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。