2024年推荐向量数据库：提升你的AI应用性能2

1.Pgvector

解决问题：

pgvector是一个用于搜索向量相似性的PostgreSQL扩展，也可以用于存储嵌入。pgvector最终帮助你将所有应用程序数据存储在一个地方。
其用户可以受益于ACID合规性、时间点恢复、JOIN等所有其他优秀特性。

pgvector的关键特性包括：

精确和近似最近邻搜索
L2距离、内积和余弦距离
任何带有PostgreSQL客户端的语言

2.Faiss

解决问题：

由Facebook AI Research开发的Faiss是一个开源库，用于快速、密集向量相似性搜索和分组。它包括用于搜索任何大小向量集的方法，包括可能不适合放入RAM的大小。它还提供了用于评估和参数调整的代码。
Faiss基于一种索引类型，它维护一组向量，并使用L2和/或点积向量比较通过它们进行搜索。一些索引类型，如精确搜索，是简单的基准线。

Faiss的关键特性包括：

不仅返回最近的邻居，还返回第二近、第三近和第k近的邻居
可以同时搜索多个向量，而不仅仅是单个向量（批量处理）
使用最大内积搜索而不是最小欧几里得搜索
也支持其他距离度量（如L1、L∞等），但程度较低。
返回查询位置附近指定半径内的所有元素（范围搜索）
可以将索引存储在磁盘上，而不仅仅是RAM中

3. ClickHouse

ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS），用于在线分析处理，允许用户通过运行SQL查询实时生成分析报告。ClickHouse的独特之处在于其实际的列式DBMS设计。这种独特的设计提供了紧凑的存储，没有不必要的数据伴随值，这显著提高了处理性能。
它使用向量来处理数据，这提高了CPU效率，并有助于ClickHouse的卓越速度。

ClickHouse的关键特性包括：

数据压缩：显著提高了ClickHouse的性能
ClickHouse结合了低延迟数据提取和标准硬盘的高效成本
它使用多核和多服务器设置来加速大规模查询，这在列式DBMS中是罕见的特性
强大的SQL支持，ClickHouse擅长处理各种查询
ClickHouse的连续数据添加和快速索引满足实时需求
低延迟提供了快速查询处理，这对于在线活动至关重要

4. OpenSearch

解决问题：

OpenSearch将经典搜索、分析和向量搜索的威力融合在一个解决方案中，是其他向量数据库中的一个有趣选择。OpenSearch的向量数据库特性通过最小化开发人员操作、管理和集成AI生成资产所需的工作，加速了AI应用开发。
可以将模型、向量和信息引入，以启用向量、词汇和混合搜索和分析，内置性能和可扩展性。

OpenSearch的关键特性包括：

作为向量数据库，OpenSearch可用于多种目的，如搜索、个性化、数据质量和向量数据库引擎
在其搜索用例中，可以找到多模态搜索、语义搜索、视觉搜索和生成式AI代理
您可以使用协同过滤技术创建产品和用户嵌入，并用OpenSearch为您的推荐引擎提供动力
OpenSearch用户可以使用相似性搜索来自动化数据中的模式匹配和重复，以帮助数据质量操作
解决方案允许创建一个集成的、Apache 2.0许可的向量数据库平台，提供可靠和可扩展的嵌入和向量搜索解决方案

5.Apache Cassandra

解决问题：

Cassandra是一个分布式、宽列存储的NoSQL数据库管理系统，它是免费和开源的。它被设计用来在许多商用服务器上处理大量数据，同时保持高可用性，没有单点故障。
Cassandra即将配备向量搜索功能，这展示了Cassandra社区致力于快速提供可靠创新的努力。随着AI开发者和处理大数据量的企业对Cassandra的兴趣日益增长，Cassandra在人工智能开发者和企业中的受欢迎程度也在上升，因为它为他们提供了构建复杂、数据驱动应用程序的能力。

Cassandra的关键特性包括：

Cassandra将有一个新的数据类型，用于存储高维向量，这将允许操作和存储在AI应用中广泛使用的Float32嵌入
该工具还将提供一个名为“VectorMemtableIndex”的新存储附加索引（SAI），以支持近似最近邻（ANN）搜索功能
它将提供一个新Cassandra查询语言（CQL）运算符，ANN OF，使用户更容易在他们的数据上运行ANN搜索
Cassandra的新向量搜索功能是作为现有SAI框架的扩展设计的，消除了重新设计基础索引引擎的需要

如何选型向量数据库
在选择适合项目的向量数据库时，需要根据项目的具体需求、团队的技术背景和资源情况来综合评估。以下是一些建议和注意事项：

工程团队与托管服务

如果有一个强大的工程团队，并希望对数据库有更多的控制权，可以选择自托管（Self-hosted）的解决方案
如果资源有限，或者希望专注于核心业务而非数据库管理，那么完全托管（Fully-managed）的数据库服务可能是更好的选择

向量嵌入的生成

如果已经有了自己的向量嵌入生成模型，那么需要的是一个能够高效存储和查询这些向量的数据库
如果需要数据库服务来生成向量嵌入，那么应该选择提供这类功能的产品

延迟要求

对于需要实时响应的应用程序，低延迟是关键。需要选择能够提供快速查询响应的数据库
如果应用程序允许批量处理，那么可以选择那些优化了大批量数据处理的数据库

开发人员的经验

根据团队的技术栈和经验，选择一个易于集成和使用的数据库
如果团队成员对某些技术或框架更熟悉，那么选择一个能够与之无缝集成的数据库会更有利

工具的学习曲线

考虑到团队成员的学习时间，选择一个学习曲线平缓的工具可以提高项目的开发效率

解决方案的可靠性

确保所选数据库有良好的稳定性和故障恢复能力
查看用户评价、社区活跃度和厂商支持情况

实施和维护成本

根据预算评估不同解决方案的成本，包括软硬件投入、人员培训和长期维护费用

安全性和合规性

确保所选数据库符合相关的数据保护法规和行业标准，特别是在处理敏感数据时

综合这些因素，可以对市场上的向量数据库进行初步筛选，然后通过测试和评估来确定最适合项目的解决方案。此外还需要确保所选服务符合国家相关法律法规，如《网络安全法》和《数据安全法》等。
总结
随着人工智能技术的不断进步，向量数据库在现代数据管理和机器学习应用中扮演着越来越重要的角色。它们提供了处理和检索高维向量数据的能力，这对于构建高效的AI模型和搜索引擎至关重要。
上述探讨了16个2024年最值得关注的向量数据库，这些数据库在性能、可扩展性、易用性和特定应用场景的支持方面各有特色。无论是在寻找一个托管的解决方案还是一个可以自托管的开源项目，无论需求是处理图像、文本还是其他类型的数据，这些向量数据库都能提供支持。
在选择适合项目的向量数据库时，要考虑具体需求、团队技能、预算以及对数据安全和合规性的要求至关重要。随着向量数据库技术的不断成熟和优化，可以期待它们在未来几年内将在各种数据密集型应用中发挥更大的作用。

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