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三大開源向量數(shù)據(jù)庫大比拼

譯文
數(shù)據(jù)庫
本文將探討三大開源向量數(shù)據(jù)庫的用例、關(guān)鍵特性、性能指標(biāo)和支持的編程語言等,以便全面客觀地概述每種數(shù)據(jù)庫。

譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

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

本文將對三開源向量數(shù)據(jù)庫:Chroma、Milvus和Weaviate進(jìn)行如實的比較。我們將探討它們的用例、關(guān)鍵特性、性能指標(biāo)支持的編程語言等,以便全面公正地概述數(shù)據(jù)庫。

向量數(shù)據(jù)庫的定義

最簡單的定義而言,向量數(shù)據(jù)庫將信息存儲為向量向量嵌入向量是數(shù)據(jù)對象的數(shù)版本。

正因為如此,向量嵌入是針對非常大的非結(jié)構(gòu)化或半非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行索引和搜索的強大方法。這些數(shù)據(jù)集可以由文本、圖像或傳感器數(shù)據(jù)組成,向量數(shù)據(jù)庫將這些信息排序為易于管理的格式。

向量數(shù)據(jù)庫使用高維向量工作,高維向量數(shù)百個不同的維度,每個維度都與數(shù)據(jù)對象的特定屬性相關(guān)聯(lián),因此帶來了無與倫比的復(fù)雜

不要與向量索引或向量搜索庫混淆,向量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)

  • 完全易于擴(kuò)展。
  • 很容易備份。
  • 支持動態(tài)數(shù)據(jù)更改
  • 提供高級別的安全性。

使用開源向量數(shù)據(jù)庫的好處

開源向量數(shù)據(jù)庫提供了許多優(yōu)于替代數(shù)據(jù)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(shè)計。
  • 開源向量數(shù)據(jù)庫龐大的開發(fā)社區(qū)提供支持,開發(fā)者隨時準(zhǔn)備協(xié)助解決任何問題或提供有關(guān)如何改進(jìn)項目的建議。
  • 開源解決方案預(yù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫是如何構(gòu)建的。
  • 開源產(chǎn)品在活躍社區(qū)的支持下,隨著技術(shù)的變化而不斷改進(jìn)和完善

開源向量數(shù)據(jù)庫比較:Chroma Vs. Milvus Vs. Weaviate

我們已經(jīng)了解了向量數(shù)據(jù)庫的定義以及開源解決方案具有的好處,現(xiàn)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(jìn)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(yīng)用程序,提供構(gòu)建復(fù)雜項目所需的所有資源。Chroma確保項目具有高度可擴(kuò)展性,并以最佳方式工作,以便高維向量可以快速存儲、搜索和檢索。

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(xiàn)場運行,使其成為任何企業(yè)的可行選擇,無論其IT基礎(chǔ)設(shè)施如何。

用例

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

2. Milvus

Milvus在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)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(shù)據(jù)檢索速度以及GPU支持,即使在處理非常龐大的數(shù)據(jù)集時也是如此。Milvus還可以與PyTorch和TensorFlow其他流行的框架集成,從而允許將其添加到現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)工作流中。

用例

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

開源向量數(shù)據(jù)庫可以應(yīng)用于一系列廣泛的行業(yè)和大量的應(yīng)用環(huán)境。另一個突出的例子涉及電子商務(wù),Milvus可以支撐準(zhǔn)確的推薦系統(tǒng),根據(jù)客戶的偏好和購買習(xí)慣來建議產(chǎn)品。

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(nèi)容的圖像檢索。另一個關(guān)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(chǔ)功能

3.Weaviate

接受比較的第三開源向量數(shù)據(jù)庫是Weaviate,它出現(xiàn)在自托管的解決方案和完全托管的解決方案中。無數(shù)企業(yè)使用Weaviate來處理和管理大型數(shù)據(jù)集,因為它具有出色的性能、簡單性和高度可擴(kuò)展性。

Weaviate能夠管理眾多數(shù)據(jù)類型,非常靈活,可以存儲向量和數(shù)據(jù)對象,這使得它非常適合需一系列搜索技術(shù)的應(yīng)用環(huán)境(比如向量搜索和關(guān)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(yīng)用軟件中的數(shù)據(jù)分類等項目

  • 相似性搜索
  • 語義搜索
  • 圖像搜索
  • 電子商務(wù)產(chǎn)品搜索
  • 推薦引擎
  • 網(wǎng)絡(luò)安全威脅分析與檢測
  • 異常檢測
  • 自動化數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)

現(xiàn)在我們對每向量數(shù)據(jù)庫的功能有了一番簡單的了解,不妨考慮更具體的細(xì)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


Chroma

Milvus

Weaviate

開源狀態(tài)

有,Apache-2.0許可證

有,Apache-2.0許可證

有,BSD-3-Clause許可證

發(fā)布日期

20232月

2019年10月

2021年1

用例

適合眾多應(yīng)用環(huán)境,支持多種數(shù)據(jù)類型和格式。

擅長基于音頻的搜索項目和圖像/視頻檢索。

適合眾多應(yīng)用環(huán)境,支持多種數(shù)據(jù)類型和格式。

極適合電子商務(wù)推薦系統(tǒng)、自然語言處理及圖像/視頻分析。

適合眾多應(yīng)用環(huán)境,支持多種數(shù)據(jù)類型和格式。

極適合企業(yè)資源規(guī)劃軟件中的數(shù)據(jù)分類。

關(guān)鍵特性

極易于使用。

開發(fā)、測試和生產(chǎn)等環(huán)境都使用Jupyter筆記本上的同一API。

強大的搜索、過濾

和密度估計功能。

使用內(nèi)存中存儲和持久性存儲來提供高速查詢和插入性能。

為大規(guī)模向量數(shù)據(jù)處理提供自動化的數(shù)據(jù)分區(qū)、負(fù)載均衡和容錯。

支持眾多向量相似性搜索算法。

提供基于GraphQL的API,與知識圖交互時提供靈活性

和高效率。

支持實時數(shù)據(jù)更新,確保知識圖在最新變化后仍然最新。

模式推理功能使定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的過程實現(xiàn)了自動化。

支持的編程語言

Python或JavaScript

Python、Java、C++和Go

Python、Javascript和Go

社區(qū)和行業(yè)知名度

強大社區(qū),提供Discord頻道,可回答實時查詢。

GitHub、Slack、Reddit和Twitter上有活躍的社區(qū)。

1000多企業(yè)用戶。

豐富的說明文檔。

專門的論壇和活躍的Slack

Twitter和LinkedIn社區(qū)。

外加定期播客和新聞簡報。

豐富的說明文檔。

性能指標(biāo)

沒有

https://milvus.io/docs/benchmark.md

https://weaviate.io/developers/

weaviate/benchmarks/ann

GitHub星標(biāo)

9000

23500

7800

結(jié)論

這篇比較指南中每開源向量數(shù)據(jù)庫大、易于擴(kuò)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(shù)量驚人的企業(yè)信任這個向量數(shù)據(jù)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(xì)的說明文檔和支持。一個關(guān)鍵的用例是企業(yè)資源規(guī)劃軟件中的數(shù)據(jù)分類,但這解決方案對于眾多項目來說堪稱完美。

原文標(biāo)題:An Honest Comparison of Open Source Vector Databases,作者:Nahla Davies


責(zé)任編輯:華軒 來源: 51CTO
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