向量数据库有哪些？

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睡猫

06月17日发表在图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 133 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

向量数据库主要用于存储和检索大规模高维向量数据。以下是一些常见的向量数据库：

Faiss: Facebook AI Research开发的一款用于高效相似度搜索和聚类的库。
Annoy: Spotify公司开发的一款适用于高维空间中的近邻搜索的C++库，可以轻易地在Python中使用。
Milvus: 开源的向量搜索引擎，支持静态向量和动态流式数据。
Elasticsearch: 一种分布式、RESTful搜索和分析引擎，通常用在各类搜索应用程序中。它也可以通过插件来进行向量搜索。
HNSW (Hierarchical Navigable Small World): 是Milvus和Faiss等都有实现的一种近似最近邻搜索算法。
SPTAG: 微软开发的一款支持大规模高维向量检索的工具。
Vespa: Yahoo开发的大规模分布式实时计算引擎，支持向量搜索。

这些数据库和工具都为处理大规模复杂数据提供了强大的工具，包括但不限于文本、图片和音频等多媒体内容的向量表征。

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20条评论

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画心

06月19日

这些向量数据库工具都很强大，尤其是Faiss，对于高效相似性搜索有深入优化。

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细水： @画心

关于向量数据库的讨论确实非常有趣，特别是Faiss的高效性让人印象深刻。可以考虑用它来实现快速的图像相似性搜索。比如，首先需要将图像转换为特征向量，接着利用Faiss进行索引和查询。

下面是一个简单的代码示例，展示如何使用Faiss进行相似性搜索：

import numpy as np
import faiss

# 生成随机特征向量作为示例
d = 128  # 向量维度
nb = 10000  # 数据库中的向量数量
nq = 5  # 查询向量的数量

# 创建随机向量数据
np.random.seed(123)
xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
xq = np.random.random((nq, d)).astype('float32')

# 创建一个索引
index = faiss.IndexFlatL2(d)  # 使用L2距离
index.add(xb)  # 向量添加到索引中

# 执行查询
k = 10  # 返回最近的10个向量
D, I = index.search(xq, k)  # D返回距离，I返回索引

print(I)
print(D)

这个示例通过生成随机向量，展示了如何使用Faiss进行简单相似性搜索。建议深入研究它的其他索引类型，如IndexIVFFlat，可以进一步提高查询速度，尤其是在数据量很大的情况下。可以查看 Faiss的官方文档了解更多信息。

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柔情似水

06月29日

Milvus支持动态流式数据，这是一个关键特点，适用于实时数据场景。

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紫色偶然： @柔情似水

对于Milvus支持动态流式数据这个特点，它在处理实时数据的能力上确实表现出色。可以想象在一些需要即时响应的应用场景中，比如推荐系统或金融实时分析，使用Milvus会显著提升系统的性能和用户体验。

针对动态流式数据，可以考虑使用以下的示例代码片段，这样能更好地展示如何在实际应用中利用Milvus进行实时数据插入和查询：

from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema

# 建立连接
connections.connect("default", host='localhost', port='19530')

# 定义字段
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=Types.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name="vector", dtype=Types.FLOAT_VECTOR, dim=128)
]

# 创建集合架构
schema = CollectionSchema(fields=fields, description="Collection that stores dynamic streaming data")

# 创建集合
collection = Collection("dynamic_streaming_data", schema)

# 插入动态数据示例
import numpy as np

# 模拟实时数据流
for _ in range(100):
    vector = np.random.rand(128).astype(np.float32).tolist()  # 生成128维随机流数据
    collection.insert([vector])

# 执行查询
result = collection.query(expr="id >= 0", limit=5)
print(result)

在实时应用中，有效地利用流数据可能需要更多的策略，比如合并相似的向量或使用批处理来减少对系统的冲击，建议研究一下关于数据处理流的设计模式，了解如何优化插入性能和查询效率。

相关信息可以参考 Milvus官方文档。这样可能会为深入理解实时数据处理提供更多的背景和示例。

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冰茶

07月08日

Elasticsearch尽管主要不是为向量设计，但通过其插件，向量搜索也是可行的，非常灵活。

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大错特错い： @冰茶

Elasticsearch的确提供了灵活的解决方案来进行向量搜索，特别是通过插件如elasticsearch-vector。这对于那些需要在非结构化数据中进行高效搜索的场景很有帮助。不妨考虑以下示例，它展示了如何在Elasticsearch中使用向量特征进行相似度搜索：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 3  // 向量维度
      }
    }
  }
}

POST /my_index/_doc/1
{
  "my_vector": [0.5, 0.1, 0.3]  // 示例向量
}

POST /my_index/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, doc['my_vector']) + 1.0",
        "params": {
          "query_vector": [0.5, 0.0, 0.4]
        }
      }
    }
  }
}

此外，探索向量数据库的其他选项也十分有意义，比如用Faiss或Milvus来处理大规模的向量数据集，可能会在特定情况下提供更好的性能。有关向量数据库的深入比较和使用实例，可以参考此链接。

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格桑花

07月15日

推荐查看Milvus的官方文档 Milvus.io 以了解其强大的向量检索功能。

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韦浩伦： @格桑花

推荐的文档链接确实提供了很多关于Milvus的实用信息。可以尝试以下的方法来快速检索向量数据：

假设你已经安装好了Milvus，可以使用Python SDK进行向量插入和检索：

from pymilvus import Collection, connections

# 连接到Milvus
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# 定义集合
collection_name = "example_collection"
collection = Collection(collection_name)

# 插入向量数据
insert_data = [
    [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    [0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
]
collection.insert(insert_data)

# 执行向量检索
query_vector = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
results = collection.query(expr="vector_column_name in [query_vector]", limit=5)
print(results)

通过实验不同的向量组合，可以更深入地理解如何使用Milvus进行高效的向量检索。这种技术在图像识别、文本搜索等领域都有广泛应用。此外，不妨关注 Milvus 的社区论坛，那里有丰富的案例和讨论。例如，可以访问 Milvus Community 探索更多技术细节与最佳实践。

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韦斯睿

07月20日

加入代码示例，如使用Faiss做相似性搜索：

import faiss
index = faiss.IndexFlatL2(d)
index.add(xb)
D, I = index.search(xq, k)

可以更直观理解其使用方法。

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七秒： @韦斯睿

对于向量数据库的讨论，代码示例确实是让理解更为直观的好方法。以Faiss为例，通过对相似性搜索的简单实现，可以让人更清晰地认识如何使用它。可以进一步考虑如何优化索引，提高查询效率。例如，使用IndexIVFFlat可以在大规模数据集上提供更快的搜索速度。

下面是一个加入分区索引的代码示例：

import faiss
import numpy as np

# 生成一些随机数据
d = 64                          # 向量维度
nb = 100000                     # 数据库中的向量数量
nq = 10000                      # 查询向量数量
np.random.seed(1234)           # 为了可重复性
xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
xq = np.random.random((nq, d)).astype('float32')

# 创建一个分区索引
nlist = 100                     # 分区数量
quantizer = faiss.IndexFlatL2(d)  # 选择用L2距离计算的量化器
index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, d, nlist, faiss.METRIC_L2)

# 训练索引
index.train(xb)
index.add(xb)                  # 添加向量到索引

D, I = index.search(xq, 10)    # 搜索最相近的10个向量

此外，还可以探讨不同向量数据库的特点，如Milvus和Pinecone，它们在功能和使用场景上各有优势，有兴趣的话可以访问 Milvus 官网或 Pinecone 官网进行了解。对比这些数据库的性能和应用案例，显然有助于进一步优化相似性搜索的实现。

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心碎留言

07月23日

Annoy是个简单实用的工具，尤其适合那些小规模和快速开发的应用场景。

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龌龊想法： @心碎留言

文本格式如下：

对于Annoy的评价颇有道理，它确实在处理小规模数据和快速原型开发时表现优秀。值得一提的是，Annoy在构建和查询时都非常快速，这使得它适合需要高性能相似性搜索的场景。

如果需要在Python中简单使用Annoy，可以参考以下示例代码：

from annoy import AnnoyIndex

# 创建一个AnnoyIndex实例，假设每个向量有10维
f = 10  
t = AnnoyIndex(f, 'dot')  # 使用点积作为相似度度量

# 添加向量到AnnoyIndex中
for i in range(1000):
    v = [random.gauss(0, 1) for _ in range(f)]
    t.add_item(i, v)

# 构建树
t.build(10)  # 10是树的数目
t.save('test.ann')

# 加载索引
u = AnnoyIndex(f, 'dot')
u.load('test.ann')

# 查询最相似的10个向量
print(u.get_nns_by_item(0, 10))

在快速开发的场景下，可以考虑结合其他工具，例如FAISS或HNSW，以扩展到更大规模的数据。此外，使用GitHub查找相关开源项目也是一个不错的选择，比如访问 Annoy的GitHub页面。这样可以获得更多用例和实现细节，帮助提升开发效率。

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画心

07月25日

Vespa对于需要分布式系统能力的场景是个很好的选择，虽然复杂度会更高。

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qicaihong： @画心

Vespa确实是一个强大的选择，特别是在需要处理大规模数据和实时查询的场景。不过，虽然它的复杂性较高，一些基础的使用示例可以帮助用户更快上手。例如，设置一个简单的向量检索任务，可以参考以下代码片段：

import vespa

# 初始化 Vespa 客户端
client = vespa.Vespa(url='http://localhost:8080')

# 创建一个索引
client.index.create(
    fields=[
        {"name": "vector_field", "type": "tensor<float>(x[128])", "dimension": 128}
    ],
    reindex=True
)

# 插入向量
client.doc.put(
    doc_id='doc1',
    fields={
        'vector_field': [0.1]*128  # 示例向量
    }
)

# 执行查询
results = client.query(
    query='select * from my_index where vector_field nearest to [0.5]*128'
)

print(results)

在使用之前，建议深入了解Vespa的架构和API，可以访问Vespa官方文档链接，获取更全面的指导与示例。此外，在应对复杂查询时，不妨尝试将某些功能模块化，降低整体复杂度，以便更好地管理和扩展。

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一厢

07月28日

实际应用中对于工具选择，应该结合数据规模、实时性和性能要求。

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~执迷： @一厢

对于选择向量数据库，确实需要考虑多种因素，比如数据规模、实时性和性能要求。举个例子，如果你的应用场景需要对大规模数据进行快速查询，像Faiss或者Milvus这样的向量数据库可能会非常适合。这些数据库在处理亿级到百亿级的向量数据上表现出色，并且具备良好的横向扩展能力。

例如，使用Milvus进行实时向量检索时，可以通过以下Python代码进行简单的初始化和查询：

from pymilvus import Collection, CollectionSchema, FieldSchema, DataType

# 定义字段
fields = [
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128),  # 假设向量维度为128
]
schema = CollectionSchema(fields=fields, description="向量集合示例")

# 创建集合
collection = Collection(name="example_collection", schema=schema)

# 插入数据
import numpy as np
data = np.random.random((1000, 128)).astype(np.float32)  # 生成1000个128维随机向量
collection.insert([data])

# 查询示例
results = collection.query(expr="embedding in (some_vector)")  # 根据某个向量进行查询

另外，对于实时性要求高的场景，可以考虑使用Redis的向量扩展模块，例如RedisVector，这允许你利用Redis的高性能特性，轻松构建实时应用。

更多的信息和示例可以参考 Milvus文档或 RedisVector文档。这些资源提供了关于如何选择和使用向量数据库的更深入指南。

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离城梦

08月02日

要考虑社区支持和活跃度，Milvus和Faiss一直都有很好的开发和支持。

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习惯： @离城梦

对于向量数据库的选择，社区支持和活跃度确实是重要的考虑因素。以Milvus和Faiss为例，它们在不同应用场景中都有各自的优势。Milvus在分布式场景中的性能表现非常出色，而Faiss则在处理大规模数据时展现了高效的索引方式。

对于使用这两个数据库，可以通过一些简单的示例来帮助理解它们的实际应用：

# 使用Milvus进行向量插入和查询的示例
from milvus import Milvus, IndexType, MetricType

milvus = Milvus(host='localhost', port='19530')

# 创建集合
milvus.create_collection({"collection_name": "example", "dimension": 128, "index_file_size": 1024, "metric_type": MetricType.L2})

# 插入向量
vectors = [[0.1]*128 for _ in range(10)]  # 10个128维的向量
milvus.insert(collection_name='example', records=vectors)

# 查询向量
status, results = milvus.search(collection_name='example', query_records=[[0.1]*128], top_k=5)

# 使用Faiss进行向量索引和查询的示例
import faiss
import numpy as np

data = np.random.random((1000, 128)).astype('float32')  # 1000个128维的随机向量
index = faiss.IndexFlatL2(128)  # 使用L2距离
index.add(data)  # 向索引中添加数据

# 查询
D, I = index.search(np.random.random((5, 128)).astype('float32'), 5)  # 查询5个向量的5个最近邻

有关向量数据库的更多信息，可以参考以下链接：https://milvus.io/docs/v2.0.0/overview.md、https://faiss.ai/。这两个平台都有活跃的社区支持，建议深入探索它们的文档和示例，以便更好地应用在具体项目中。

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疯人愿

08月13日

SPTAG作为微软开发的工具，可能会在Microsoft Azure等平台上表现得更为集成和高效。

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韦颜： @疯人愿

在讨论向量数据库时，SPTAG（Space Partition Tree and Graph）作为微软的开发工具，确实在大规模数据处理上展现了它的优势。其与Microsoft Azure的紧密集成，能够使开发者方便地构建和扩展各种应用，比如推荐系统或图像检索。

此外，可以考虑与SPTAG结合使用的其他向量数据库，比如Faiss和Annoy。以Faiss为例，其在处理大规模向量数据时也提供了卓越的性能。以下是一个简化的Faiss使用示例，展示如何构建和查询向量索引：

import numpy as np
import faiss

d = 64  # 向量维度
nb = 100000  # 数据库中的向量数量
nq = 10000  # 查询向量数量

# 随机生成数据库向量和查询向量
np.random.seed(1234)  # 设置随机种子，确保可重复性
xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')
xq = np.random.random((nq, d)).astype('float32')

# 使用L2距离构建索引
index = faiss.IndexFlatL2(d)
index.add(xb)  # 把向量添加到索引中

# 执行检索
k = 5  # 选择最近邻的个数
D, I = index.search(xq, k)  # xq为查询向量，I为回复结果
print(I[:5])  # 打印前5个查询结果的索引

如果需要深入了解不同向量数据库的特点和应用场景，可以参考这篇文章：Towards a guide on Vector Databases。这将有助于在选择合适的工具时考虑各自的优缺点。

总的来说，聚焦于实际应用场景与系统架构选择，有助于充分发挥各种向量数据库的性能。

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