語(yǔ)義搜索和檢索增強(qiáng)生成(RAG)正在徹底改變我們的在線交互方式。實(shí)現(xiàn)這些突破性進(jìn)展的支柱就是向量數(shù)據(jù)庫(kù)。選擇正確的向量數(shù)據(jù)庫(kù)能是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。本文為你提供四個(gè)重要的開(kāi)源向量數(shù)據(jù)庫(kù)之間的全面比較，希望你能夠選擇出最符合自己特定需求的數(shù)據(jù)庫(kù)。

什么是向量數(shù)據(jù)庫(kù)?

向量數(shù)據(jù)庫(kù)是一種將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為高維向量的數(shù)據(jù)庫(kù)，高維向量是特征或?qū)傩缘臄?shù)學(xué)表示。每個(gè)向量都有一定數(shù)量的維度，根據(jù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和粒度，可以從數(shù)十到數(shù)千不等。

向量通常是通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)(如文本、圖像、音頻、視頻等)應(yīng)用某種轉(zhuǎn)換或嵌入函數(shù)來(lái)生成的。嵌入函數(shù)可以基于各種方法，如機(jī)器學(xué)習(xí)模型、詞嵌入和特征提取算法。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)的主要優(yōu)點(diǎn)是，它允許基于數(shù)據(jù)的向量距離或相似性進(jìn)行快速和準(zhǔn)確的相似性搜索和檢索。

這意味著不用使用基于精確匹配或預(yù)定義標(biāo)準(zhǔn)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的傳統(tǒng)方法，而是可以使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)語(yǔ)義或上下文含義查找最相似或最相關(guān)的數(shù)據(jù)。

為什么需要向量數(shù)據(jù)庫(kù)?

可以通過(guò)將向量嵌入到向量數(shù)據(jù)庫(kù)中來(lái)索引它們，通過(guò)搜索周圍向量來(lái)定位相關(guān)的信息。

在傳統(tǒng)領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)人員可以使用不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)自動(dòng)從掃描文檔和照片等數(shù)據(jù)中提取元數(shù)據(jù)。然后用向量索引信息，通過(guò)關(guān)鍵字和向量的混合搜索改善搜索結(jié)果，還可以將語(yǔ)義理解與相關(guān)性排名結(jié)合起來(lái)。

最新的生成式人工智能(GenAI)的創(chuàng)新帶來(lái)了新型模型，如ChatGPT，它可以生成文本并處理復(fù)雜的人機(jī)交互。例如，一些模型允許用戶描述風(fēng)景，然后創(chuàng)建與描述相匹配的圖片。但是生成模型在提供不正確的信息時(shí)容易產(chǎn)生幻覺(jué)。向量數(shù)據(jù)庫(kù)正好可以幫助解決這個(gè)問(wèn)題。通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)充生成人工智能模型和外部知識(shí)庫(kù)，以確保它們提供可靠的信息。

Chroma

向量數(shù)據(jù)庫(kù) Chroma 是一種專門(mén)設(shè)計(jì)用來(lái)高效管理和查詢向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。Chroma 通過(guò)其高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法優(yōu)化，能夠快速處理和檢索大量的向量數(shù)據(jù)。

以下是 Chroma 向量數(shù)據(jù)庫(kù)的一些主要特點(diǎn)：

1. 高效的向量索引：Chroma 使用高效的索引結(jié)構(gòu)，如倒排索引、KD-樹(shù)或基于圖的索引，以加快向量搜索速度。
2. 支持多種相似度度量：它支持多種向量相似度度量標(biāo)準(zhǔn)，包括歐氏距離、余弦相似度等，使其可以廣泛應(yīng)用于不同的應(yīng)用場(chǎng)景。
3. 可擴(kuò)展性和彈性：Chroma 能夠支持水平擴(kuò)展，適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的需要。同時(shí)，它也能有效處理數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化，適應(yīng)快速發(fā)展的存儲(chǔ)需求。
4. 易于集成和使用：Chroma 設(shè)計(jì)有易于使用的API接口，支持多種編程語(yǔ)言接入，便于開(kāi)發(fā)者在不同的系統(tǒng)和應(yīng)用中集成使用。
5. 實(shí)時(shí)性能優(yōu)化：Chroma 優(yōu)化了查詢處理過(guò)程，支持實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)查詢和更新，滿足實(shí)時(shí)分析和決策的需求。

Milvus

Milvus 提供了高效的向量檢索能力，特別適合用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域，如推薦系統(tǒng)、圖像檢索和自然語(yǔ)言處理等。Milvus 支持海量數(shù)據(jù)的快速檢索，以及靈活的數(shù)據(jù)更新和擴(kuò)展功能。

以下是 Milvus 的一些關(guān)鍵特點(diǎn)：

1. 高效的向量索引：Milvus 支持多種索引類型，如倒排索引、HNSW、IVF 等，用戶可以根據(jù)具體需求選擇最合適的索引策略來(lái)優(yōu)化檢索性能。
2. 多種相似度度量：它支持多種相似度計(jì)算方法，包括歐氏距離、余弦相似度等，以滿足不同場(chǎng)景下的需求。
3. 可擴(kuò)展性：Milvus 能夠在不同的硬件和平臺(tái)上運(yùn)行，支持在云環(huán)境中部署。其架構(gòu)支持水平和垂直擴(kuò)展，適應(yīng)從小規(guī)模到大規(guī)模的應(yīng)用需求。
4. 強(qiáng)大的API支持：Milvus 提供了豐富的API，包括Python、Java、Go等多種語(yǔ)言的SDK，便于開(kāi)發(fā)者集成和使用。
5. 云原生支持：Milvus 支持在Kubernetes環(huán)境中部署，使得其能夠利用云原生技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，如容器化、微服務(wù)架構(gòu)和自動(dòng)化管理。

Milvus 的設(shè)計(jì)理念是提供一個(gè)靈活、高效和易于使用的向量數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，幫助用戶解決在處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)遇到的挑戰(zhàn)。它的開(kāi)源特性也為廣泛的社區(qū)合作提供了可能，使得其功能和性能不斷得到提升和優(yōu)化。

Faiss

Faiss 是由 Facebook AI Research（FAIR）開(kāi)發(fā)的一個(gè)高效的庫(kù)。Faiss 特別適合處理大量高維數(shù)據(jù)的相似度搜索任務(wù)，常用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域中的應(yīng)用，如圖像檢索、視頻推薦和自然語(yǔ)言處理等。

以下是 Faiss 的一些關(guān)鍵特性：

1. 高效的索引結(jié)構(gòu)：Faiss 提供多種索引結(jié)構(gòu)和搜索算法，包括扁平（flat）索引、倒排文件（IVF）索引和基于量化的索引（如 PQ 和 OPQ）。這些索引能夠在維護(hù)較高查詢精度的同時(shí)，顯著提高搜索速度。
2. 支持批量查詢：Faiss 設(shè)計(jì)了優(yōu)化的批處理查詢，能夠同時(shí)處理多個(gè)查詢，這樣可以充分利用現(xiàn)代多核CPU的計(jì)算資源，極大提高處理速度。
3. 靈活的距離計(jì)算：它支持多種距離計(jì)算方法，包括L2（歐氏距離）和內(nèi)積，用戶可以根據(jù)具體需求選擇適合的度量方式。
4. GPU加速：Faiss 還提供了GPU版本，可以利用GPU強(qiáng)大的并行處理能力來(lái)進(jìn)一步加速向量搜索和聚類計(jì)算。
5. 易于集成和使用：Faiss 可以與 Python 緊密集成，通過(guò)提供的 Python 接口，用戶可以方便地在 Python 環(huán)境中使用 Faiss 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。

Faiss 的設(shè)計(jì)目標(biāo)是提供一種既快速又準(zhǔn)確的方式來(lái)搜索和聚類數(shù)十億級(jí)別的向量數(shù)據(jù)。它的高效性使其在工業(yè)級(jí)應(yīng)用中非常受歡迎，而開(kāi)源的特性也使得社區(qū)能夠持續(xù)對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。

Weaviate  

Weaviate 是一個(gè)開(kāi)源的向量搜索引擎，它采用了最新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)優(yōu)化向量搜索和存儲(chǔ)。Weaviate 使用圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)組織數(shù)據(jù)，支持高效的向量索引和近似最近鄰（ANN）搜索。

以下是 Weaviate 的一些關(guān)鍵特性：

1. 基于圖的數(shù)據(jù)模型：Weaviate 使用圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都作為圖中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)可以通過(guò)邊相互連接，以表示復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。
2. 機(jī)器學(xué)習(xí)集成：Weaviate 直接集成了機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如Transformer模型，用于自動(dòng)將文本和其他數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換成高維向量。這種集成簡(jiǎn)化了AI驅(qū)動(dòng)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)流程。
3. 模塊化和可擴(kuò)展：Weaviate 的架構(gòu)支持模塊化，用戶可以根據(jù)需要添加不同的模塊來(lái)擴(kuò)展功能，如自定義向量化模塊或特定的數(shù)據(jù)連接器。
4. 實(shí)時(shí)索引與查詢：Weaviate 設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)索引和查詢的能力，支持在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行高效的向量搜索。
5. 豐富的API和客戶端支持：Weaviate 提供了RESTful API、GraphQL接口，以及多種客戶端庫(kù)（如Python、JavaScript），便于開(kāi)發(fā)者使用和集成。
6. 云原生和高可用性：Weaviate 是為云環(huán)境優(yōu)化的，支持在Kubernetes上部署，確保了高可用性和彈性。

Weaviate 為開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)功能強(qiáng)大、靈活且易于使用的向量搜索平臺(tái)，特別適用于那些需要深入挖掘和理解大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)集的應(yīng)用。

比較

最后我們基于一些常用標(biāo)準(zhǔn)來(lái)比較這些開(kāi)源向量數(shù)據(jù)庫(kù)

1、開(kāi)源協(xié)議

作為項(xiàng)目的最主要的一個(gè)選擇標(biāo)準(zhǔn)就是開(kāi)源的協(xié)議類型。一般向量數(shù)據(jù)庫(kù)類軟件傾向于選擇對(duì)商業(yè)和開(kāi)源社區(qū)都友好的許可證，以鼓勵(lì)技術(shù)的采用和發(fā)展。上面的四個(gè)庫(kù)也不例外

Faiss使用最開(kāi)放的MIT，其他的庫(kù)也都對(duì)商業(yè)使用友好。

2、關(guān)鍵特征對(duì)比

對(duì)比來(lái)看：

• 易用性: Chroma 強(qiáng)調(diào)在 Jupyter Notebook 上的易用性，而 Weaviate 則強(qiáng)調(diào)其 GraphQL API 的靈活性和效率。
• 存儲(chǔ)與性能: Milvus 在存儲(chǔ)和查詢性能方面提供了內(nèi)存與持久存儲(chǔ)的結(jié)合，相比之下，F(xiàn)aiss 強(qiáng)調(diào) GPU 加速能力在搜索過(guò)程中的作用。
• 數(shù)據(jù)處理與更新: Milvus 提供自動(dòng)數(shù)據(jù)分區(qū)和容錯(cuò)，Weaviate 支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性。
• 搜索技術(shù): Chroma 和 Milvus 都提到了它們對(duì)搜索算法的支持，而 Faiss 則提供了適應(yīng)不同技術(shù)風(fēng)格的搜索技術(shù)，Weaviate 使用 GraphQL 提高了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義的效率。

3、使用案例

Chroma擅長(zhǎng)處理多媒體內(nèi)容，Milvus 提供通用的數(shù)據(jù)處理能力且特別適合于推薦系統(tǒng)和語(yǔ)言/視覺(jué)分析，F(xiàn)aiss 強(qiáng)調(diào)其 GPU 加速在搜索上的優(yōu)勢(shì)，而 Weaviate 則以其在企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用為特色。

4、支持語(yǔ)言

可以看到chroma基本是原始python的內(nèi)置庫(kù)了，對(duì)于跨語(yǔ)言調(diào)用這方面還是支持的不夠

5、GitHub Stars

雖然不是那么重要但是它可以側(cè)面反映出項(xiàng)目的受歡迎程度，Stars越多，意味著大家關(guān)注的程度就越高，這樣如果有問(wèn)題的話被解決的幾率也會(huì)更大

總結(jié)

Chroma在易用性上占優(yōu)，特別適合在Jupyter Notebook上進(jìn)行開(kāi)發(fā)、測(cè)試和生產(chǎn)，是處理多媒體數(shù)據(jù)，尤其是音頻和視頻搜索的理想選擇。

Milvus強(qiáng)調(diào)在存儲(chǔ)效率和數(shù)據(jù)查詢性能上的平衡，支持內(nèi)存和持久存儲(chǔ)，適用于各種數(shù)據(jù)類型和格式。它在電子商務(wù)、自然語(yǔ)言處理以及圖像和視頻分析等多個(gè)方面有廣泛應(yīng)用，特別是在數(shù)據(jù)分區(qū)、負(fù)載均衡和容錯(cuò)方面提供了強(qiáng)大的支持。

Faiss可以進(jìn)行GPU加速的高速檢索，特別擅長(zhǎng)處理龐大數(shù)據(jù)集的快速最近鄰搜索，適用于不同技術(shù)需求和數(shù)據(jù)環(huán)境，能夠與多種技術(shù)風(fēng)格相協(xié)調(diào)。

Weaviate則提供了GraphQL-based API，強(qiáng)調(diào)與知識(shí)圖的靈活高效交互。支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性，以及通過(guò)模式推斷功能，自動(dòng)化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義的過(guò)程，適合于需要數(shù)據(jù)分類和企業(yè)資源規(guī)劃的場(chǎng)合。

它們都能提供高效的搜索能力和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力，但在細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)和特定功能上各有側(cè)重，這需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求來(lái)決定最合適的選擇。選擇使用哪個(gè)庫(kù)將取決于數(shù)據(jù)的類型、處理需求和預(yù)期的使用場(chǎng)景。