当前位置: 首页 > news >正文

开源向量数据库介绍说明

开源向量数据库
Milvus
特点:分布式、高性能,支持亿级向量检索。
支持的数据类型:文本、图像、音频、视频等。
使用场景:推荐系统、语义搜索、图像搜索。
数据存储后端:支持多种后端,如 SQLite、MySQL、PostgreSQL。

Qdrant
特点:高可用性、易用性,支持实时更新和过滤。
编程接口:支持 REST 和 gRPC。
使用场景:个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。

Weaviate
特点:基于 GraphQL 的向量数据库,内置嵌入生成。
特性:支持向量检索、分类和语义搜索。
数据存储后端:支持 S3 和内置存储。

Vespa
特点:支持向量搜索和大规模机器学习推理。
用途:内容推荐、广告和个性化。
扩展性:高扩展性和分布式计算。

Pinecone
特点:完全托管的向量数据库,易于集成和扩展。
用途:语义搜索、个性化推荐、NLP。
支持实时在线更新。

FAISS (Facebook AI Similarity Search)
特点:高效的最近邻搜索库,适合大规模数据集。
限制:仅支持嵌入,不是独立数据库。

Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)
特点:轻量级、快速构建树状索引。
限制:内存中的索引,缺乏数据库功能。

HNSWlib
特点:实现基于小世界网络的快速搜索。
使用场景:嵌入存储和检索。
优点:简单易用,高效性能。

OpenSearch k-NN
特点:在 OpenSearch 框架中支持近似最近邻向量搜索。
用途:结合全文检索和向量搜索。

Elasticsearch (with k-NN plugin)
特点:通过插件支持向量搜索。
使用场景:结合结构化数据和向量搜索。

Redis (Vector Similarity Search)
特点:通过模块实现的向量搜索。
优点:内存速度快,适合小规模、高速应用。

Vald
特点:基于 Go 语言开发,支持分布式环境和动态更新。
使用场景:实时搜索、推荐系统、AI 搜索。
后端支持:Kubernetes 原生支持。

ScaNN (Scalable Nearest Neighbors)
特点:Google 开源的向量搜索工具,专为大规模数据优化。
使用场景:AI 模型输出嵌入的高效检索。
限制:工具库形式,非独立数据库。

NGT (Neighborhood Graph and Tree)
特点:高效的 ANN 搜索库,支持多种索引类型。
使用场景:嵌入检索、推荐算法。

Towhee
特点:向量化数据流的开源框架,适合构建向量管道。
额外功能:自动化数据处理与嵌入生成。

[NoSQL Database with Vector Support (e.g., Cassandra, MongoDB)]
通过扩展模块支持向量功能,如 Cassandra 的嵌入功能。
使用场景:需要结合向量搜索和 NoSQL 数据。
特点:通过模块实现的向量搜索。
优点:内存速度快,适合小规模、高速应用。

托管服务向量数据库

Pinecone
提供完全托管服务,专注于易用性和扩展性。

Chroma
简单开源数据库,直接托管或集成第三方服务。
Zilliz Cloud

Milvus 的托管版本,提供分布式向量检索能力。
Vectara
专注于语义搜索的向量数据库服务。

Azure Cognitive Search
特点:微软云提供的语义和向量搜索支持。
集成:与 Azure AI 服务深度集成。

Google Vertex AI Matching Engine
特点:Google Cloud 上专门的高性能向量搜索服务。
使用场景:推荐、检索、个性化服务。

AWS Kendra
特点:AWS 提供的语义搜索和嵌入服务。
集成:与 AWS 的数据湖和服务兼容。

其他工具和框架

Haystack
特点:支持语义搜索和问答系统。
数据库支持:集成 Elasticsearch 或 Milvus。

LangChain
特点:侧重于嵌入和向量搜索的流水线工具。
使用场景:结合 LLM(大型语言模型)的向量化。

Postgres + pgvector
特点:向 PostgreSQL 数据库中添加向量支持。
使用场景:结合传统结构化数据的向量检索。

DuckDB + Embedding Extensions
特点:轻量级嵌入式分析数据库,支持向量扩展。
使用场景:小型向量数据分析。

Neo4j (Graph + Vector)
特点:结合图数据库和向量搜索。
使用场景:社交网络推荐、路径优化。

AnalyticDB for PostgreSQL
特点:阿里云提供的数据库,支持向量扩展和近似搜索。
使用场景:企业级 AI 应用。

相关文章:

开源向量数据库介绍说明

开源向量数据库 Milvus 特点:分布式、高性能,支持亿级向量检索。 支持的数据类型:文本、图像、音频、视频等。 使用场景:推荐系统、语义搜索、图像搜索。 数据存储后端:支持多种后端,如 SQLite、MySQL、Pos…...

【前端】深度解析 JavaScript 中的 new 关键字与构造函数

博客主页: [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: 前端 文章目录 💯前言💯构造函数的核心特性💯new 关键字的执行机制💯实例代码与详细解析代码示例代码逐步解析 💯new 的内部执行模拟执行过程的详细解析 &am…...

2024年华中杯数学建模C题基于光纤传感器的平面曲线重建算法建模解题全过程文档及程序

2024年华中杯数学建模 C题 基于光纤传感器的平面曲线重建算法建模 原题再现 光纤传感技术是伴随着光纤及光通信技术发展起来的一种新型传感器技术。它是以光波为传感信号、光纤为传输载体来感知外界环境中的信号,其基本原理是当外界环境参数发生变化时&#xff0c…...

使用 `typing_extensions.TypeAlias` 简化类型定义:初学者指南

使用 typing_extensions.TypeAlias 简化类型定义:初学者指南 什么是 TypeAlias?安装 typing_extensions示例代码:如何使用 TypeAlias示例 1:为简单类型定义别名示例 2:为复杂类型定义别名示例 3:结合 Union…...

如何快速批量把 PDF 转为 JPG 或其它常见图像格式?

在某些特定场景下,将 PDF 转换为 JPG 图片格式却具有不可忽视的优势。例如,当我们需要在不支持 PDF 查看的设备或软件中展示文档内容时,JPG 图片能够轻松被识别和打开;此外,对于一些网络分享或社交媒体发布的需求&…...

如何在组织中塑造和强化绩效文化?

在组织中塑造和强化绩效文化是一个系统性的工程。 一、明确绩效目标与期望 设定清晰目标 组织应根据自身战略规划,将长期目标分解为具体、可衡量、可实现、相关联、有时限(SMART)的短期和中期绩效目标。例如,一家连锁餐饮企业的…...

OllyDbg、CE简单介绍

基础知识: 想要破解软件,需要一些基础知识: 文件格式:Windows对应PE、Linux对应ELF、IOS对应Mash-0。文件格式是指操作系统规定的每个段(代码段、数据段、堆、栈)的大小、顺序等信息。 汇编语言&#xff1…...

Python函数——函数的返回值定义语法

一、引言 在Python中,函数的返回值是其核心功能之一,它使得函数能够将计算结果传递给调用者,进而推动程序的逻辑和功能实现。理解和掌握函数的返回值语法,不仅能够提高代码的模块化和可读性,还能使程序更加高效和灵活…...

【Pandas】pandas isna

Pandas2.2 General Top-level missing data 方法描述isna(obj)用于检测数据中的缺失值isnull(obj)用于检测数据中的缺失值notna(obj)用于检测数据中的非缺失值notnull(obj)用于检测数据中的非缺失值 pandas.isna() pandas.isna() 是 Pandas 库中的一个函数,用于…...

mysql 数据库表的大小

mysql 数据库表的大小 Mysql 查看数据库各个表占用空间 mysql如何查看数据库所有表大小 在MySQL中,要查看数据库所有表的大小,可以使用以下方法: 方法一:使用information_schema数据库 首先,通过命令行或图形界面…...

(6)JS-Clipper2之ClipperOffset

1. 描述 ClipperOffset类封装了对打开路径和关闭路径进行偏移(膨胀/收缩)的过程。 这个类取代了现在已弃用的OffsetPaths函数,该函数不太灵活。可以使用不同的偏移量(增量)多次调用Execute方法,而不必重新分配路径。现在可以在一次操作中对开放和封闭路…...

如何在Ubuntu中利用repo和git地址下载获取imx6ull的BSP

01-设置git的用户名和邮箱 git config --global user.name "suwenhao" git config --global user.email "2487872782qq.com"这里不设置的话后面在第5步的repo配置中还是会要求输入,而且以后进行相关操作都要输入,不妨现在就进行配置…...

Ruby On Rails 笔记5——常用验证下

3.Validation Options 3.1 :allow_nil 当验证值为nil时:allow_nil选项会跳过验证 class Coffee < ApplicationRecordvalidates :size, inclusion: { in: %w(small medium large),message: "%{value} is not a valid size" }, allow_nil: true end irb> Cof…...

JS听到了因果的回响

这是我学习JS的第11天了&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;我现在赶着周末学JS&#xff0c;然后还有二十多天就期末了呵呵呵。。。 图片切换模块 思路分析&#xff1a; 这是实现的代码&#xff0c;建议还是把不同的变量定义出来比较合适&#xff1a; //获取三个盒子// 小盒…...

【高中生讲机器学习】28. 集成学习之 Bagging 随机森林!

创建时间&#xff1a;2024-12-09 首发时间&#xff1a;2024-12-09 最后编辑时间&#xff1a;2024-12-09 作者&#xff1a;Geeker_LStar 嘿嘿&#xff0c;你好呀&#xff01;我又来啦~~ 前面我们讲完了集成学习之 Boooooosting&#xff0c;这篇我们来看看集成学习的另一个分支…...

硬件设计 | Altium Designer软件PCB规则设置

基于Altium Designer&#xff08;24.9.1&#xff09;版本 嘉立创PCB工艺加工能力范围说明-嘉立创PCB打样专业工厂-线路板打样 规则参考-嘉立创 注意事项 1.每次设置完规则参数都要点击应用保存 2.每次创建PCB&#xff0c;都要设置好参数 3.可以设置默认规则&#xff0c;将…...

【Elasticsearch】实现用户行为分析

&#x1f9d1; 博主简介&#xff1a;CSDN博客专家&#xff0c;历代文学网&#xff08;PC端可以访问&#xff1a;https://literature.sinhy.com/#/literature?__c1000&#xff0c;移动端可微信小程序搜索“历代文学”&#xff09;总架构师&#xff0c;15年工作经验&#xff0c;…...

python字符串处理基础操作总结

1.去掉空格或者特殊符号 input_str.strip() #去掉所有空格 input_str.lstrip() #去掉左边空格 input_str.rstrip() #去掉右边空格 def print_hi():input_str 今天天气不错&#xff0c;风和日丽 out input_str.strip()print(input_str)print(out)if __name__ __main__:print…...

电子商务人工智能指南 6/6 - 人工智能生成的产品图像

介绍 81% 的零售业高管表示&#xff0c; AI 至少在其组织中发挥了中等至完全的作用。然而&#xff0c;78% 的受访零售业高管表示&#xff0c;很难跟上不断发展的 AI 格局。 近年来&#xff0c;电子商务团队加快了适应新客户偏好和创造卓越数字购物体验的需求。采用 AI 不再是一…...

【论文阅读】相似误差订正方法在风电短期风速预报中的应用研究

文章目录 概述&#xff1a;摘要1. 引言2. 相似误差订正算法&#xff08;核心&#xff09;3. 订正实验3.1 相似因子选取3.2 相似样本数试验3.3 时间窗时长实验 4. 订正结果分析4.1 评估指标对比4.2 风速曲线对比4.3 分风速段订正效果评估4.4 风速频率统计 5. 结论与讨论 概述&am…...

浅谈 React Hooks

React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API&#xff0c;用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性&#xff08;例如生命周期方法、context 等&#xff09;。Hooks 通过简洁的函数接口&#xff0c;解决了状态与 UI 的高度解耦&#xff0c;通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...

脑机新手指南(八):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(下)

一、数据处理与分析实战 &#xff08;一&#xff09;实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波&#xff1a;勾选界面右侧 “60Hz” 复选框&#xff0c;可有效抑制电网干扰&#xff08;适用于北美地区&#xff0c;欧洲用户可调整为 50Hz&#xff09;。 平滑处理&…...

通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表

官方使用文档&#xff1a;Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后&#xff0c;会在本地和远程创建数据库&#xff1a; npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库&#xff1a; 现在&#xff0c;您的Cloudfla…...

PPT|230页| 制造集团企业供应链端到端的数字化解决方案:从需求到结算的全链路业务闭环构建

制造业采购供应链管理是企业运营的核心环节&#xff0c;供应链协同管理在供应链上下游企业之间建立紧密的合作关系&#xff0c;通过信息共享、资源整合、业务协同等方式&#xff0c;实现供应链的全面管理和优化&#xff0c;提高供应链的效率和透明度&#xff0c;降低供应链的成…...

蓝桥杯 2024 15届国赛 A组 儿童节快乐

P10576 [蓝桥杯 2024 国 A] 儿童节快乐 题目描述 五彩斑斓的气球在蓝天下悠然飘荡&#xff0c;轻快的音乐在耳边持续回荡&#xff0c;小朋友们手牵着手一同畅快欢笑。在这样一片安乐祥和的氛围下&#xff0c;六一来了。 今天是六一儿童节&#xff0c;小蓝老师为了让大家在节…...

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...

ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法

文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...

AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他

AI编程插件对比分析&#xff1a;CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者&#xff0c;分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

k8s业务程序联调工具-KtConnect

概述 原理 工具作用是建立了一个从本地到集群的单向VPN&#xff0c;根据VPN原理&#xff0c;打通两个内网必然需要借助一个公共中继节点&#xff0c;ktconnect工具巧妙的利用k8s原生的portforward能力&#xff0c;简化了建立连接的过程&#xff0c;apiserver间接起到了中继节…...