在 AI 的 RAG（檢索增強生成）研發領域，向量數據庫是存儲和查詢向量嵌入的核心工具，用于支持高效的語義搜索和信息檢索。向量嵌入是文本或其他非結構化數據的數值表示，RAG 系統通過這些嵌入從知識庫中檢索相關信息，增強生成模型的準確性和上下文相關性。本報告列出了主流向量數據庫，并根據多個比較維度進行了詳細分析，包括擴展性、性能、成本、開源狀態、易用性、安全性和社區支持等。以下是詳細內容，旨在為 RAG 開發提供全面參考。

主流向量數據庫的識別

通過分析行業趨勢和用戶反饋，確定了以下五個主流向量數據庫，廣泛用于 RAG 開發：

• Pinecone：云原生向量數據庫，專注于高性能和易用性。

• Weaviate：開源向量數據庫，支持向量和混合搜索，適合 AI 應用開發。

• Milvus：開源分布式向量數據庫，設計為處理大規模向量數據。

• Qdrant：開源高性能向量數據庫，基于 Rust，適合快速搜索。

• Chroma：開源 AI 應用數據庫，專注于嵌入存儲和檢索，較新但發展迅速。

這些數據庫的選擇基于其在 RAG 場景中的流行度和功能覆蓋，涵蓋了從云服務到自托管的多種選項。

比較維度的定義與分析

為確保全面比較，選擇了以下關鍵維度：

1. 開源狀態：是否為開源，影響靈活性和社區貢獻。

2. 成本：是否涉及使用費用，特別關注云服務的定價模型。

3. 擴展性：數據庫處理向量數量的能力，分為高（數十億向量）和非常高（數十億以上）。

4. 性能：包括查詢時間和索引時間，基于行業基準測試如 ANN Benchmarks 和 VectorDBBench。

5. 支持數據類型：除了向量和元數據，是否支持其他類型如 JSON、數組等。

6. ML 集成：是否支持與機器學習框架（如 PyTorch、TensorFlow）和嵌入模型（如 Hugging Face、OpenAI）的集成。

7. 易用性：設置和使用的便利性，基于文檔質量和用戶反饋。

8. 安全性：提供的安全功能，如加密、訪問控制等，特別關注云服務和開源部署。

9. 社區支持：社區活躍度、GitHub 星標數和文檔支持，反映開發者和用戶生態。

以下是每個數據庫在這些維度的詳細分析：

Pinecone

• 開源狀態：否，專有云服務。

• 成本：是，提供免費層但功能有限，付費層按使用量計費，適合企業用戶。

• 擴展性：高，官方宣稱可處理數十億向量，適合大規模 RAG 應用。

• 性能：高，基于先進的向量搜索算法，查詢和索引速度快，適合實時應用。

• 支持數據類型：向量和元數據，支持過濾功能。

• ML 集成：是，支持多種嵌入模型，Python 和 JavaScript 客戶端豐富。

• 易用性：中等，云服務設置簡單，但免費層限制多，需額外配置。

• 安全性：高，作為云服務提供加密和訪問控制，適合敏感數據。

• 社區支持：良好，流行度高，但因非開源，社區貢獻較少。

• 參考： Pinecone 官網

Weaviate

• 開源狀態：是，Apache 2.0 許可，支持自托管和云部署。

• 成本：否，開源免費，但托管服務可能收費。

• 擴展性：高，設計為處理大型數據集，支持數十億向量。

• 性能：高，基于 HNSW 算法，查詢和索引效率高，適合混合搜索。

• 支持數據類型：向量、元數據和更多，如類和屬性，支持復雜查詢。

• ML 集成：是，支持 20 多種 ML 模型，包括 Hugging Face 和 Cohere。

• 易用性：高，文檔詳細，Docker 部署簡單，適合初學者。

• 安全性：中等，開源版本需額外配置安全，托管服務提供更高安全性。

• 社區支持：良好，活躍社區，GitHub 星標數高，適合開發者。

• 參考： Weaviate 官網

Milvus

• 開源狀態：是，Apache 2.0 許可，Linux Foundation 成員。

• 成本：是，開源免費，但 Milvus Cloud 有付費選項。

• 擴展性：非常高，官方支持數十億甚至萬億向量，分布式架構優異。

• 性能：非常高，支持 GPU 加速和多種 ANN 算法（如 HNSW、IVF_FLAT），基準測試表現最佳。

• 支持數據類型：向量、元數據和更多，如 JSON、數組，支持復雜過濾。

• ML 集成：是，支持多種嵌入模型，Python 客戶端豐富。

• 易用性：中等，設置需要更多配置，但文檔全面，社區支持強。

• 安全性：高，特別是在云版本，提供加密和多租戶支持。

• 社區支持：優秀，早期進入市場，GitHub 活躍，開發者生態成熟。

• 參考： Milvus 官網

Qdrant

• 開源狀態：是，MIT 許可，基于 Rust 開發。

• 成本：是，開源免費，但 Qdrant Cloud 有付費選項。

• 擴展性：高，設計為處理大型數據集，支持水平擴展。

• 性能：高，采用自定義 HNSW 算法，查詢速度快，支持二進制量化提升效率。

• 支持數據類型：向量和元數據，支持過濾和地理位置查詢。

• ML 集成：是，支持多種嵌入模型，Python 和其他語言客戶端豐富。

• 易用性：高，API 簡單，文檔清晰，適合快速原型開發。

• 安全性：中等，開源版本需額外配置，托管服務提供更高安全性。

• 社區支持：良好，GitHub 活躍，社區增長迅速。

• 參考： Qdrant 官網

Chroma

• 開源狀態：是，Apache 2.0 許可，專注于 AI 應用。

• 成本：否，開源免費，但可能有未來托管服務收費。

• 擴展性：高，支持 ClickHouse 后端，適合大型數據集，但較新，實際規模待驗證。

• 性能：高，適合快速檢索，效率高，但可能不如 Milvus 在超大規模場景。

• 支持數據類型：向量和元數據，支持元數據過濾和全文搜索。

• ML 集成：是，支持 Hugging Face、OpenAI 等模型，與 Langchain 和 LlamaIndex 兼容。

• 易用性：高，設計簡單，適合原型開發，文檔友好。

• 安全性：中等，開源版本安全需額外配置，托管服務可能提供更高安全性。

• 社區支持：良好，發展迅速，GitHub 活躍，適合 AI 開發者。

• 參考： Chroma 官網

比較表總結

以下是基于上述分析的比較表，方便直觀對比：

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選擇建議

根據 RAG 開發需求，選擇數據庫時需綜合考慮：

• 如果需要極高擴展性和性能，Milvus 是首選，特別適合處理數十億向量的大型項目。

• 如果預算有限且需要易用性，Weaviate 和 Chroma 是理想選擇，適合快速原型開發。

• 如果偏好云服務，Pinecone 和 Qdrant Cloud 提供便捷的托管方案，但需注意成本。

• 安全性要求高的場景，優先考慮 Pinecone 和 Milvus 云版本。

行業趨勢與未來展望

截至 2025 年 3 月 12 日，向量數據庫市場持續增長，RAG 應用的普及推動了開源和云服務的競爭。Chroma 的快速崛起是一個意外趨勢，特別適合 AI 開發者的原型設計，而 Milvus 和 Weaviate 在企業級應用中占據主導地位。未來，隨著嵌入模型的多樣化，向量數據庫可能進一步優化混合搜索和多模態支持。

關鍵引用

• Pinecone 向量數據庫功能介紹

• Weaviate AI 原生數據庫開發

• Milvus 高性能向量數據庫

• Qdrant 向量數據庫基準測試

• Chroma AI 應用數據庫