7个AI和ML工程师必知的向量数据库

在人工智能、机器学习以及数据工程的快速迭代中，高效的数据存储和检索系统，可以说是一切技术突破的基石。

数据处理的复杂度与维度不断提升，传统数据库方案逐渐显得力不从心。向量数据库正是在这一背景下应运而生，专门为管理高维度的复杂数据而设计，已经成为解决此类问题的关键工具。

下文将介绍七款业界公认的领先向量数据库。这些产品各有各的看家本事，在推动现代数据驱动型应用的进程中扮演了重要角色。对于深耕AI、ML和数据工程的一线从业者来说，深入理解这些数据库的特性，无疑是提升工作效率与项目成果的有效途径。

1 Milvus

Milvus 是一款开源的向量数据库，设计目标很明确：搞定大规模相似性搜索与向量索引。它支持多种索引类型，搜索效率很高，能够覆盖图像与视频识别、自然语言处理、推荐系统等AI和ML应用场景。

• 可扩展性强，能撑得住数十亿级别的向量处理量。
• 支持多种距离度量方式，用于相似性搜索。
• 与主流机器学习框架的集成做得很顺滑。
• 索引机制灵活且强大。

2 Pinecone

Pinecone 是一项托管的向量数据库服务，它把构建和扩展向量搜索应用的繁琐事儿都简化了。通过简洁易用的 API，你可以很轻松地把嵌入向量搜索集成到自己的应用中。它提供精确且扩展性良好的相似性搜索，同时把配置和维护的复杂度降到了最低。

• 完全托管，上手和扩容都很省心。
• 搜索精准，延迟在亚秒级。
• 支持实时的数据更新与删除。
• 与现有的数据管道、机器学习模型集成度很高。

3 SingleStore Database

SingleStore 数据库早在2017年就开始支持向量存储功能了，那时候向量数据库还远没现在这么火。它的向量数据库能力相当强大，专门针对AI驱动的应用，比如聊天机器人、图像识别系统等。使用 SingleStoreDB 处理向量密集型工作负载，你不再需要单独引入一个专用的向量数据库，数据处理的流程自然就简化了。

SingleStoreDB 打破了不少传统向量数据库的局限，采用了一种独特的存储策略：直接把向量数据和多种其他数据类型共同存储在关系表中。这样一来，专业人员不仅能轻松获取与向量数据相关的详细元数据和附加属性，还能充分利用 SQL 查询的强大威力。

SingleStore 公司推出了一个增强版的向量数据库产品，叫 SingleStore Pro Max。其亮点之一就是向量搜索增强功能，让用户能够更快、更准地执行大规模的语义搜索和生成式AI应用。

为了提高向量数据处理和向量搜索的性能，它增加了两个重要新功能：

• 索引近似最近邻（ANN）搜索
• 向量数据类型

索引 ANN 向量搜索让创建大规模语义搜索和生成式AI应用变得顺手很多。支持的索引类型包括基于产品量化（PQ）的倒排文件（IVF）、层次导航小世界（HNSW）及其变体。而向量数据类型也让创建、测试和调试基于向量的应用更加方便。新增加的中缀操作符 DOT_PRODUCT（*） 和 EUCLIDEAN_DISTANCE（-）进一步缩短了查询语句，让代码读起来更清晰。

• 为生成式AI应用提供实时分析与 HTAP 能力。
• 高度可扩展的向量存储支持。
• 可扩展的分布式架构。
• 支持 SQL 和 JSON 查询。
• 内建 Notebooks 功能，方便处理向量数据和生成式AI应用。
• 可扩展的向量相似性搜索框架。

4 Wea viate

Wea viate 是开源向量搜索引擎，开箱即用，支持向量化、分类和语义搜索。它的目标很纯粹：让向量搜索变得易用、可扩展。在语义文本搜索、自动分类等场景下表现得相当出色。

• 利用机器学习模型自动完成数据向量化。
• 内建图数据库能力的语义搜索。
• 支持实时索引和搜索。
• 支持 GraphQL 和 RESTful API。

5 Qdrant

Qdrant 也是一款开源向量搜索引擎，它在性能和灵活性上做了深度优化。支持精确和近似最近邻搜索，能够在准确性和速度之间提供一个不错的平衡，适应各类AI和ML应用。

• 可配置搜索的准确性与性能，按需调整。
• 支持负载过滤，实现高级搜索能力。
• 实时数据更新，存储可扩展。
• 提供综合 API，集成起来相对容易。

6 Chroma DB

Chroma DB 是向量数据库领域的后起之秀，它专门为处理高维颜色向量而设计。数字媒体、电子商务、内容发现等场景是它的主场，在这些领域，颜色相似性对搜索和推荐算法来说至关重要。

• 专注高维颜色向量搜索。
• 非常适合数字媒体和电商类应用。
• 对颜色数据的索引和检索很高效。
• 支持复杂的基于颜色的查询操作。

7 Zilliz

Zilliz 是一款功能强大的向量数据库，旨在帮助开发者和数据科学家构建下一代AI和搜索应用。它提供了一个健壮的平台，能够支撑可扩展、高效率、高精度的向量搜索与分析，背后覆盖了多种AI驱动型应用。

• 高精度的先进向量搜索能力。
• 可扩展架构，能处理大规模数据集。
• 与AI及ML开发工作流程的集成做得非常无缝。
• 支持多种向量数据类型和搜索算法。

选择合适的向量数据库：关键考量

选哪款向量数据库，不是一个简单的选择题。它需要你深入了解自己的项目需求，同时吃透不同数据库的独有能力。向量数据库这类存储系统，本质上就是为高效处理高维向量数据而生的，在AI和ML领域，尤其在相似性搜索、推荐系统、自然语言处理这些任务中，它的重要性怎么强调都不过分。

做决策时，有几个关键因素绕不开：数据的性质、运营的规模、查询的复杂性、与现有系统的集成便利性，当然还有性能和延迟这些硬指标。

• 实时分析：SingleStore 比较拿手。
• 大规模相似性搜索：Milvus 和 Pinecone 是主力。
• 托管服务：Pinecone 做得不错。
• 混合搜索：SingleStore 是个好选择。
• 语义搜索：Wea viate 很擅长。
• 高维颜色向量：Chroma DB 专精此道。

• 可扩展性：Milvus、Pinecone、Vald 表现亮眼。
• 集成便利性：Wea viate 和 Zilliz 做得挺顺。
• 实时更新：SingleStore 和 Qdrant 支持得好。
• 高级搜索能力：Qdrant 和 Zilliz 值得关注。

• 本地部署：SingleStore、Milvus 是不错的选择。
• 云端：Pinecone、Zilliz 很合适。
• 混合部署：SingleStore 能胜任。

• 高性能：Zilliz 表现突出。
• 低延迟：SingleStore 和 Pinecone 做得很到位。

客观地说，生成式AI的热潮确实把向量数据库推上了风口。但企业在实际选型时，经常要面对各种现实权衡。最理想的方案，无疑是找到一个能一站式解决各种需求的综合数据库，既能支撑实时分析、快速处理，又能支持多种数据类型和向量存储。

然而，把专门的向量数据库集成到现有数据架构中，可能会引入一些操作上的麻烦，比如数据冗余、数据搬运成本高、维护工作量大、总成本上升，以及查询能力受限等问题。这些麻烦可能会导致一个悖论：原本用于优化AI应用中向量相似性搜索等特定任务的向量数据库，反而增加了整体数据基础设施的复杂性。

SingleStore 提供的思路，正是解决这一问题的另一种可能。它将向量数据库的能力融入到更广泛的数据库系统中，让用户用一个平台就能支撑AI驱动的多种应用，比如聊天机器人、图像识别等，不需要再单独依赖一个向量数据库。这种集成化方案，有助于简化数据管理、提高效率、并降低总体拥有成本。这或许正是很多团队正在寻找的方向。