大模型时代，5个最顶级的向量数据库_搜索推荐中的向量库

作者：Cpp五条 | 2024-05-26 03:07:02

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搜索推荐中的向量库

介绍5个向量数据库。

大模型时代，向量数据库彻底的火了，今天我分享业内最频繁使用的向量数据库，更多实践经验，可以文末参加我们的技术落地的讨论，喜欢本文记得收藏、关注、点赞。

使用ChromaDB构建LLM应用程序

Chroma是开源嵌入数据库。Chroma使知识、事实和技能可插入LLM从而轻松构建LLM应用程序。您可以便捷地管理文本文档、将文本转换为嵌入内容，以及进行相似性搜索。

主要功能：

Pinecone向量数据库

Pinecone是一个托管向量数据库平台，专门用于解决与高维数据相关的独特挑战。Pinecone拥有尖端的索引和搜索功能，使数据工程师和数据科学家能够构建和实施大规模的机器学习应用程序，进行有效地处理和分析高维数据。主要特点包括：

Weaviate是一个开源的向量数据库。它支持存储来自工程师喜爱的ML模型的数据对象和向量嵌入，并无缝扩展到数十亿个数据对象中。Weaviate的一些关键功能是：

Faiss是Facebook创建的向量搜索开源库

Faiss是一个开源库，用于快速搜索相似性和密集向量的聚类。它包含能够在不同大小的向量集内进行搜索的算法，甚至是那些可能超过RAM容量的向量集。此外，Faiss还提供了用于评估和调整参数的辅助代码。

虽然它主要是用C++编写的，但它完全支持Python/NumPy集成。一些关键算法也可用于GPU执行。Faiss的主要开发由Meta的基础人工智能研究小组负责。

Qdrant向量数据库

Qdrant是一个向量数据库，也是进行向量相似性搜索的工具。它作为API服务运行，能够搜索最接近的高维向量。使用Qdrant，可以将嵌入或神经网络编码器转换为用于匹配、搜索、推荐等任务的综合应用程序。以下是Qdrant的一些关键功能：

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