大模型训练,这12大向量数据库体验最佳!
语言大模型LLM的风靡,让向量数据库成为网红。你可以已经听说过专家的演讲,LLM为什么离不开向量数据库,可以参考文章:一文看清向量数据库与大模型藕断丝连的故事。
可以,大模型铸就了向量数据库的未来。专家将原因归纳为几点:
首先,向量数据库可以更快地处理大型数据集。这些向量数据库专门设计用于有效地存储和检索数据,从而加快处理时间。通过利用向量表示的数据,LLM可以快速分析和理解大量信息,从而提高效率并缩短处理时间。
其次,可扩展性是向量数据库另一个的关键。这些数据库可以根据用户的需求无缝扩展或缩减,使其能够在不影响性能的情况下,有效地管理大量数据。这种可扩展性使LLM能够处理多样化和不断发展的数据集,确保其在动态环境中的有效性,并满足用户不断增长的需求。
第三,向量数据库提供的精确相似性匹配功能,对于各种应用特别是在语音和图像识别至关重要。通过将音频和视频数据表示为向量,LLM可以准确地识别和匹配相似的项目,从而实现高度准确的语音和图像识别功能。
最后,向量数据库通过利用高级搜索算法增强了搜索功能。有了这些数据库,LLM可以提供更有效和更相关的搜索结果,使用户能够有效地访问所需的信息。搜索效率的这种提高有助于为与基于 LLM 的应用程序交互的个人提供更加无缝和用户友好的体验。
基于这样的认知,我们推荐目前在市场上影响广泛的12大向量数据库,供大家选用。
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1.Transwarp Hippo,企业级云原生分布式向量数据库
星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库,基于分布式特性,可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术,充分发挥并行检索能力,实现毫秒级高性能数据检索,结合相似度检索等技术,帮助用户快速挖掘数据价值。
优势特点:与开源的向量数据库不同,星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点,支持多种向量搜索索引,支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能,很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。云原生技术,支持弹性扩缩容。星环分布式向量数据库Hippo采用全面容器化部署,支持服务的弹性扩缩容,同时具备多租户和强大的资源管控能力。
基于星环分布式向量数据库Hippo,可以有效地解决大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题。通过将最新资料、专业知识、个人习惯等海量信息向量存储在星环分布式向量数据库Hippo中,可以极大地拓展大模型的应用边界,让大模型保持信息实时性,并能够动态调整,使大模型拥有“长期记忆”。
此外,通过星环分布式向量数据库Hippo对向量数据进行存储,有效解除大模型对输入的限制,并且大模型在安全机制下访问向量数据库中的隐私数据,可以充分保证数据安全,杜绝隐私泄露风险。
同时星环科技还将分布式向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB结合,并以此作为微调的数据凭依,可以更低成本、更高效地构建特定领域的大模型应用。
2.Tencent Cloud VectorDB,从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化
腾讯云AI原生(AI Native)向量数据库Tencent Cloud VectorDB,是从接入层、计算层、到存储层提供全生命周期AI化的向量数据库。
据介绍,腾讯云向量数据库最高支持10亿级向量检索规模,延迟控制在毫秒级,相比传统单机插件式数据库检索规模提升10倍,同时具备百万级每秒查询(QPS)的峰值能力。
针对大模型场景,VectorDB在接入层、计算层、存储层实现了全面AI化:在接入层,智能化支持自然语言文本的直接检索;在计算层,通过AI算子替代企业寻找/调优AI算法,将接入工期从一个月缩短到3天;在存储层,融合智能压缩算法,把向量存储成本降低50%。
统计显示,将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗,相比传统方式可以实现10倍效率的提升。如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理,则可以将成本降低2~4个数量级。
3.MongoDB Atlas Vector Search,改变了生成式AI和语义搜索与应用集成
开发人员喜欢的数据库MongoDB推出了Atlas Vector Search。这个NoSQL数据库最近整合了向量搜索功能,彻底改变了生成式AI和语义搜索与应用程序的集成。
通过将MongoDB的强大功能与向量搜索相结合,开发人员可以在数据分析、推荐系统和自然语言处理中解锁新的可能性。
借助 Atlas 向量搜索,开发人员能够毫不费力地对非结构化数据进行搜索。它使他们能够使用您喜欢的机器学习模型生成向量嵌入,无论是 OpenAI、Hugging Face 还是其他模型,并将它们直接存储在 Atlas 中。
这个强大的功能支持广泛的用例,包括相似性搜索、推荐引擎、问答系统、动态个性化和LLM的长期记忆。
4.DataStax,消除耗时的配置更改来简化开发过程
DataStax是基于Apache Cassandra构建的多 DBaaS,最近推出了AstraDB,一个向量数据库,旨在简化应用程序开发流程,使开发人员能够更快,更有效地创建应用。
通过与处理Cassandra操作的AstraDB集成,AppCloudDB将开发人员从数据库管理的复杂性中解放出来,使他们能够专注于应用程序创建。它通过消除耗时的配置更改来简化开发过程的每一步,使开发人员能够将时间用于编写重要的代码。
开发人员可以在任何云环境中提高应用性能,而无需手动扩展或缩减。它提供了一个无缝且可扩展的解决方案,确保应用程序以最佳方式运行,而无需进行性能优化和云基础架构管理。AstraDB 使开发人员能够加快应用程序开发周期,简化工作流程,并高效交付高性能应用程序。
5.Milvus,开源、高度可扩展,简化海量数据的存储和分析
Milvus是一个开源的向量数据库系统,专为高效处理复杂数据而设计。Milvus在 GitHub 上超过20000颗星。
Milvus为数据检索和分析提供了高速和高性能,使其成为需要快速洞察的应用程序的理想选择,可以有效地处理海量数据集,简化海量数据的存储和分析。
Milvus支持多种向量数据格式,包括音频、文本和图像,允许数据表示的灵活性。Milvus 全面的索引能力可实现快速准确的向量相似度搜索,提升搜索结果的精度。它还支持实时更新,确保最新数据的可用性进行分析。
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6.Weaviate,时间序列分析功能使其对预测和异常检测项目更有效
Weaviate是一个开源的矢量数据库,允许用户存储来自喜欢的ML模型的数据对象和矢量嵌入,并无缝扩展到数十亿个数据对象。
Weaviate也是一个功能强大且用户友好的数据库,专门存储和搜索高维向量。它引入了语义搜索,使用户能够根据含义和上下文而不仅仅是关键字来查找相关对象。Weaviate支持实时更新,使数据库与最新更改保持同步。其灵活的模式可以轻松适应不同的数据类型和结构。
其中,矢量搜索,无论是自带矢量还是使用其中一个矢量化模块,都可以为数十亿个数据对象编制索引以进行搜索。
混合搜索,结合多种搜索技术,例如基于关键字的搜索和矢量搜索,以提供最先进的搜索体验。
创成式搜索,通过 GPT-3 等 LLM 模型来改善搜索结果,以创建下一代搜索体验。
作为一个开源解决方案,Weaviate提供可见性和自定义选项以满足特定需求。它通过分析用户查询来提供个性化建议,改善用户体验。与深度学习框架的集成使其适用于图像或文本分类任务,其时间序列分析功能使其对预测和异常检测项目有效。
7.Pinecone,完全托管的矢量数据库,实现业务转型
Pinecone可以处理大量数据,使其适用于大型项目,并能够检测大型数据集中的模式和不规则性,实时更新可确保数据库持续保持最新状态。
Pinecone针对文本等高维数据类型进行了优化,增强了对复杂数据的理解和搜索能力。其自动索引功能加快了搜索速度,实现了分组和推荐的高效相似性搜索。
此外,Pinecone 还提供了识别时间序列数据中异常行为的功能,使其对异常检测很有价值。
8.RedisVector,使用Redis 企业版构建基于AI的智能应用
RedisVector是一个向量数据库,专注于向量数据的有效处理。它擅长存储和分析大量向量数据,包括张量、矩阵和数值数组。通过利用内存数据存储Redis,RedisVector可提供高性能的查询响应时间。它提供内置的索引和搜索功能,可以快速搜索和查找相似的载体。
RedisVector支持各种距离测量,用于比较向量和执行复杂的分析操作。通过对向量数据的操作,包括元素级算术和聚合,RedisVector 为处理向量提供了一个多功能环境。它特别适用于处理和分析高维向量数据的机器学习应用,从而能够创建定制的推荐系统和基于相似性的准确搜索。
9.SingleStore,支持使用常见的SQL查询,轻松与数据库进行交互
SingleStore是一个可扩展的数据库,擅长数据处理和高性能分析。内置矢量数据库SingleStoreDB 提供对向量的内置相似性搜索,为您的生成式AI应用程序添加内存。
SingleStoreDB 提供强大的向量数据库功能,非常适合基于AI的应用、聊天机器人、图像识别等,无需您仅为向量工作负载运行专用矢量数据库。
与传统的向量数据库不同,SingleStoreDB将向量数据存储在关系表中,与其他类型的数据一起存储。通过将向量数据与相关数据放在一起,您可以充分利用SQL的功能轻松查询矢量数据的扩展元数据和其他属性。
SingleStoreDB可以通过跨多个节点水平扩展来处理大量数据,从而确保高可用性和可扩展性。SingleStore利用内存技术进行快速数据处理和分析。它支持实时分析,允许用户实时解释和分析数据,促进快速决策。
SingleStore的完整SQL支持,支持使用常见的SQL查询,轻松与数据库进行交互。它支持连续的数据管道,便于从各种来源顺利接收数据。SingleStore 还与机器学习工具和库集成,支持高级分析。其对时间序列数据的高效管理使其适用于物联网、银行和监控等应用。
10.Relevance AI,实时搜索功能可实现对所需信息的即时访问
Relevance AI是一个全面的向量数据库,旨在存储、搜索和分析大量数据。它提供快速的查询响应时间,使用户能够快速从数据中检索见解。
借助高级算法,Relevance AI可提供精确且相关的搜索结果。它支持各种数据类型和格式,使其适用于处理不同的数据集,实时搜索功能可实现对所需信息的即时访问。
Relevance AI能够处理少量和大量数据,使其适用于广泛的应用程序。通过利用用户偏好和历史数据,它可以为用户创造个性化体验,提高参与度和满意度。
11.Qdrant,提供了数据探索的灵活性
Qdrant是一种多功能的向量数据库解决方案,擅长有效的数据管理和分析。它提供了用于在数据集中查找相似对象的高级搜索技术,从而能够有效地检索相关项目。
Qdrant的可扩展性使其能够在不影响性能的情况下处理越来越多的数据。它支持实时更新和索引,确保数据库保持最新和可搜索。
通过各种查询选项,包括过滤器、聚合和排序,Qdrant 提供了数据探索的灵活性。它对于基于相似性的建议、异常检测和图像/文本搜索应用程序特别有用。
12.Vespa.ai,支持地理空间搜索
Vespa.ai以其快速查询结果和实时分析功能而闻名。通过集成ML算法,Vespa.ai 可实现高级数据分析和预测建模。Vespa.ai的高数据可用性和容错性,确保了连续服务和最短的停机时间。
可定制的排名选项使组织能够确定优先级并获得最相关的数据。Vespa.ai 支持地理空间搜索,支持对空间应用程序进行基于位置的搜索。它特别适用于媒体和内容驱动的应用程序,提供有针对性的广告和实时统计数据,以改善受众定位。
参考资料:
·https://analyticsindiamag.com/10-best-vector-database-for-building-llms/
·https://mp.weixin.qq.com/s/dUzVEIH7HTewHLZCR79ddQ
·https://mp.weixin.qq.com/s/dFb08FmUdA20oyM9PsDVOg
·https://relevanceai.com/
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