大模型训练，这12大向量数据库体验最佳!

语言大模型LLM的风靡，让向量数据库成为网红。你可以已经听说过专家的演讲，LLM为什么离不开向量数据库，可以参考文章：一文看清向量数据库与大模型藕断丝连的故事。

可以，大模型铸就了向量数据库的未来。专家将原因归纳为几点：

首先，向量数据库可以更快地处理大型数据集。这些向量数据库专门设计用于有效地存储和检索数据，从而加快处理时间。通过利用向量表示的数据，LLM可以快速分析和理解大量信息，从而提高效率并缩短处理时间。

其次，可扩展性是向量数据库另一个的关键。这些数据库可以根据用户的需求无缝扩展或缩减，使其能够在不影响性能的情况下，有效地管理大量数据。这种可扩展性使LLM能够处理多样化和不断发展的数据集，确保其在动态环境中的有效性，并满足用户不断增长的需求。

第三，向量数据库提供的精确相似性匹配功能，对于各种应用特别是在语音和图像识别至关重要。通过将音频和视频数据表示为向量，LLM可以准确地识别和匹配相似的项目，从而实现高度准确的语音和图像识别功能。

最后，向量数据库通过利用高级搜索算法增强了搜索功能。有了这些数据库，LLM可以提供更有效和更相关的搜索结果，使用户能够有效地访问所需的信息。搜索效率的这种提高有助于为与基于 LLM 的应用程序交互的个人提供更加无缝和用户友好的体验。

基于这样的认知，我们推荐目前在市场上影响广泛的12大向量数据库，供大家选用。

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1.Transwarp Hippo，企业级云原生分布式向量数据库

星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。

优势特点：与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。云原生技术，支持弹性扩缩容。星环分布式向量数据库Hippo采用全面容器化部署，支持服务的弹性扩缩容，同时具备多租户和强大的资源管控能力。

基于星环分布式向量数据库Hippo，可以有效地解决大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题。通过将最新资料、专业知识、个人习惯等海量信息向量存储在星环分布式向量数据库Hippo中，可以极大地拓展大模型的应用边界，让大模型保持信息实时性，并能够动态调整，使大模型拥有“长期记忆”。

此外，通过星环分布式向量数据库Hippo对向量数据进行存储，有效解除大模型对输入的限制，并且大模型在安全机制下访问向量数据库中的隐私数据，可以充分保证数据安全，杜绝隐私泄露风险。

同时星环科技还将分布式向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB结合，并以此作为微调的数据凭依，可以更低成本、更高效地构建特定领域的大模型应用。

2.Tencent Cloud VectorDB，从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化

腾讯云AI原生(AI Native)向量数据库Tencent Cloud VectorDB，是从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化的向量数据库。

据介绍，腾讯云向量数据库最高支持10亿级向量检索规模，延迟控制在毫秒级，相比传统单机插件式数据库检索规模提升10倍，同时具备百万级每秒查询(QPS)的峰值能力。

针对大模型场景，VectorDB在接入层、计算层、存储层实现了全面AI化：在接入层，智能化支持自然语言文本的直接检索;在计算层，通过AI算子替代企业寻找/调优AI算法，将接入工期从一个月缩短到3天;在存储层，融合智能压缩算法，把向量存储成本降低50%。

统计显示，将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗，相比传统方式可以实现10倍效率的提升。如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低2～4个数量级。

3.MongoDB Atlas Vector Search，改变了生成式AI和语义搜索与应用集成

开发人员喜欢的数据库MongoDB推出了Atlas Vector Search。这个NoSQL数据库最近整合了向量搜索功能，彻底改变了生成式AI和语义搜索与应用程序的集成。

通过将MongoDB的强大功能与向量搜索相结合，开发人员可以在数据分析、推荐系统和自然语言处理中解锁新的可能性。

借助 Atlas 向量搜索，开发人员能够毫不费力地对非结构化数据进行搜索。它使他们能够使用您喜欢的机器学习模型生成向量嵌入，无论是 OpenAI、Hugging Face 还是其他模型，并将它们直接存储在 Atlas 中。

这个强大的功能支持广泛的用例，包括相似性搜索、推荐引擎、问答系统、动态个性化和LLM的长期记忆。

4.DataStax，消除耗时的配置更改来简化开发过程

DataStax是基于Apache Cassandra构建的多 DBaaS，最近推出了AstraDB，一个向量数据库，旨在简化应用程序开发流程，使开发人员能够更快，更有效地创建应用。

通过与处理Cassandra操作的AstraDB集成，AppCloudDB将开发人员从数据库管理的复杂性中解放出来，使他们能够专注于应用程序创建。它通过消除耗时的配置更改来简化开发过程的每一步，使开发人员能够将时间用于编写重要的代码。

开发人员可以在任何云环境中提高应用性能，而无需手动扩展或缩减。它提供了一个无缝且可扩展的解决方案，确保应用程序以最佳方式运行，而无需进行性能优化和云基础架构管理。AstraDB 使开发人员能够加快应用程序开发周期，简化工作流程，并高效交付高性能应用程序。

5.Milvus，开源、高度可扩展，简化海量数据的存储和分析

Milvus是一个开源的向量数据库系统，专为高效处理复杂数据而设计。Milvus在 GitHub 上超过20000颗星。

Milvus为数据检索和分析提供了高速和高性能，使其成为需要快速洞察的应用程序的理想选择，可以有效地处理海量数据集，简化海量数据的存储和分析。

Milvus支持多种向量数据格式，包括音频、文本和图像，允许数据表示的灵活性。Milvus 全面的索引能力可实现快速准确的向量相似度搜索，提升搜索结果的精度。它还支持实时更新，确保最新数据的可用性进行分析。

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6.Weaviate，时间序列分析功能使其对预测和异常检测项目更有效

Weaviate是一个开源的矢量数据库，允许用户存储来自喜欢的ML模型的数据对象和矢量嵌入，并无缝扩展到数十亿个数据对象。

Weaviate也是一个功能强大且用户友好的数据库，专门存储和搜索高维向量。它引入了语义搜索，使用户能够根据含义和上下文而不仅仅是关键字来查找相关对象。Weaviate支持实时更新，使数据库与最新更改保持同步。其灵活的模式可以轻松适应不同的数据类型和结构。

其中，矢量搜索，无论是自带矢量还是使用其中一个矢量化模块，都可以为数十亿个数据对象编制索引以进行搜索。

混合搜索，结合多种搜索技术，例如基于关键字的搜索和矢量搜索，以提供最先进的搜索体验。

创成式搜索，通过 GPT-3 等 LLM 模型来改善搜索结果，以创建下一代搜索体验。

作为一个开源解决方案，Weaviate提供可见性和自定义选项以满足特定需求。它通过分析用户查询来提供个性化建议，改善用户体验。与深度学习框架的集成使其适用于图像或文本分类任务，其时间序列分析功能使其对预测和异常检测项目有效。

7.Pinecone，完全托管的矢量数据库，实现业务转型

Pinecone可以处理大量数据，使其适用于大型项目，并能够检测大型数据集中的模式和不规则性，实时更新可确保数据库持续保持最新状态。

Pinecone针对文本等高维数据类型进行了优化，增强了对复杂数据的理解和搜索能力。其自动索引功能加快了搜索速度，实现了分组和推荐的高效相似性搜索。

此外，Pinecone 还提供了识别时间序列数据中异常行为的功能，使其对异常检测很有价值。

8.RedisVector，使用Redis 企业版构建基于AI的智能应用

RedisVector是一个向量数据库，专注于向量数据的有效处理。它擅长存储和分析大量向量数据，包括张量、矩阵和数值数组。通过利用内存数据存储Redis，RedisVector可提供高性能的查询响应时间。它提供内置的索引和搜索功能，可以快速搜索和查找相似的载体。

RedisVector支持各种距离测量，用于比较向量和执行复杂的分析操作。通过对向量数据的操作，包括元素级算术和聚合，RedisVector 为处理向量提供了一个多功能环境。它特别适用于处理和分析高维向量数据的机器学习应用，从而能够创建定制的推荐系统和基于相似性的准确搜索。

9.SingleStore，支持使用常见的SQL查询，轻松与数据库进行交互

SingleStore是一个可扩展的数据库，擅长数据处理和高性能分析。内置矢量数据库SingleStoreDB 提供对向量的内置相似性搜索，为您的生成式AI应用程序添加内存。

SingleStoreDB 提供强大的向量数据库功能，非常适合基于AI的应用、聊天机器人、图像识别等，无需您仅为向量工作负载运行专用矢量数据库。

与传统的向量数据库不同，SingleStoreDB将向量数据存储在关系表中，与其他类型的数据一起存储。通过将向量数据与相关数据放在一起，您可以充分利用SQL的功能轻松查询矢量数据的扩展元数据和其他属性。

SingleStoreDB可以通过跨多个节点水平扩展来处理大量数据，从而确保高可用性和可扩展性。SingleStore利用内存技术进行快速数据处理和分析。它支持实时分析，允许用户实时解释和分析数据，促进快速决策。

SingleStore的完整SQL支持，支持使用常见的SQL查询，轻松与数据库进行交互。它支持连续的数据管道，便于从各种来源顺利接收数据。SingleStore 还与机器学习工具和库集成，支持高级分析。其对时间序列数据的高效管理使其适用于物联网、银行和监控等应用。

10.Relevance AI，实时搜索功能可实现对所需信息的即时访问

Relevance AI是一个全面的向量数据库，旨在存储、搜索和分析大量数据。它提供快速的查询响应时间，使用户能够快速从数据中检索见解。

借助高级算法，Relevance AI可提供精确且相关的搜索结果。它支持各种数据类型和格式，使其适用于处理不同的数据集，实时搜索功能可实现对所需信息的即时访问。

Relevance AI能够处理少量和大量数据，使其适用于广泛的应用程序。通过利用用户偏好和历史数据，它可以为用户创造个性化体验，提高参与度和满意度。

11.Qdrant，提供了数据探索的灵活性

Qdrant是一种多功能的向量数据库解决方案，擅长有效的数据管理和分析。它提供了用于在数据集中查找相似对象的高级搜索技术，从而能够有效地检索相关项目。

Qdrant的可扩展性使其能够在不影响性能的情况下处理越来越多的数据。它支持实时更新和索引，确保数据库保持最新和可搜索。

通过各种查询选项，包括过滤器、聚合和排序，Qdrant 提供了数据探索的灵活性。它对于基于相似性的建议、异常检测和图像/文本搜索应用程序特别有用。

12.Vespa.ai，支持地理空间搜索

Vespa.ai以其快速查询结果和实时分析功能而闻名。通过集成ML算法，Vespa.ai 可实现高级数据分析和预测建模。Vespa.ai的高数据可用性和容错性，确保了连续服务和最短的停机时间。

可定制的排名选项使组织能够确定优先级并获得最相关的数据。Vespa.ai 支持地理空间搜索，支持对空间应用程序进行基于位置的搜索。它特别适用于媒体和内容驱动的应用程序，提供有针对性的广告和实时统计数据，以改善受众定位。

参考资料：

·https://analyticsindiamag.com/10-best-vector-database-for-building-llms/

·https://mp.weixin.qq.com/s/dUzVEIH7HTewHLZCR79ddQ

·https://mp.weixin.qq.com/s/dFb08FmUdA20oyM9PsDVOg

·https://relevanceai.com/

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