譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

向量數據庫具有一系列廣泛的好處，特別是在生成式人工智能方面，更具體地說，是在大語言模型（LLM）方面。這些好處包括先進的索引和精確的相似度搜索，有助于交付強大的先進項目。

本文將對三種開源向量數據庫：Chroma、Milvus和Weaviate進行如實的比較。我們將探討它們的用例、關鍵特性、性能指標及支持的編程語言等，以便全面公正地概述每種數據庫。

向量數據庫的定義

就最簡單的定義而言，向量數據庫將信息存儲為向量（向量嵌入），向量是數據對象的數值版本。

正因為如此，向量嵌入是針對非常大的非結構化或半非結構化數據集進行索引和搜索的強大方法。這些數據集可以由文本、圖像或傳感器數據組成，向量數據庫將這些信息排序為易于管理的格式。

向量數據庫使用高維向量工作，高維向量可能含有數百個不同的維度，每個維度又都與數據對象的特定屬性相關聯(lián)，因此帶來了無與倫比的復雜性。

不要與向量索引或向量搜索庫相混淆，向量數據庫是一種完整的管理解決方案，用于以下列方式存儲和過濾元數據：

• 完全易于擴展。
• 很容易備份。
• 支持動態(tài)數據更改。
• 提供高級別的安全性。

使用開源向量數據庫的好處

開源向量數據庫提供了許多優(yōu)于替代數據庫的優(yōu)點，比如：

• 它們是一種靈活的解決方案，很容易修改以滿足特定要求，而不像許可式方案通常為某個項目設計。
• 開源向量數據庫由龐大的開發(fā)者社區(qū)提供支持，開發(fā)者隨時準備協(xié)助解決任何問題或提供有關如何改進項目的建議。
• 開源解決方案對預算友好，沒有許可費用、訂閱費用或項目期間的任何意外成本。
• 由于開源向量數據庫的透明性，開發(fā)人員可以更有效地工作，了解每個組件以及數據庫是如何構建的。
• 開源產品在活躍社區(qū)的支持下，隨著技術的變化而不斷改進和完善。

開源向量數據庫比較：Chroma Vs. Milvus Vs. Weaviate

我們已經了解了向量數據庫的定義以及開源解決方案具有的好處，現在不妨考慮一下市場上最流行的一些選擇。我們將重點介紹Chroma、Milvus和Weaviate的優(yōu)勢、功能和用途，然后進行直接的面對面比較，以確定最適合您需求的選擇。

1. Chroma

Chroma旨在幫助各種規(guī)模的開發(fā)人員和企業(yè)創(chuàng)建LLM應用程序，提供構建復雜項目所需的所有資源。Chroma確保項目具有高度可擴展性，并以最佳方式工作，以便高維向量可以快速地存儲、搜索和檢索。

它之所以越來越受歡迎，是由于它是一種極其靈活的解決方案，有廣泛的部署選項。此外，Chroma可以直接部署在云上，也可以在現場運行，使其成為任何企業(yè)的可行選擇，無論其IT基礎設施如何。

用例

Chroma還支持多種數據類型和格式，因而適合幾乎任何應用程序。然而，Chroma的主要優(yōu)勢之一是它支持音頻數據，這使得它成為基于音頻的搜索引擎、音樂推薦應用程序和其他基于聲音的項目的首選。

2. Milvus

Milvus在機器學習和數據科學領域獲得了很高的聲譽，在向量索引和查詢方面擁有出色的能力。利用功能強大的算法，Milvus提供閃電般的處理和數據檢索速度以及GPU支持，即使在處理非常龐大的數據集時也是如此。Milvus還可以與PyTorch和TensorFlow等其他流行的框架集成，從而允許將其添加到現有的機器學習工作流中。

用例

Milvus以其在相似性搜索和分析方面的能力而出名，廣泛支持多種編程語言。這種靈活性意味著開發(fā)人員并不局限于后端操作，甚至可以在前端執(zhí)行通常為服務器端語言保留的任務。比如說，您可以使用JavaScript生成PDF，同時利用來自Milvus的實時數據。這為應用程序開發(fā)開辟了新的途徑，特別是針對教育內容和專注于可訪問性的應用程序。

這種開源向量數據庫可以應用于一系列廣泛的行業(yè)和大量的應用環(huán)境。另一個突出的例子涉及電子商務，Milvus可以支撐準確的推薦系統(tǒng)，根據客戶的偏好和購買習慣來建議產品。

它還適用于圖像/視頻分析項目，協(xié)助圖像相似性搜索、對象識別以及基于內容的圖像檢索。另一個關鍵用例是自然語言處理，提供文檔聚類和語義搜索功能以及為問答系統(tǒng)提供基礎功能。

3.Weaviate

接受比較的第三種開源向量數據庫是Weaviate，它出現在自托管的解決方案和完全托管的解決方案中。無數企業(yè)使用Weaviate來處理和管理大型數據集，因為它具有出色的性能、簡單性和高度可擴展性。

Weaviate能夠管理眾多數據類型，非常靈活，可以存儲向量和數據對象，這使得它非常適合需要一系列搜索技術的應用環(huán)境（比如向量搜索和關鍵字搜索）。

用例

就使用而言，Weaviate非常適合企業(yè)資源規(guī)劃軟件或牽涉以下方面的應用軟件中的數據分類等項目：

• 相似性搜索
• 語義搜索
• 圖像搜索
• 電子商務產品搜索
• 推薦引擎
• 網絡安全威脅分析與檢測
• 異常檢測
• 自動化數據協(xié)調

現在我們對每種向量數據庫的功能有了一番簡單的了解，不妨考慮更具體的細節(jié)，它們在下面便捷的比較表中將每種開源解決方案區(qū)分開來。

比較表

結論

這篇比較指南中每種開源向量數據庫都很強大、易于擴展，并且完全免費。這可能會使選擇完美的解決方案變得有點困難，但如果了解您從事的具體項目和所需的支持水平，這個過程可以變得更容易。

Chroma是最新的解決方案，在社區(qū)支持方面不如其他兩個，但是其易用性和靈活性使它成為一個很好的選擇，特別是對于涉及音頻搜索的項目。

Milvus擁有最高的GitHub星級評級和強大的社區(qū)支持，有數量驚人的企業(yè)信任這個向量數據庫來滿足需求。因此，Milvus很適合自然語言處理和圖像/視頻分析項目。

最后，Weaviate提供自托管和完全管理的解決方案，并提供詳細的說明文檔和支持。一個關鍵的用例是企業(yè)資源規(guī)劃軟件中的數據分類，但這款解決方案對于眾多項目來說堪稱完美。

原文標題：An Honest Comparison of Open Source Vector Databases，作者：Nahla Davies