以下是当前流行的向量数据库及其特点，按应用场景分类整理：
🌟 开源方案
| 名称 | 开发方 | 核心特点 | 适用场景 | 学习曲线 |
|---|---|---|---|---|
| FAISS | Meta (Facebook) | - GPU加速 - 多种索引算法 |
中小规模相似性搜索 | 中等 |
| Milvus | Zilliz | - 分布式架构 - 支持流式数据 |
大规模生产环境 | 较高 |
| Annoy | Spotify | - 超轻量级 - 基于树的索引 |
快速原型开发 | 低 |
| Qdrant | Qdrant Team | - Rust编写 - 内置过滤功能 |
多条件混合检索 | 中等 |
| Chroma | Chroma团队 | - 专注AI应用 - 语义搜索友好 |
LLM应用嵌入存储 | 低 |
☁️ 云服务方案
| 名称 | 公司 | 核心优势 | 定价模型 |
|---|---|---|---|
| Pinecone | Pinecone | - 全托管服务 - 自动索引优化 |
按使用量计费 |
| Weaviate | SeMI Tech | - 向量+图数据库融合 - 语义搜索 |
开源/云托管 |
| Vespa | Yahoo | - 支持复杂排序 - 实时更新 |
自托管/云服务 |
🛠️ 技术选型建议
- 实验阶段：优先使用FAISS + Annoy（快速验证算法）
-
生产部署：
- 需要分布式 → Milvus
- 需要过滤条件 → Qdrant
- 全托管服务 → Pinecone
- LLM应用：Chroma（LangChain集成友好）
📚 学习资源
- FAISS官方教程：Facebook Research GitHub
- Milvus快速入门：Milvus Bootcamp
- 向量检索原理：Approximate Nearest Neighbor Oh Yeah! (ANNOY) 算法详解
实践建议：先用FAISS在Colab上实现一个图片检索demo（10行代码左右），感受向量搜索的实际效果！需要具体代码示例可以告诉我~ 🚀
