开源矢量数据库的全面比较 Chroma、Milvus、Faiss 和 Weaviate 矢量数据库之间的比较_faiss和milvus准确度对比

语义搜索和检索增强生成 (RAG) 正在彻底改变我们在线互动的方式。然而，实现这些突破性进步的支柱常常被忽视：矢量数据库。如果您正在探索大型语言模型、RAG 或任何利用语义搜索的平台等应用程序，那么您就走在正确的道路上。

选择正确的矢量数据库可能是一项艰巨的任务。由于有多种选择，了解做出明智决策所涉及的细微差别和考虑因素至关重要。本文旨在为您提供四个重要的开源矢量数据库之间的全面比较，以选择最适合您的特定需求和要求的矢量数据库。

目录：

什么是矢量数据库？
为什么我们需要矢量数据库？
矢量数据库用例
Chroma、Milvus、Faiss 和 Weaviate 矢量数据库概述
Chroma、Milvus、Faiss 和 Weaviate 矢量数据库之间的比较

1.什么是矢量数据库？

矢量数据库是一种将数据存储为高维矢量的数据库，高维矢量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，其范围可以从数十到数千，具体取决于数据的复杂性和粒度。

向量通常是通过对原始数据（例如文本、图像、音频、视频等）应用某种变换或嵌入函数来生成的。嵌入函数可以基于各种方法，例如机器学习模型、词嵌入和特征提取算法。

矢量数据库的主要优点是它允许根据矢量距离或相似性快速准确地搜索和检索数据。

这意味着您可以使用矢量数据库根据语义或上下文含义查找最相似或相关的数据，而不是使用基于精确匹配或预定义条件查询数据库的传统方法。

2. 为什么我们需要矢量数据库&#x