向量数据库汇总

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
简介: 向量数据库汇总

向量数据库

Tencent Cloud VectorDB

  • VectorDBBench得分为13.40

Zilliz Cloud

  • VectorDBBench得分为13.20

TensorDB

  • VectorDBBench得分为5.75

Milvus

  • 国内首个支持海量向量数据存储和查询的开源向量数据库,具有高性能、高扩展性和易用性强的特点。Milvus还提供了一系列高级功能,如向量搜索、相似度计算、聚类等,可以满足不同领域的需求
  • 官网地址

Weaviate

  • 开源的向量数据库,可以存储对象、向量,支持将矢量搜索与结构化过滤与云原生数据库容错和可拓展性等能力相结合。支持GraphQL、REST和各种语言的客户端访问。

Redis

  • 通过RedisSearch模块,也原生支持向量检索。RedisSearch是一个Redis模块,提供了查询、二级索引,全文检索以及向量检索等能力。

Qdrant

  • 面向下一代的生成式AI向量数据库,同时也具备云原生的特性。

Chroma

  • 开源的向量数据库,可以快速基于Python和JavaScript构建内存级LLM应用

Faiss

Elasticsearch

相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
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企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
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在实习期间构建了基于Milvus的向量数据库,用于存储和检索大模型问答对信息。遇到的问题包括:vectorFloat类型在JDK<16时不可用;数据结构和索引选择至关重要。流程包括创建数据库、配置Field、匹配与处理数据、计算Embedding并插入数据。Milvus构建涉及HNSW索引,调整索引参数以优化少量数据的查询速度。向量检索技术包括MMR检索,用于提高内容的多样性和相关性,以及单向量和批量向量搜索,用于高效地检索最相似的向量。搜索参数如`metric_type`、`nprobe`等可调优查询性能。
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MilvusPlus 是一个针对 Milvus 向量数据库的增强操作库,提供无侵入、损耗小的 API,简化 Milvus 交互。特性包括:注解配置、直观 API、Lambda 支持、主键自动生成及全局通用操作。支持 Spring 和 Solon 应用,通过配置文件管理数据库连接。应用场景如相似性搜索、推荐系统等。CRUD 模块提供类型安全的接口,IAMService 接口模块实现身份管理和权限控制。条件构造器简化查询条件构建。项目提供多种索引和度量类型。示例代码展示了如何使用 MilvusPlus 进行向量搜索操作。
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