
目前了解到的向量存储数据库有如下几种,主要的场景就是 RAG 开发,知识库数据量应该不算特别多,哪种更适合?
chroma 、 elasticsearch 、 Milvus 、 neo4j 、 opensearch 、 pinecone 、 qdrant 、 redis 、 vespa 、 weaviate 、 pgvector
1 LuvYukino Apr 24, 2024 elasticsearch |
2 ren2881971 Apr 24, 2024 Milvus 这玩意好像是专门的向量数据库 |
3 mmdsun Apr 24, 2024 chroma 、Milvus 。 |
4 mark2025 Apr 24, 2024 postgres + 插件(PGVector / Svector ) https://pigsty.cc/zh/blog/pg/pg-eat-db-world/ |
5 jackerbauer Apr 24, 2024 @LuvYukino #1 据说不咋好用啊 |
6 raycool Apr 24, 2024 Milvus |
7 jackerbauer Apr 24, 2024 最近我们也要搞 RAG ,也在这块选呢,大家也帮忙参考参考,最好能支持混合检索的 |
8 jackerbauer Apr 24, 2024 点乘和欧氏最好都能支持的 |
9 me1onsoda Apr 24, 2024 pg 也支持 |
10 veotax PRO @sirz Casibase ( https://github.com/casibase/casibase )是一套开源的基于 Web 的 AI 知识数据库,直接带有 RAG 聊天功能,也自带向量数据库。GitHub 已达到 2000+ stars ,欢迎体验~ |
11 inhzus Apr 24, 2024 先用 es ,大而全,文档多。唯一缺点是延迟相对高。有痛点的时候再其它的坑 |
12 ihnfsa Apr 24, 2024 我用过 milvus 和 lancedb ,milvus 功能比较全面,lancedb python api 方便,适合快速开发小 deme 做测试用 |
13 kenvix Apr 24, 2024 milvus 是最火的那个 |
14 wupher Apr 24, 2024 写个简单的测试集评估一下呗。当然也要结合你的应用场景,比如你想弄个简单的客户端程序,弄个 ES …… 同样,你要部署于阿里云,opensearch 就是现成的。 如果你用诸如 LangChain / LlamIndex 连接上述库写个测试不难的。 |
15 mogita Apr 24, 2024 已经熟悉 pg 了,直接用了 pg + pgvector |
16 lekai63 Apr 24, 2024 看你数据量,10w 以下 pg+vector 没啥问题。 然后你可以参考 dify 的选择看:他们之前是 weaviate ,现在说是推荐 qdrant 。 https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/readme/features-and-specifications 他们在一个 issure 中似乎提到了切换的原因,但我懒得去翻连接了 |
17 B1acKy1in Apr 25, 2024 个人推荐 Milvus 性能很可以的 |
18 mumbler Apr 25, 2024 大项目用 Milvus ,小项目用 sqlite+faiss, 单文档用 csv+numpy |
19 bybyte Apr 25, 2024 没人提 qdrant 吗 |
20 happyxhw101 Apr 25, 2024 实际项目下来 es 最佳,pgvector.rs 其次,mivlus 等专门的向量库通用性太差,需求稍微复杂一点都不支持,而且做到后面往往需要混合搜索(传统搜索+向量搜索),这种 es 无敌 |
21 XDeviation Apr 25, 2024 via Android 数据量不大的话用 milvus 最好,这个搜索速度和准确度都是最高的那一档,唯一的问题是 milvus 所有数据都存在内存里,数据量大很容易 OOM |
22 volvo007 Apr 25, 2024 不愧是最先进的开源数据库。明年估计也要搞类似东西了,先储备起来 |
23 yuxian Apr 25, 2024 pg + pgvector +1 |
24 fox0001 May 16, 2025 via Android 玩过 Milvus 、Solr (应该类似 elasticsearch )、pgvector 。无脑推荐 Milvus ,在查询速度、功能,都是最强的。pgvector 比较折中,Solr 很慢 |