当前位置: 首页 > news >正文

如何选择开源向量数据库

文章目录

  • 评估维度
    • 查询性能
    • 索引与存储
    • 扩展性
    • 数据管理能力
    • 生态支持
  • 常见向量数据库对比



评估维度

选择开源向量数据库时,需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素,以下是关键的评估维度:选择开源向量数据库时,需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素,以下是关键的评估维度:

查询性能

  • 向量检索速度:评估ANN(Approximate Nearest Neighbor)查询的QPS(每秒查询数)。
  • 召回率:高效的向量数据库需要在速度和准确性之间找到平衡,例如HNSW、IVF+PQ等索引策略的效果。
  • 延迟:对于实时应用,低查询延迟非常重要。

索引与存储

  • 索引类型:支持HNSW(Hierarchical Navigable Small World)、IVF(Inverted File System)、PQ(Product Quantization)等不同索引方案,适用于不同规模的数据。
  • 索引构建速度:如果数据量较大,索引的构建速度可能会影响上线效率。
  • 压缩技术:是否支持量化(如PQ、OPQ)来减少存储占用。

扩展性

  • 是否支持分布式:大规模向量数据通常需要分布式存储,如Milvus、Vespa支持多节点部署。
  • 可扩展性:是否支持在线扩展、节点动态添加和删除。

数据管理能力

  • 支持结构化数据:是否能与关系型数据结合,如支持JSON存储、属性过滤等(如Milvus支持Hybrid Search)。
  • 数据更新和删除:有些向量数据库的删除和更新较慢(如HNSW删除代价高)。

生态支持

  • 语言SDK支持:是否提供Python、Java、Go等语言SDK,便于集成到现有系统。
  • 社区活跃度:社区是否活跃,是否有稳定的开源维护团队支持。
  • 开源协议:是否符合项目的开源需求,如Apache 2.0、MIT等。

常见向量数据库对比

数据库索引类型分布式支持适用场景主要优点
MilvusHNSW、IVF-PQ、DiskANN✅ 是大规模向量检索、RAG丰富的索引支持,支持结构化数据
FaissHNSW、IVF-PQ、LSH❌ 否高效离线索引、GPU加速超高性能,支持GPU
WeaviateHNSW+Filters✅ 是语义搜索、知识库内置全文搜索、GraphQL查询
AnnoyKD-Tree, Random Projection❌ 否小规模向量检索轻量级、无外部依赖
VespaHNSW✅ 是Web 搜索、广告推荐结构化+向量检索
PGVectorHNSW✅ 是PostgreSQL嵌入式关系型数据库+向量查询

相关文章:

如何选择开源向量数据库

文章目录 评估维度查询性能索引与存储扩展性数据管理能力生态支持 常见向量数据库对比 评估维度 选择开源向量数据库时,需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素,以下是关键的评估维度:选择开源向量数据库时&…...

c#面试题整理4

1.stirng str"",string strnull,俩者有何区别 空字符串占有存储控件,null不占用 2.class与struct的异同 异同class 可继承 引用类型 1.都可以定义方法字段 2.都可实例化,与类的使用几乎一样 struct 不可继承 值类型 只能声明带…...

智能焊机监测系统:打造工业安全的数字化盾牌

在现代工业生产中,焊机作为核心设备之一,其稳定性和安全性直接关系到生产效率和产品质量。德州迪格特科技有限公司推出的智能焊机监测系统,通过先进的技术手段,为工业生产构筑了一道坚固的安全防线。 智能监测,保障焊…...

Centos的ElasticSearch安装教程

由于我们是用于校园学习,所以最好是关闭防火墙 systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 个人喜欢安装在opt临时目录,大家可以随意 在opt目录下创建一个es-standonely-docker目录 mkdir es-standonely-docker 进入目录编辑yml文件 se…...

一二三应用开发平台——能力扩展:多数据源支持

背景 随着项目规模的扩大&#xff0c;单一数据源已无法满足复杂业务需求&#xff0c;多数据源应运而生。 技术选型 MyBatis-Plus 的官网提供了两种多数据源扩展插件&#xff1a;开源生态的 <font style"color:rgb(53, 56, 65);">dynamic-datasource</fon…...

pandas-基础(数据结构及文件访问)

1 Pandas的数据结构 1.1 Series 特点&#xff1a;一维的数据型对象&#xff0c;包含一个值序列和数据标签(即索引&#xff09; 创建Series&#xff1a; pandas.Series(dataNone, indexNone, dtypeNone, nameNone, copyFalse, fastpathFalse) 参数说明&#xff1a; data&a…...

数据分析与AI丨AI Fabric:数据和人工智能架构的未来

AI Fabric 架构是模块化、可扩展且面向未来的&#xff0c;是现代商业环境中企业实现卓越的关键。 在当今商业环境中&#xff0c;数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生&#xff0c;新的应用场景不断涌现&#xff0c;前沿探索持续拓展。可遗憾的是&…...

如何根据应用需求选择光谱相机

一、按核心参数匹配需求 ‌光谱范围‌ ‌农业监测‌&#xff1a;需覆盖可见光至近红外&#xff08;400-1000nm&#xff09;&#xff0c;以捕捉作物叶绿素、水分等特征‌。 ‌地质勘探‌&#xff1a;需宽光谱&#xff08;350-2500nm&#xff09;及高分辨率&#xff08;3-10nm…...

内存泄漏出现的时机和原因,如何避免?

由于时间比较紧张我就不排版了&#xff0c;但是对于每一种可能的情况都会出对应的代码示例以及解决方案代码示例。 内存泄漏可能的原因之一在于用户在动态分配一个内存空间之中&#xff0c;忘记将这部分内容手动释放。例如&#xff1a;&#xff08;c之中使用new分配内存没有使…...

Python第十六课:深度学习入门 | 神经网络解密

🎯 本节目标 理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生) 1. 神经元对比 生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特…...

从0到1,带你开启TypeScript的奇妙之旅

目录 一、TypeScript 是什么? 二、为什么要学习 TypeScript? 三、快速上手:环境搭建与 Hello World (一)安装 TypeScript (二)创建第一个 TypeScript 文件 (三)编译 TypeScript 文件 (四)运行编译后的 JavaScript 文件 四、深入 TypeScript 核心语法 (一)…...

如何修复“RPC 服务器不可用”错误

远程过程调用&#xff08;Remote Procedure Call&#xff0c; RPC&#xff09;是允许客户端在不同计算机上执行进程的众多可用网络进程之一。本文将深入探讨RPC如何在不同的软件系统之间实现无缝消息交换&#xff0c;同时重点介绍与RPC相关的常见错误的一些原因。 什么是远程过…...

【redis】五种数据类型和编码方式

文章目录 五种数据类型编码方式stringhashlistsetzset查询内部编码 五种数据类型 字符串&#xff1a;Java 中的 String哈希&#xff1a;Java 中的 HashMap列表&#xff1a;Java 中的 List集合&#xff1a;Java 中的 Set有序集合&#xff1a;除了存 member 之外&#xff0c;还有…...

今日头条文章爬虫教程

今日头条文章爬虫教程 随着互联网的发展&#xff0c;新闻资讯类平台如今日头条积累了海量的数据。对于数据分析师、研究人员等群体来说&#xff0c;获取这些数据进行分析和研究具有重要的价值。本文将介绍如何使用Python编写爬虫&#xff0c;爬取今日头条的文章数据。 一、准…...

使用Modelsim手动仿真

FPGA设计流程 在设计输入之后,设计综合前进行 RTL 级仿真,称为综合前仿真,也称为前仿真或 功能仿真。前仿真也就是纯粹的功能仿真,主旨在于验证电路的功能是否符合设计要求,其特点是不考虑电路门延迟与线延迟。在完成一个设计的代码编写工作之后,可以直接对代码进行仿真,…...

从Manus看网络安全:通用AI智能体重构安全运营

当通用AI智能体遇见网络安全 开启主动防御的跃迁 在勒索软件平均潜伏期缩短至3.7天、APT攻击复杂度指数级攀升的当下&#xff0c;传统SOAR产品&#xff08;安全编排、自动化和响应&#xff09;正面临两大困境&#xff1a; 规则依赖症&#xff1a;基于Playbook的响应逻辑&…...

南开提出1Prompt1Story,无需训练,可通过单个连接提示实现一致的文本到图像生成。

&#xff08;1Prompt1Story&#xff09;是一种无训练的文本到图像生成方法&#xff0c;通过整合多个提示为一个长句子&#xff0c;并结合奇异值重加权&#xff08;SVR&#xff09;和身份保持交叉注意力&#xff08;IPCA&#xff09;技术&#xff0c;解决了生成图像中身份不一致…...

hooks useModule自定义hooks (二次封装AgGridReact ag-table)自定义表头,自定义表头搜索

场景业务&#xff1a; 多次运用AgGridReact的table 列表 思路&#xff1a; 运用自定义hooks进行二次封装&#xff1a; 通用配置例如&#xff1a;传参的参数&#xff0c;传参的url&#xff0c;需要缓存的key这些键值类 定制化配置例如&#xff1a;需要对table 的一些定制化传…...

Manus无需邀请码即可使用的平替方案-OpenManus实测

文章目录 Manus 简介核心定位技术架构核心特点应用场景性能表现用户体验发展计划OpenManus技术架构与设计理念核心功能特性应用场景案例与闭源Manus的差异对比安装使用与实战演示执行过程记录简单案例-快速写一个helloworld的java程序复杂案例-分析特斯拉汽车近三年财务数据并生…...

常用的gpt

1、DeepSeek 好用。可惜现在热度上去了&#xff0c;经常查技术问题会报网络繁忙 2、Qwen Chat Qwen Chat 千问&#xff0c;阿里的gpt。需要注册账号&#xff0c;好用程度感觉跟deepSeek差不多。并且不会像deepSeek一样报网络繁忙 3、文心一样 百度的。相对上2个技术问题较弱…...

PHP和Node.js哪个更爽?

先说结论&#xff0c;rust完胜。 php&#xff1a;laravel&#xff0c;swoole&#xff0c;webman&#xff0c;最开始在苏宁的时候写了几年php&#xff0c;当时觉得php真的是世界上最好的语言&#xff0c;因为当初活在舒适圈里&#xff0c;不愿意跳出来&#xff0c;就好比当初活在…...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

家政维修平台实战20:权限设计

目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系&#xff0c;主要是分成几个表&#xff0c;用户表我们是记录用户的基础信息&#xff0c;包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题&#xff0c;不同的角色&#xf…...

linux arm系统烧录

1、打开瑞芯微程序 2、按住linux arm 的 recover按键 插入电源 3、当瑞芯微检测到有设备 4、松开recover按键 5、选择升级固件 6、点击固件选择本地刷机的linux arm 镜像 7、点击升级 &#xff08;忘了有没有这步了 估计有&#xff09; 刷机程序 和 镜像 就不提供了。要刷的时…...

Linux-07 ubuntu 的 chrome 启动不了

文章目录 问题原因解决步骤一、卸载旧版chrome二、重新安装chorme三、启动不了&#xff0c;报错如下四、启动不了&#xff0c;解决如下 总结 问题原因 在应用中可以看到chrome&#xff0c;但是打不开(说明&#xff1a;原来的ubuntu系统出问题了&#xff0c;这个是备用的硬盘&a…...

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...

Java入门学习详细版(一)

大家好&#xff0c;Java 学习是一个系统学习的过程&#xff0c;核心原则就是“理论 实践 坚持”&#xff0c;并且需循序渐进&#xff0c;不可过于着急&#xff0c;本篇文章推出的这份详细入门学习资料将带大家从零基础开始&#xff0c;逐步掌握 Java 的核心概念和编程技能。 …...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

【Java学习笔记】BigInteger 和 BigDecimal 类

BigInteger 和 BigDecimal 类 二者共有的常见方法 方法功能add加subtract减multiply乘divide除 注意点&#xff1a;传参类型必须是类对象 一、BigInteger 1. 作用&#xff1a;适合保存比较大的整型数 2. 使用说明 创建BigInteger对象 传入字符串 3. 代码示例 import j…...

Python 实现 Web 静态服务器(HTTP 协议)

目录 一、在本地启动 HTTP 服务器1. Windows 下安装 node.js1&#xff09;下载安装包2&#xff09;配置环境变量3&#xff09;安装镜像4&#xff09;node.js 的常用命令 2. 安装 http-server 服务3. 使用 http-server 开启服务1&#xff09;使用 http-server2&#xff09;详解 …...