向量数据库

FAISS

• 开发者：Meta（前 Facebook）

• 特点：高效的相似度搜索库，支持多种索引算法，如 IVF、PQ、HNSW 和 LSH。支持 GPU 加速，适合处理大规模向量数据。

• 适用场景：图像检索、推荐系统、文本相似度计算等。

Milvus

• 开发者：Zilliz

• 特点：开源分布式向量数据库，支持多种索引算法，具备高可用性和可扩展性。支持 GPU 加速，适合处理海量向量数据。

• 适用场景：多模态检索、RAG 系统、推荐引擎等。

Qdrant

• 开发者：Qdrant 团队

• 特点：用 Rust 编写的高性能向量数据库，支持 HNSW 索引算法，具备丰富的元数据过滤功能。

• 适用场景：实时语义搜索、推荐系统、多模态数据处理等。

Weaviate

• 开发者：SeMI Technologies

• 特点：开源的云原生向量数据库，支持多模态数据和语义搜索，提供 GraphQL API，便于集成。

• 适用场景：多模态语义搜索、知识图谱构建、智能问答系统等。

Pinecone

• 开发者：Pinecone Systems

• 特点：完全托管的向量数据库，专为高性能、低延迟的近似最近邻搜索而设计。支持无服务器架构，易于部署和扩展。

• 适用场景：企业级语义搜索、RAG 系统、推荐引擎等。

Chroma

• 开发者：Chroma 团队

• 特点：专为大语言模型（LLM）应用设计的开源向量数据库，适合快速原型开发。

• 适用场景：LLM 应用、RAG 系统、语义搜索等。

pgvector

• 开发者：PostgreSQL 社区

• 特点：PostgreSQL 的一个扩展，允许在传统关系型数据库中存储和查询向量数据。

• 适用场景：结构化数据与向量混合查询、轻量级语义搜索等。

Vespa

• 开发者：Yahoo

• 特点：开源搜索引擎，支持大规模向量搜索和实时数据处理，适合构建高性能的搜索和推荐系统。

• 适用场景：大规模搜索、广告推荐、实时数据分析等。

Deep Lake

• 开发者：Activeloop

• 特点：支持多模态数据存储和处理的向量数据库，适用于需要处理图像、文本和音频等多种数据类型的 AI 应用。

• 适用场景：多模态数据存储、AI 模型训练、数据版本控制等。

选型建议

• 高性能相似度搜索：FAISS、Milvus

• 实时语义搜索与推荐系统：Qdrant、Weaviate

• 企业级托管服务：Pinecone

• 快速原型开发与 LLM 集成：Chroma、pgvector

• 多模态数据处理：Milvus、Deep Lake