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向量数据库选型指南：主流方案对比与最佳实践
深入探讨了向量数据库的核心概念、应用场景及主流方案对比。文章详细分析了 Qdrant、Pinecone、Milvus、Weaviate 等工具的部署选项、可扩展性、性能基准及元数据过滤能力。重点介绍了向量相似度搜索的距离度量与索引算法，并结合 Python 代码示例展示了快速上手流程。最后总结了选型建议与最佳实践，为企业构建语义搜索、推荐系统及 RAG 应用提供了决策依据。
深入探讨了向量数据库的核心概念、应用场景及主流方案对比。文章详细分析了 Qdrant、Pinecone、Milvus、Weaviate 等工具的部署选项、可扩展性、性能基准及元数据过滤能力。重点介绍了向量相似度搜索的距离度量与索引算法，并结合 Python 代码示例展示了快速上手流程。最后总结了选型建议与最佳实践，为企业构建语义搜索、推荐系统及 RAG 应用提供了决策依据。
向量数据库已成为存储和索引非结构化和结构化数据表示的首选位置。这些表示称为向量嵌入，是由嵌入模型生成的。向量存储在利用深度学习模型（尤其是大型语言模型）的应用程序开发中发挥着至关重要的作用。
在现实世界中，并非所有数据都可以整齐地放入行和列中。在处理图像、视频和自然语言等复杂的非结构化数据时尤其如此。这就是向量数据库的用武之地。
向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，这些向量本质上是表示对象的特征或特性的数字列表。每个向量对应一个唯一的实体，例如一段文本、图像或视频。
但为什么要使用向量呢？神奇之处在于它们捕捉语义和相似性的能力。通过将数据表示为向量，我们可以在数学上比较它们并确定它们的相似或不同程度。这使我们能够执行复杂的查询，例如'找到与此相似的图像'或'检索与此文本语义相关的文档'。
近年来，向量数据库变得越来越流行，特别是在机器学习（ML）和人工智能（AI）领域。人工智能和机器学习模型的复杂性需要有效的方法来存储、搜索和检索它们处理的大量非结构化数据。
对于为结构化数据构建的传统数据库来说，向量数据的复杂性和大小通常可能太大。相反，向量数据库就是专门为此而设计的。他们提供专门的搜索和索引算法，即使在拥有数十亿条目的数据库中，也可以快速找到可比较的向量。
人工智能和机器学习的应用因寻找可比向量的能力而得到极大扩展。典型用例包括以下内容：
有许多向量数据库，例如 Qdrant、Pinecone、Milvus、Chroma、Weaviate 等。每个数据库都有自己的优势、权衡和理想用例。在这里，我们将深入研究流行的向量数据库之间的全面比较，包括 Pinecone、Milvus、Chroma、Weaviate、Faiss、Elasticsearch 和 Qdrant。
Pinecone 在这方面是个特殊案例。由于出于性能和可扩展性原因，Pinecone 是一项完全托管的服务，因此您无法在本地运行实例。Milvus、Chroma、Weaviate、Faiss、Elasticsearch 和 Qdrant 都可以在本地运行；大多数都提供 Docker 镜像来执行此操作。
Qdrant 提供静态分片；如果您的数据增长超出了服务器的容量，您将需要向集群添加更多机器并重新分片所有数据。这可能是一个耗时且复杂的过程。此外，不平衡的分片可能会引入瓶颈并降低系统的效率。
Pinecone 通过其无服务层支持计算和存储的分离。对于基于 POD 的集群，Pinecone 采用静态分片，这需要用户在扩展集群时手动重新分片数据。
Weaviate 提供静态分片。如果没有任何分布式数据替换，Chroma 就无法扩展到单个节点之外。
数据管理涉及向量的生命周期，包括插入、更新、删除和元数据关联。高效的向量数据库应支持事务性操作，确保数据一致性。
向量数据库如此有用的原因之一是它们可以告诉我们事物之间的关系以及它们的相似或不同程度。有多种距离度量可以让向量数据库做到这一点，并且不同的向量数据库将实现不同的距离度量。
常见的距离度量包括：
虽然 REST API 更常见，但 gRPC API 面向延迟关键场景或需要快速移动大量数据时的性能和吞吐量。根据您的要求和网络，gRPC 可能比 REST 快几倍。大多数现代向量数据库都提供多种语言的 SDK，包括 Python、Go、Java、TypeScript 等。
开源意味着我们可以浏览核心数据库的源代码，并且向量数据库具有灵活的许可模式。活跃的社区有助于快速修复漏洞并提供丰富的插件和集成。
商业向量数据库通常按存储量、查询次数或计算资源收费。开源版本则主要考虑运维成本。选择时需权衡总拥有成本 (TCO)。
元数据是一个非常强大的概念，与核心向量数据库功能相辅相成；它是模糊的人类语言和结构化数据之间的联系。这是该架构的基础，在该架构中，人类用户询问产品，人工智能购物助理会立即回复他们所描述的商品。
元数据过滤允许您在向量搜索后进一步缩小结果集。例如，您可以搜索'红色鞋子'，然后过滤出'价格在 100 元以下'的结果。
在选择向量数据库时，建议根据以下维度进行评估：
Qdrant 提供了一种用 Rust 构建的生产就绪服务，这种语言以其安全性而闻名。Qdrant 配备了一个用户友好的 API，旨在存储、搜索和管理高维点（点只不过是向量嵌入），并通过称为有效负载的元数据进行丰富。这些有效负载成为有价值的信息，提高搜索精度并为用户提供有洞察力的数据。如果您熟悉 Chroma 等其他向量数据库，则 Payload 类似于元数据；它包含有关向量的信息。
使用 Rust 编写使得 Qdrant 成为即使在重负载下也能快速可靠的向量存储。Qdrant 与其他数据库的区别在于它提供的客户端 API 数量。目前 Qdrant 支持 Python、TypeScript/JavaScript、Rust 和 Go。它使用 HNSW（分层可导航小世界图）进行向量索引，并附带许多距离度量，如余弦、点和欧几里德。它附带了一个开箱即用的推荐 API。
考虑 Qdrant 时的一些关键要点包括：
以下是使用 Python SDK 连接 Qdrant 的基本示例：
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.http.models import PointStruct, Distance, VectorParams
# 初始化客户端
client = QdrantClient(host="localhost", port=6333)
# 创建集合
collection_name = "my_collection"
collection_params = VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE)
client.create_collection(collection_name=collection_name, vectors_config=collection_params)
# 插入向量
points = [
PointStruct(id=1, vector=[0.1] * 768, payload={"color": "red"}),
PointStruct(id=2, vector=[0.2] * 768, payload={"color": "blue"}),
]
client.upsert(collection_name=collection_name, points=points)
# 搜索
results = client.search(
collection_name=collection_name,
query_vector=[0.15] * 768,
limit=5,
with_payload=True
)
print(results)
Qdrant 是一个强大的工具，可以帮助企业释放语义嵌入的力量并彻底改变文本搜索。它为管理高维数据提供了可靠且可扩展的解决方案，具有出色的查询性能和易于集成的特点。其开源数据库允许持续开发、修复错误并进行改进。
Qdrant 提供灵活的部署选项（自托管或云管理）、高性能、向量维度无硬性限制、元数据过滤、混合搜索功能以及免费的自托管版本。对于大多数需要高性能向量搜索的企业应用而言，Qdrant 是一个值得优先考虑的选择。
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