向量数据库
- 什么是向量
- 什么是向量数据库
- 原理
- 应用场景
- 向量数据库的选型
- 主流向量数据库介绍
- 向量数据库对比
- 主流向量数据库对比表
- 选型建议
什么是向量
向量是一组有序的数值,表示在多维空间中的位置或方向。向量通常用一个列或行的数字集合来表示,这些数字按顺序排列。
在向量数据库中,向量(Vector) 是一种数学表示形式,用于将数据(如文本、图像、音频等)转换为高维空间中的数值化特征。每个向量由一组有序的数值(浮点数)组成,这些数值描述了数据在多维空间中的位置和特征,使得计算机可以通过数学运算(如计算距离或相似度)来比较和分析数据之间的关系。
什么是向量数据库
向量数据库(Vector database)、向量存储或向量搜索引擎是一种能够存储向量(固定长度的数值列表)及其他数据项的数据库。向量数据库通常实现一种或多种近似最近邻(Approximate Nearest Neighbor,ANN)算法,使用户可以使用查询向量搜索数据库,以检索最匹配的数据库记录。
通俗的来说,例如你想喝一杯“类似摩卡(向量[12,13,19,8,9])但苦味更少”的咖啡:
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传统菜单:只能按名称选(“摩卡在A10单元格”)。
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向量数据库:
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每款咖啡用5个数字编码特征(如[甜度, 苦度, 浓度, 奶香, 温度])。
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计算所有咖啡与摩卡的“数字距离”,秒推最接近的(如[10,9,18,9,8]的焦糖拿铁)。
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原理
1. 向量表示:
- 数据(文本、图像、音频等)通过嵌入模型(如BERT、ResNet)转换为高维向量(通常数百到数千维),这些向量捕捉了数据的语义或特征信息。
2. 相似度计算:
- 使用距离度量(如余弦相似度、欧氏距离)量化向量间的相似性。相似度越高,数据相关性越强。
3.高效索引与检索:
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索引结构:采用树结构(KD-Tree)、哈希(局部敏感哈希,LSH)或图索引(HNSW)加速搜索。
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近似最近邻(ANN)算法:如FAISS、ScaNN,牺牲少量精度换取高速搜索,适合大规模数据。
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分布式架构:通过分片和并行计算(如Elasticsearch的分布式检索)提升扩展性。
4.数据管理:
- 支持增删改查操作,部分系统提供持久化存储和事务支持,但通常优先考虑性能而非强一致性。
应用场景
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增强检索(RAG):
- 结合大语言模型(LLM),从向量数据库中检索上下文信息,提升生成内容的准确性。
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推荐系统:
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示例:电商平台根据用户行为向量推荐相似商品。
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技术:匹配用户向量与物品向量,计算Top-K相似结果。
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多媒体检索:
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图像/视频检索:以图搜图(如Google Images)、视频片段匹配。
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音频检索:通过哼唱片段查找歌曲。
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自然语言处理:
- 语义搜索:用自然语言查询匹配相关文档(如ChatGPT的知识检索)。
问答系统:从知识库中检索与问题语义相近的答案。
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生物信息学:
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基因序列比对:通过向量化DNA序列快速查找相似片段。
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蛋白质结构预测:比对蛋白质特征向量。
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异常检测:
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金融风控:检测与正常交易模式偏离的异常向量。
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工业物联网:识别设备传感器数据中的异常模式。
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向量数据库的选型
主流向量数据库介绍
- Weaviate
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简介:开源/托管的多模态数据库,支持向量与图数据混合存储,内置NLP模型,适用于语义搜索和知识图谱。
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亮点:语义搜索、多模态扩展、GraphQL接口。
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场景:知识管理、内容推荐、复杂语义查询。
https://github.com/weaviate/weaviate
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- Qdrant
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简介:高性能开源向量数据库,基于Rust实现,支持高效过滤查询和混合检索,适合低延迟场景。
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亮点:Rust驱动性能、强过滤能力、轻量级部署。
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场景:实时推荐、AI实验室实验、高并发检索。
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https://github.com/qdrant/qdrant
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https://qdrant.tech/
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- Milvus
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简介:企业级开源向量数据库,支持分布式架构和多种索引算法,专为大规模向量搜索设计。
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亮点:可扩展性强、混合查询(向量+标量)、成熟生态。
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场景:电商推荐、图像检索、PB级数据处理。
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https://github.com/milvus-io/milvus
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https://milvus.io/zh
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- MyScale
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简介:全托管云原生数据库,支持SQL与向量混合查询,集成OLAP实时分析能力。
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亮点:SQL兼容、分析+检索一体化、云托管免运维。
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场景:实时数据分析+搜索、企业级云服务。
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https://github.com/myscale/myscaledb
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https://myscale.com/docs/zh/overview/
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- pgvector
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简介:PostgreSQL轻量级扩展,为PG生态提供向量支持,适合小型项目快速集成。
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亮点:无缝兼容PG、简单易用、低成本。
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场景:已有PG系统的向量增强、轻量级RAG应用。
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https://github.com/pgvector/pgvector
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Chroma
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简介:轻量级开源向量库,专注AI应用集成(如LangChain),简化开发流程。
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亮点:API极简、快速实验、专注RAG场景。
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场景:小型LLM项目、开发者原型验证。
https://github.com/chroma-core/chroma?tab=readme-ov-file
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OpenSearch
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简介:开源搜索引擎(AWS维护),通过插件支持向量搜索,兼容Elasticsearch生态。
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亮点:混合搜索(文本+向量)、ES生态迁移友好。
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场景:AWS环境下的多模态搜索、日志分析增强。
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https://opensearch.org/docs/latest/
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- TiDB Vector
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简介:TiDB的向量扩展,结合HTAP能力,支持事务与分析混合负载。
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亮点:事务+向量、分布式架构、企业级扩展。
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场景:金融风控、实时分析+检索一体化。
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https://github.com/pingcap/tidb
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https://tidb.net/
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- Elasticsearch
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简介:成熟开源搜索引擎,通过插件支持向量功能,适合混合搜索场景。
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亮点:全文检索+向量、生态完善、企业级支持。
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场景:日志分析增强、多模态内容平台。
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https://www.elastic.co/cn/elasticsearch
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- Couchbase
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简介:NoSQL文档数据库,通过插件或自定义实现向量搜索,灵活性高。
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亮点:多模态数据管理、高扩展性、企业级存储。
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场景:金融、零售行业的多模态数据管理。
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https://www.couchbase.com/
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- VikingDB
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简介:VikingDB 是字节内部的向量数据库产品,支持大规模、高性能、多场景的向量检索,是 AI 原生应用程序的基础设施。
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亮点:专注于高性能向量搜索的数据库,高性能,低延迟。
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场景:腾讯云用户的图像/视频搜索、广告推荐。
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https://www.volcengine.com/docs/84313/1254442
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- AnalyticDB
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简介:阿里云向量引擎,支持实时分析与向量检索,针对电商场景优化。
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亮点:实时分析、多模态搜索、阿里云无缝集成。
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场景:电商推荐、用户行为分析、云原生企业应用。
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https://help.aliyun.com/zh/analyticdb/
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向量数据库对比
主流向量数据库对比表
名称 | 开源/托管 | 核心特性 | 索引算法 | 分布式支持 | 语言支持 | 云原生 | 适用场景 | 社区/生态 | 优缺点 |
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Weaviate | 开源/托管 | 向量搜索、混合搜索、模块化、可扩展 | HNSW, IVF | ✔️ | Python, GraphQL | ✔️ | 知识图谱、语义搜索 | 活跃社区,商业托管版 | 优点:开源、可扩展、支持混合搜索、社区丰富;缺点:大型部署需资源较多 |
Qdrant | 开源 | 高性能向量相似搜索、过滤功能 | HNSW | ✔️ | Python, Rust, REST | ✔️ | 高吞吐低延迟场景 | 社区增长快,文档完善 | 优点:高性能、易部署;缺点:生态扩展性较弱 |
Milvus | 开源 | 可扩展的向量数据库、分布式部署 | HNSW, IVF, ANNOY | ✔️ | Python, Java, Go等 | ✔️ | 大规模向量搜索、推荐系统 | 活跃社区,Zilliz商业支持 | 优点:高度可扩展;缺点:运维复杂度高 |
MyScale | 开源/托管 | 基于ClickHouse的向量搜索支持 | HNSW, IVF | ✔️ | SQL, Python | ✔️ | 实时分析+向量检索 | MyScale官方支持 | 优点:高性能、SQL兼容;缺点:社区支持有限 |
pgvector | 开源 | PostgreSQL的向量相似搜索扩展 | IVFFlat, HNSW | ❌ | SQL, Python | ❌ | 小型项目、PG生态集成 | PostgreSQL社区 | 优点:无缝集成PG;缺点:不支持分布式 |
Chroma | 开源 | 专为AI应用设计的嵌入式数据库 | HNSW | ❌ | Python | ❌ | 小型项目、LLM增强检索(RAG) | 新兴社区,简化API | 优点:易用性高;缺点:扩展性有限 |
OpenSearch | 开源 | 搜索和分析套件,支持向量搜索插件 | HNSW, IVF | ✔️ | REST, Java, Python | ✔️ | 混合搜索(文本+向量) | AWS主导,社区中等 | 优点:兼容ES生态;缺点:向量功能需插件 |
TiDB Vector | 开源 | TiDB的向量扩展,支持混合工作负载 | HNSW, IVF | ✔️ | SQL, Python | ✔️ | 企业级混合负载场景 | PingCAP社区支持 | 优点:事务+向量;缺点:功能较新 |
Elasticsearch | 开源/托管 | 分布式搜索和分析引擎,支持向量插件 | HNSW | ✔️ | REST, Java, Python | ✔️ | 混合搜索(文本+向量) | 成熟生态,企业级支持 | 优点:生态强大;缺点:向量非原生 |
Couchbase | 部分开源/托管 | NoSQL文档数据库,原生向量支持有限 | 自定义 | ✔️ | Java, Python, .NET | ✔️ | 多模态数据管理 | 企业级支持 | 优点:灵活数据模型;缺点:向量需额外开发 |
VikingDB | 开源 | 专注于高性能向量搜索的数据库 | HNSW | ✔️ | Python, REST | ✔️ | 云原生企业级搜索 | 腾讯云官方支持 | 优点:高性能、低延迟;缺点:社区支持较少 |
AnalyticDB | 托管 | 云原生数据仓库,支持大规模数据分析 | HNSW | ✔️ | SQL, Python | ✔️ | 电商推荐、多模态搜索 | 阿里云官方支持 | 优点:PB级数据处理;缺点:非开源 |
关键对比维度说明
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索引算法:
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HNSW:平衡速度与精度,适合大多数场景。
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IVF:适合大规模数据分片检索。
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IVFFlat:精度高但速度较慢(pgvector默认)。
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分布式支持:
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✔️:适用于企业级海量数据(如Milvus、TiDB Vector)。
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❌:适合单机或轻量级场景(如Chroma、pgvector)。
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云原生:
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托管服务(如VikingDB、AnalyticDB)无需运维,适合快速部署。
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开源方案(如Milvus、Qdrant)需自行搭建集群。
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适用场景:
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大规模检索:Milvus、MyScale、TiDB Vector。
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轻量级集成:Chroma、pgvector。
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云服务:VikingDB(腾讯)、AnalyticDB(阿里)、MyScale。
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选型建议
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企业级大规模场景:Milvus、TiDB Vector(兼顾事务与分析)。
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云服务托管:VikingDB(腾讯)、AnalyticDB(阿里)、MyScale。
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轻量级开发:Chroma(RAG)、pgvector(PG生态)。
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高性能与过滤:Qdrant(Rust驱动)、Weaviate(语义+图混合查询)。