。它适用于需要复杂查询和推理能力的知识密集型应用，如智能问答系统、多模态内容管理平台等。通过Weaviate，企业可以充分挖掘和利用数据的价值，推动业务创新和发展。

4、Milvus

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关键词：大规模数据、云原生、高可用性

功能特性：大规模内容检索、图像和视频搜索

专为处理超大规模向量数据而设计
提供云原生的分布式架构和存储方案
支持多种索引类型和查询优化策略
适用于大规模内容检索、图像和视频搜索等场景

应用系统：大规模内容检索平台、图像和视频搜索引擎、智能安防系统

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐（适合需要处理超大规模数据的云端应用）

Milvus是一个专为处理超大规模向量数据而设计的云原生向量数据库。它采用分布式架构和存储方案，确保用户可以高效、可靠地管理和检索大规模数据。Milvus支持多种索引类型和查询优化策略，提供卓越的查询性能和扩展性。它特别适用于大规模内容检索、图像和视频搜索等场景，如智能安防系统、图像和视频搜索引擎等。通过Milvus，企业可以轻松应对不断增长的数据挑战，实现快速、准确的内容检索和分析。

1）介绍

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。一般常用的如Annoy、faiss都可以满足大部分的需求，今天再来介绍另外一个：Milvus

Milvus

Milvus不同于Annoy、faiss这类型的向量检索工具，它更是一款开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索。

涉及的术语

Field：类似表字段，可以是结构化数据，当然还可以是向量；
Entity：一组Field，类似表的一条数据；
Collection：一组Entity，类似于表；

亮点

Milvus不单单是向量检索工具，而是向量数据库，能对不同业务的向量隔离，分开存储；
提供可视化管理工具；
支持带过滤条件的向量混合检索。

前言提示

本文介绍的是官方最新版本2.0.0rc4：https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/home，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。https://milvus.io/cn/docs/v1.1.1/home

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。

2）安装

Docker安装

安装milvus之前：docker安装

如果安装了docker，但没有docker-compose的话，可以通过pip进行安装。https://docs.docker.com/compose/install/

pip install docker-compose

单机版安装

这里介绍docker的安装方式，官方还提供了使用Kubernetes安装

1、下载docker镜像文件

wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/ecfebff801291934a3e6c5955e53637b993ab41a/deployments/docker/standalone/docker-compose.yml -O docker-compose.yml

没办法翻墙的可以自己新建docker-compose.yml文件，然后填入以下内容：

version: '3.5'

services:
  etcd:
    container_name: milvus-etcd
    image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.0
    volumes:
      - ${
   
   DOCKER_VOLUME_DIRECTORY:-.}/volumes/etcd:/etcd
    command: etcd -advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2379 -listen-clie