企业应用AI对向量数据库选型思考

一、向量数据库概述

向量数据库是一种专门用于存储和检索高维向量数据的数据库系统，它能够高效地处理基于向量相似性的查询，如最近邻搜索等，在人工智能、机器学习等领域的应用中发挥着重要作用，为处理复杂的向量数据提供了有力的支持。

二、向量数据库的分类

（一）按开源与商业性质划分

• 开源向量数据库 ：

  • Milvus ：采用分布式架构，支持十亿级向量检索，拥有多种索引算法如 IVF/HNSW/ANNOY 等，可应对大规模 AI 搜索引擎、推荐系统等场景，但部署复杂度较高，运维成本大。

  • Weaviate ：结合图数据库与向量检索，支持混合查询，且内置嵌入生成，适用于语义搜索、知识图谱等场景，不过其社区生态相对较小，企业版功能需付费。

  • Qdrant ：云原生设计，支持动态数据过滤和混合搜索，使用 Rust 编写的高效引擎，适合生成式 AI 应用、高并发实时检索场景，分布式功能需企业版。

  • Chroma ：作为轻量级内存数据库，是 LLM 原生支持的，API 简单易用，在 AI 原型快速开发、小规模语义搜索方面表现出色，但无持久化存储，需手动配置。

• 商业闭源向量数据库 ：

  • Pinecone ：提供全托管云服务，支持实时数据摄入和混合索引，能很好满足高并发实时检索需求，如推荐系统、语义搜索等场景，但成本较高，需按查询量和存储付费。

  • 腾讯云 VectorDB ：可处理千亿级向量规模，注重国产化适配，在企业私域知识库、金融政务 AI 应用等方面有优势，主要面向国内市场，国际化支持有限。

  • 百度智能云 VectorDB ：具备多模型兼容性和存储成本优化技术，针对医疗影像分析、金融风控等场景提供行业定制化方案，检索性能稍弱于部分专用竞品。

（二）按是否为原生向量数据库划分

• 原生向量数据库 ：如上述的 Milvus、Weaviate、Qdrant 等，它们从最初设计时就是专门为处理向量数据而生，通常在处理大规模向量数据时具有较高的性能和效率，能够更好地满足复杂的向量查询和检索需求。