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原文链接：https://machinelearningmastery.com/top-5-vector-databases-for-high-performance-llm-applications/
原文作者：Bala Priya C
高性能LLM应用的五大向量数据库
图片来源：Editor
引言
构建人工智能应用通常需要搜索数百万份文档、在海量目录中查找相似项，或者为您的LLM检索相关上下文。传统的数据库在这里无法发挥作用，因为它们是为精确匹配而非语义相似性而设计的。当您需要查找“含义相同或相似”的内容，而不是“完全匹配”的内容时，就需要专门为高维向量搜索而设计的基础设施。向量数据库通过存储嵌入向量并促成跨越数十亿向量的超快相似性搜索来解决这一问题。
本文将介绍用于生产级LLM应用的五大向量数据库。我们将探讨每种数据库的独特性、主要功能以及实用的学习资源，以帮助您选择合适的数据库。
1. Pinecone
Pinecone 是一款无服务器向量数据库，消除了基础设施的烦恼。您只需获取一个API，推送向量，它就会自动处理扩展。对于希望快速交付而无需担心管理开销的团队来说，它是首选。
Pinecone 提供无服务器自动扩展功能，基础设施会根据需求实时调整，无需手动规划容量。它通过混合搜索功能将密集向量嵌入与稀疏向量结合，实现类似BM25的关键词匹配。此外，它还会在向量被插入（upsert）时对其进行索引，无需批处理延迟，从而支持应用的实时更新。
以下是关于Pinecone的一些学习资源：
2. Qdrant
Qdrant 是一款用Rust编写的开源向量数据库，兼具速度和内存效率。它专为需要控制基础设施同时在高扩展性下保持高性能的开发人员而设计。
Qdrant 通过其Rust实现提供了内存安全的性能和高效的资源利用率，并具有卓越的速度。它支持负载（payload）索引和其他索引类型，以便与向量搜索一起高效地进行结构化数据过滤，并通过标量和乘积量化技术减少内存占用，适用于大规模部署。Qdrant 支持内存和磁盘负载存储，并允许在分布式模式下通过分片和复制实现水平扩展，以实现高可用性。
通过以下资源了解更多关于Qdrant的信息：
3. Weaviate
Weaviate 是一款开源向量数据库，非常适合将向量搜索与传统数据库功能相结合。它专为需要语义理解和结构化数据过滤的复杂查询而构建。
Weaviate 通过原生混合搜索将关键词搜索与向量相似性搜索在一个统一的查询中结合起来。它支持GraphQL，用于高效的搜索、过滤和检索，并直接与OpenAI、Cohere和Hugging Face模型集成，通过内置向量化实现自动嵌入。它还提供多模态支持，能够同时跨文本、图像和其他数据类型进行搜索。Qdrant 的模块化架构提供了一个插件系统，用于自定义模块和第三方集成。
查阅以下Weaviate资源以获取更多信息：
4. Chroma
Chroma 是一个轻量级的、可嵌入的向量数据库，设计宗旨是简洁易用。它非常适合原型设计、本地开发以及不需要超大规模扩展但希望实现零运维开销的应用程序。
Chroma 通过嵌入模式在您的应用程序中就地运行，无需单独的服务器。它具有简单的设置和极少的依赖项，是快速原型设计的绝佳选择。Chroma 通过持久化功能以最少的配置本地保存和加载数据。
以下Chroma学习资源可能会有所帮助：
5. Milvus
Milvus 是一款开源向量数据库，专为处理数十亿级别的部署而构建。当您需要处理海量数据集并采用分布式架构时，Milvus 能够为企业级应用提供所需的扩展性和性能。
Milvus 能够以毫秒级的搜索延迟处理数十亿向量，满足企业级的性能要求。它通过构建在Kubernetes上的云原生架构实现了存储与计算的分离，以实现灵活的扩展。它支持包括HNSW、IVF、DiskANN等在内的多种索引类型，以适应不同的用例和优化策略。Zilliz Cloud 提供了一个基于Milvus的完全托管服务，适用于生产部署。
您可能会发现以下Milvus学习资源很有用：
总结
选择正确的向量数据库取决于您的具体需求。首先考虑您的约束条件：您是否需要低于10毫秒的延迟？是否需要多模态搜索？是否涉及数十亿规模的数据？是自托管还是托管服务？
正确的选择需要在性能、运维复杂性和成本之间取得平衡。最重要的是，这些数据库已经成熟到可以用于生产环境；真正的决策在于将它们的能力与您的特定要求相匹配。
如果您已经在使用PostgreSQL并希望探索向量搜索扩展，可以考虑pgvector。要了解更多关于向量数据库的工作原理，请阅读机器学习向量数据库完整指南。
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