【人工智能时代】- 开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate

语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。

什么是向量数据库?

向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向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，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到数千不等。

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

向量数据库的主要优点是，它允许基于数据的向量距离或相似性进行快速和准确的相似性搜索和检索。

这意味着不用使用基于精确匹配或预定义标准查询数据库的传统方法，而是可以使用向量数据库根据语义或上下文含义查找最相似或最相关的数据。

为什么需要向量数据库?

可以通过将向量嵌入到向量数据库中来索引它们，通过搜索周围向量来定位相关的信息。

在传统领域，开发人员可以使用不同类型的机器学习模型来自动从扫描文档和照片等数据中提取元数据。然后用向量索引信息，通过关键字和向量的混合搜索改善搜索结果，还可以将语义理解与相关性排名结合起来。

最新的生成式人工智能(GenAI)的创新带来了新型模型，如ChatGPT，它可以生成文本并处理复杂的人机交互。例如，