在现实世界中，数据并不总是整洁或结构化的。如果你曾经处理过图像、视频文件、音频记录或原始文本，你对此应该深有体会。这正是 vector databases（向量数据库）旨在解决的挑战。
随着人工智能（AI）和像 GPT-4 这样的大型语言模型（LLMs）的兴起，存储和搜索复杂数据的需求激增。Vector databases 应运而生，它们专为处理高维数据而设计，这是传统数据库无法企及的。
但面对众多新选项，你该如何选择适合的 vector database？本指南将介绍当前市场上十个最受欢迎的 vector databases，帮助你找到最适合项目的选择。
什么是向量数据库？
要理解 vector databases 的重要性，我们先来回顾一下。传统数据库（如 PostgreSQL）擅长存储结构化信息：行、列、清晰的条目。NoSQL 数据库（如 MongoDB）进一步扩展了功能，允许处理半结构化的 JSON 文档。
但人工智能的思维方式并非基于行和列。
机器学习模型将复杂数据分解为 vector embeddings（向量嵌入），即以数值形式捕捉数据含义或特征的表示。无论是句子、产品图像还是用户画像，都可以转化为高维向量。
Vector databases 专为高效存储和搜索这些向量而设计。它们不依赖关键词匹配，而是使用 similarity search（相似性搜索）根据含义而非仅文本来寻找最接近的匹配。
向量库与向量数据库：有什么区别？
在深入探讨工具之前，有一个重要的区别需要明确。
Vector libraries（向量库）通常是附加组件，为原本不具备向量搜索功能的系统带来这一能力。可以将其视为现有数据库或搜索引擎的插件。它们适用于静态数据集或数据变动不大的基准测试场景。
相比之下，vector databases（向量数据库）则是从头开始为这一任务设计的。它们优化了处理大量动态数据的能力，并支持快速、准确的 similarity searches（相似性搜索）。如果你需要构建动态应用，如实时产品推荐、语义搜索或基于图像的查询，专用 vector database 是更好的选择。
如果喜欢请点赞、转发、关注，感谢~
向量数据库如何悄然推动搜索的未来
Vector databases 并非只是另一个技术热词——它们正迅速成为各行业最先进应用的基础。凭借在 similarity search（相似性搜索）方面的优势，这些系统能够以传统数据库无法实现的方式识别模式、关系和匹配。我们来看看它们在现实场景中的影响。
1. 个性化购物体验
在快节奏的零售业中，个性化至关重要。Vector databases 通过理解产品、偏好和行为之间的深层关系，帮助为在线购物者提供量身定制的推荐。无论是推荐与你喜欢的夹克功能相似的款式，还是根据你的风格定制搭配，这些系统正在悄然塑造更智能、更人性化的购物体验。
2. 解锁金融洞察
金融行业依赖模式识别，而 vector databases 在此大放异彩。它们帮助分析师处理海量复杂数据，捕捉可能预示市场变化的细微趋势或异常。借助这一技术，金融机构可以更快、更自信地调整策略并做出投资决策。
3. 推进医疗精准化
医学正迈向个性化，vector databases 在这一进程中扮演关键角色。通过分析基因数据并识别海量数据集中的模式，这些系统帮助医生和研究人员为患者量身定制治疗方案。这是迈向更精准、有效和数据驱动的医疗的一步。
4. 驱动更智能的 NLP 应用
虚拟助手和聊天机器人越来越自然，vector databases 是背后的秘密武器之一。通过将文本转化为 vectors（向量）——本质上是含义的数值表示——这些系统帮助 AI 更好地理解和回应人类语言。像 Talkmap 这样的公司利用这一技术实现实时语言理解，带来更流畅的客户交互和更智能的数字助手。
5. 大规模解读视觉数据
从分析医学扫描到审查交通录像，准确比较图像往往至关重要。Vector databases 通过聚焦图像的意义特征（忽略噪声和不一致性）简化了这一过程。在公共安全和交通监控中，这意味着更快的分析和更好的决策，而无需让人类分析师不堪重负。
6. 在异常成为灾难前捕获
在网络安全和金融领域，识别异常与发现规律同样重要。Vector databases 擅长实时检测异常，无论是可能表明欺诈的异常消费行为，还是系统日志中暗示入侵的异常模式。它们的速度和准确性可能是预防与补救的区别。
什么让向量数据库真正高效？
Vector databases 面向未来构建。与依赖标签和标记的传统系统不同，这些平台能够直接利用原始内容理解非结构化数据——图像、视频、文档。以下是优秀 vector database 的关键特点：
1. 无缝扩展性
处理几千个数据点是一回事，但当应用扩展到数十亿数据点时会怎样？可靠的 vector database 必须能够跨节点轻松扩展并保持响应能力。无论是增加插入量还是查询负载，它都应适应不同工作负载和硬件，而不失效率。
2. 支持多租户和隐私
现代 vector database 不仅服务单一用户，而是同时安全地支持多个用户。优秀系统设计了隔离集合，确保用户数据隐私，除非明确共享。这在保护敏感信息的同时，维持高效的多用户操作，是企业解决方案的必备条件。
3. 开发者友好的 API 和 SDK
最佳工具应与现有技术栈无缝协作。因此，像 Pinecone 这样的领先平台提供了 Python、JavaScript、Go 等语言的 SDK。通过全面的 API 集，开发者可以轻松集成、管理和查询数据，融入现有工作流。
4. 简单易用的界面
强大技术不必复杂。优秀的 vector database 应提供直观的用户界面，帮助用户可视化、探索和管理数据，而无需深入研究复杂文档。简单性不应以控制力为代价。
现在我们已经了解了基础知识，下面介绍一些最优秀的 vector databases。它们未按排名顺序——每一种都带来独特价值。
1. Pinecone
🌐 Pinecone 网站[1] | 🔗 Pinecone GitHub[2] 836 ⭐
Pinecone 是一个完全托管的 vector database，专为处理高维数据的复杂性而设计。它是机器学习工程师和数据团队的首选，用于构建大规模 AI 应用的基础设施，追求快速、可靠的性能。
Pinecone 的独特之处在于其对速度和简便性的专注。无论是处理数百万个 embeddings（嵌入），还是需要极快的 similarity searches（相似性搜索），Pinecone 都能提供卓越性能，而无需通常的运营开销。
突出特点：
•完全托管，无需担心基础设施•随数据增长轻松扩展•支持实时数据摄取，适应动态工作负载•低延迟搜索，优化高维向量•与现代工具如 LangChain 集成良好，支持 LLM 应用
如果你正在构建生产级 AI 应用，需要一个“即插即用”的 vector store（向量存储），Pinecone 值得认真考虑。
2. Milvus
🌐 Milvus 网站[3] | 🔗 Milvus GitHub[4] 32.5k ⭐
Milvus 是一个强大的开源 vector database，专为处理海量数据集的快速、可扩展 similarity search（相似性搜索）而构建。无论你处理的是图像、自然语言还是科学数据，Milvus 都能简化大规模非结构化数据的搜索和管理。
Milvus 的吸引力在于其灵活性——它无缝适应不同环境，支持从 AI 驱动的图像搜索到分子结构匹配的多种用例。
开发者喜爱的原因：
•能在毫秒内搜索万亿向量•简化非结构化数据处理•为企业级工作负载提供无缝扩展•支持 hybrid search（混合搜索，结合向量和标量查询）•拥有活跃且不断增长的开源社区
如果你构建的应用依赖大规模向量搜索，Milvus 是最经受考验且社区支持最广泛的选项之一。
3. MongoDB Atlas
🌐 MongoDB Atlas 网站[5] | 🔗 GitHub[6] 27.1k ⭐
MongoDB Atlas 是开发者广泛使用的托管数据平台之一，现通过 Atlas Vector Search 进入向量搜索领域。基于核心 MongoDB 引擎，它提供了一种无缝方式，在同一平台上运行事务性和向量搜索工作负载。向量索引与现有数据紧密集成，但可独立扩展，兼顾集成性和灵活性。
为何是明智选择：
•结合传统数据库功能与内置向量搜索•支持数据库和向量索引独立扩展以提升性能•支持高达 16 MB 的文档，适合丰富数据结构•提供高可用性、事务完整性和强大的数据备份•强大的数据安全性和多层加密•支持 hybrid search（混合搜索），融合关键词和语义相关性
对于已使用 MongoDB 的团队，Atlas Vector Search 提供了一种强大的方式，无需更换数据栈即可扩展到 AI 和语义搜索领域。
4. Chroma DB
🌐 Chroma 网站[7] | 开源：是 (GitHub[8]) | GitHub 星标：19.9k ⭐
Chroma DB 是一个专为 AI 应用（尤其是大型语言模型 LLMs）设计的开源 vector database。它旨在让事实、文档和知识轻松被模型访问，帮助减少 hallucinations（幻觉）并使 retrieval-augmented generation（RAG，检索增强生成）更有效。
Chroma 的核心理念是实现开发者梦想中的“为我的数据打造 ChatGPT”。它作为基于嵌入的文档检索的支柱，简化了将现实数据接入 AI 工作流的过程。此外，它“开箱即用”，包含嵌入、存储和搜索数据所需的一切。
开发者为何兴奋：
•丰富的功能集：高级查询、过滤、密度估计等•轻松集成 LangChain（Python 和 JavaScript）、LlamaIndex 等框架•同一 Python API 从本地笔记本扩展到生产集群•专为现代 AI/LLM 管道设计
如果你正在构建 LLM 驱动的应用并需要快速、可靠的嵌入知识访问，Chroma DB 是最开发者友好的工具之一。
5. Qdrant
🌐 Qdrant 网站[9] | 开源：是 (GitHub[10]) | GitHub 星标：23.6k ⭐
Qdrant 是一个开源 vector database 和搜索引擎，注重速度、灵活性和生产级可靠性。凭借开发者友好的 API 和强大的过滤能力，Qdrant 非常适合语义搜索、分面导航和 AI 驱动的推荐系统等用例。
Qdrant 的独特之处在于其基于 payload（负载）的架构，允许在向量数据旁存储和过滤额外元数据，使搜索更具上下文性和准确性。它还设计为独立运行，无需依赖外部数据库或编排工具，简化了部署。
突出特点：
•基于 payload 的存储，支持丰富的元数据和细粒度过滤•处理多种数据类型和复杂查询条件•智能缓存加速重复查询•Write-Ahead logging（预写日志）确保意外关机时的安全性•完全独立，无需额外数据库层或编排工具
如果你需要一个易于集成且功能强大的生产级向量引擎，Qdrant 值得列入你的候选名单。
6. Elasticsearch
🌐 Elasticsearch 网站[11] | 开源：是 (GitHub[12]) | GitHub 星标：72.7k ⭐
Elasticsearch 是一个功能强大的开源搜索和分析引擎，全球开发者信赖它处理从全文搜索到日志分析的各种任务。它以速度、规模和灵活性著称，能够处理结构化、半结构化和非结构化数据。
凭借分布式架构和高可用性特性，Elasticsearch 便于部署健壮的大规模系统。无论是构建实时搜索功能、运行复杂分析，还是管理海量数据流，它都能以最小的麻烦提供快速结果。
团队选择它的原因：
•内置集群和自动故障转移，确保高可用性•水平扩展，轻松处理不断增长的数据量•支持跨集群复制和多数据中心设置•分布式设计，确保高压下的正常运行和可靠性
如果你的项目需要快速、灵活的大规模搜索和分析，Elasticsearch 是一个成熟且经受考验的解决方案。
7. ScaNN
🌐 ScaNN 网站[13] | 开源：是 (GitHub[14]) | GitHub 星标：35.6k ⭐
ScaNN（Scalable Nearest Neighbors，可扩展最近邻）是谷歌开源的高性能向量 similarity search（相似性搜索）解决方案。设计时注重速度和精度，ScaNN 引入了先进的压缩技术，在不牺牲性能的情况下提升准确性，是大规模搜索系统的首选。
它特别适合 Maximum Inner Product Search（MIPS，最大内积搜索），同时支持其他距离度量（如 Euclidean distance，欧几里得距离），使其适用于广泛的 AI 和机器学习应用。
ScaNN 的突出特点：
•优化快速且准确的 similarity search（相似性搜索）•高级压缩方法提升大规模精度•非常适合 Maximum Inner Product Search 用例•支持多种距离函数，包括 Euclidean distance•由 Google Research 开发和维护
如果你在构建大规模推荐引擎或基于相似性的 AI 系统，ScaNN 提供了研究支持的生产级基础。
8. Faiss
🌐 Faiss 网站[15] | 开源：是 (GitHub[16]) | GitHub 星标：34.9k ⭐
Faiss 由 Facebook AI Research 开发，是一个高效的 similarity search（相似性搜索）和密集向量聚类库。它广泛应用于机器学习管道，尤其是在推荐引擎、图像识别或自然语言处理等需要速度和规模的场景。
Faiss 的多功能性在于其支持多种距离度量、基于磁盘的索引和批量处理。无论是处理几千个向量还是数百万个向量，Faiss 都能以优化的速度和准确性应对。
研究人员和工程师喜爱的原因：
•单次查询高效返回多个最近邻•支持批量处理大量向量•提供多种距离计算灵活性（如 L2、内积）•索引可存储在磁盘上，实现持久性和可扩展性
如果你需要一个轻量级、经受考验的快速向量搜索库，Faiss 是该领域最受信赖和广泛采用的选项之一。
9. ClickHouse
🌐 ClickHouse 网站[17] | 开源：是 (GitHub[18]) | GitHub 星标：40.7k ⭐
ClickHouse 是一个高性能、面向列的数据库，专为实时分析设计。凭借极快的查询执行速度，ClickHouse 通过强大的数据压缩和充分利用多核处理，高效处理海量数据集。
无论是运行复杂分析查询还是持续摄取新数据，ClickHouse 都能提供低延迟性能，并支持丰富的基于 SQL 的操作，成为需要无妥协速度的数据团队的首选。
ClickHouse 的突出特点：
•高级数据压缩减少存储需求并加速读取•超快查询性能，低延迟•优化用于多核 CPU 和分布式服务器环境•全面支持强大的 SQL 查询•通过高效索引处理持续数据摄取
如果你的项目需要对海量数据进行实时洞察，ClickHouse 是最可靠的生产级工具之一。
10. OpenSearch
🌐 OpenSearch 网站[19] | 开源：是 (GitHub[20]) | GitHub 星标：7.9k
OpenSearch 是一个灵活的开源搜索和分析套件，现包括强大的 vector search（向量搜索）功能，结合传统全文和日志搜索。它旨在将搜索、分析和 AI 驱动的智能整合到一个统一平台，适合需要词汇和语义理解的现代应用。
其向量功能支持从多模态和语义搜索到 AI 代理和生成应用的各种场景。使用 OpenSearch，你可以为产品、用户或特定领域数据创建有意义的 embeddings（嵌入），并利用 similarity search（相似性搜索）提升性能和数据质量。
OpenSearch 的优势：
•内置 vector search（向量搜索），支持语义、混合和 AI 驱动用例•支持多模态、视觉和生成 AI 集成•允许为用户、内容或产品创建自定义 embeddings（嵌入）•适用于相似性匹配和数据验证任务•完全开源，采用 Apache 2.0 许可证
如果你需要一个结合传统和 AI 增强搜索的成熟、可扩展平台，OpenSearch 提供坚实的基础。
总结
Vector databases 正迅速成为现代数据科学和 AI 工作流的基础。随着管理与搜索高维数据的需求增长，这些工具以速度、灵活性和精度应对新挑战。
本文探讨了 2025 年最具前景的 vector databases，每一种都有其独特优势。无论你是在构建 LLM 驱动的应用、实时推荐系统还是高级分析平台，这里都有一个解决方案帮助你自信扩展。
随着该领域的持续进步，关注这些技术及其实际应用将是保持领先的关键。
如果喜欢请点赞、转发、关注，感谢~
References
[1] Pinecone 网站:https://www.pinecone.io/[2]Pinecone GitHub:https://github.com/pinecone-io[3]Milvus 网站:https://milvus.io/[4]Milvus GitHub:https://github.com/milvus-io/milvus[5]MongoDB Atlas 网站:https://www.mongodb.com/atlas[6]GitHub:https://github.com/mongodb[7]Chroma 网站:https://www.trychroma.com/[8]GitHub:https://github.com/chroma-core/chroma[9]Qdrant 网站:https://qdrant.tech/[10]GitHub:https://github.com/qdrant/qdrant[11]Elasticsearch 网站:https://www.elastic.co/elasticsearch/[12]GitHub:https://github.com/elastic/elasticsearch[13]ScaNN 网站:https://github.com/google-research/scann[14]GitHub:https://github.com/google-research/scann[15]Faiss 网站:https://github.com/facebookresearch/faiss[16]GitHub:https://github.com/facebookresearch/faiss[17]ClickHouse 网站:https://clickhouse.com/[18]GitHub:https://github.com/ClickHouse/ClickHouse[19]OpenSearch 网站:https://opensearch.org/[20]GitHub: https://github.com/opensearch-project/OpenSearch
（文：PyTorch研习社）