Tóm tắt

• Không có cơ sở dữ liệu vector "tốt nhất" duy nhất - lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào mô hình triển khai, quy mô và liệu bạn có cần tìm kiếm hỗn hợp hay không. Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus/Zilliz, pgvector, Chroma và Redis đều giải quyết vấn đề cốt lõi giống nhau (tìm kiếm hàng xóm gần nhất trên các embedding) với những ưu nhược điểm khác nhau.
• Pinecone là lựa chọn mạnh mẽ nhất cho các nhóm muốn tìm kiếm vector được quản lý hoàn toàn với không yêu cầu vận hành. Nó đánh đổi một phần khả năng dự đoán giá cả ở quy mô lớn để không phải chạy bất kỳ cơ sở hạ tầng nào.
• Qdrant và Weaviate là lựa chọn mã nguồn mở mạnh mẽ nhất khi bạn muốn một tùy chọn có thể tự lưu trữ với con đường nâng cấp đám mây thực sự được quản lý. Qdrant có xu hướng lọc hiệu quả ở quy mô trung; Weaviate tập trung vào tìm kiếm hỗn hợp (từ khóa + vector) nguyên bản.
• pgvector là lựa chọn đúng nếu bạn đã sử dụng PostgreSQL và không cần quy mô tỷ vector. Nó loại bỏ một dịch vụ hoàn toàn khỏi stack của bạn với chi phí của quy mô trần và chỉ mục chuyên dụng.
• Milvus (tự lưu trữ) và Zilliz Cloud (đối tác được quản lý của nó) được xây dựng cho khối lượng công việc lớn nhất và có thông lượng cao nhất, bao gồm lập chỉ mục tăng tốc GPU cho các tập dữ liệu từ hàng trăm triệu đến hàng tỷ vector.
• Chroma tối ưu hóa cho con đường nhanh nhất từ "pip install" đến một nguyên mẫu truy xuất hoạt động, sau đó cung cấp cho bạn một cấp độ đám mây được quản lý nếu nguyên mẫu cần được vận chuyển.
• Redis là một lựa chọn tìm kiếm vector đáng tin cậy nếu Redis đã là lớp cache hoặc lưu giữ phiên của bạn, cho phép bạn thêm tìm kiếm ngữ nghĩa và truy xuất RAG mà không cần giới thiệu một cơ sở dữ liệu mới.
• Nếu điểm nghẽn trong quy trình RAG của bạn là nhận được nội dung sạch, có cấu trúc từ web ngay từ đầu, đó là một vấn đề riêng biệt so với việc chọn một cửa hàng vector - xem ghi chú nạp dữ liệu trong phần các trường hợp sử dụng bên dưới.

---

Giới thiệu: Cách so sánh các cơ sở dữ liệu vector mà không bị lạc trong các thông số chuẩn