6个开源的矢量数据库

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矢量数据库简介

向量数据库是一种用于存储、检索和分析向量的数据库。在图片搜索、语音搜索等应用中，不是直接存储和对比原始数据，而是使用向量表示，通常为256/512个浮点数数组。它提供标准的SQL访问接口，同时支持高效的数据组织、检索和分析能力，包括传统数据库管理结构化数据的能力。

向量数据库解决两个主要问题：高效的检索和高效的分析。检索方面主要用于图片搜索，例如人脸、人体、车辆、商品图片等检索，甚至人脸支付。分析方面广泛应用于安全领域，如人脸撞库，通过对比相似案发现场周边的人像等。

与传统数据库相比，向量数据库有以下区别：首先，数据规模远超传统关系型数据库，需处理千亿级别的数据，需要可线性扩展的分布式系统。其次，查询方式不同，向量查询通常是近似查找，要求高计算能力。

目前Github开源的向量数据库项目：

项目地址：https://github.com/milvus-io/milvus
Github趋势榜：
- 入选2023-06-09周榜,周增⭐489 stars this week
- 入选2023-05-15月榜,月增⭐1,814 stars this month
开源时间：2019-09-16
最后更新：2023-07-19
主要语言：Go
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[AI应用] [数据库] [向量搜索] [矢量数据库]
推荐理由：一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。相比 Faiss 和 SPTAG 这样的算子库，Milvus 提供完整的向量数据更新，索引与查询框架。Milvus 利用 GPU 进行索引加速与查询加速，能大幅提高单机性能。部署使用简单，降低了 AI 应用落地的难度。
Star历史曲线：[官网] [使用文档]

项目地址：https://github.com/qdrant/qdrant
Github趋势榜：
- 入选2023-05-16周榜,周增⭐2,061 stars this week
- 入选2023-06-05月榜,月增⭐4,275 stars this month
开源时间：2020-05-31
最后更新：2023-07-19
主要语言：Rust
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[AI应用] [数据库] [向量搜索] [矢量数据库]
推荐理由：一个用于下一代AI应用程序的矢量数据库。它提供了高效的矢量索引和检索功能，支持快速的相似度搜索和相关性计算，适用于各种AI应用领域。
Star历史曲线：[官网] [使用文档] [视频介绍]

项目地址：https://github.com/chroma-core/chroma
Github趋势榜：
- 入选2023-04-18周榜,周增⭐1,049 stars this week
- 入选2023-05-08月榜,月增⭐3,278 stars this month
开源时间：2022-10-06
最后更新：2023-07-19
主要语言：Python
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[神经网络] [嵌入数据库] [数据库] [矢量数据库]
推荐理由：Chroma是开源的嵌入数据库。Chroma通过为LLM提供可插入的知识、事实和技能，使构建LLM应用程序变得容易。
Star历史曲线：[官网]

项目地址：https://github.com/weaviate/weaviate
开源时间：2016-03-30
最后更新：2023-07-19
主要语言：Go
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[神经网络] [数据库] [矢量数据库]
推荐理由：一个开源矢量数据库，它存储对象和矢量，允许将矢量搜索与结构化过滤结合起来，具有云原生数据库的容错性和可伸缩性，所有这些都可以通过GraphQL、REST和各种语言客户端访问。
Star历史曲线：[官网] [项目体验]

项目地址：https://github.com/vdaas/vald
开源时间：2019-07-07
最后更新：2023-07-19
主要语言：Go
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[神经网络] [搜索引擎] [向量搜索] [矢量数据库]
推荐理由：一个高度可扩展的分布式快速近似最近邻(ANN)密集向量搜索引擎。它具有自动向量索引和索引备份，以及水平缩放功能，可以从数十亿个特征向量数据中进行搜索。它使用最快的人工神经网络算法NGT来搜索邻居。
Star历史曲线：[官网] [使用文档]