向量数据库可以做哪些事情
- 存储和索引向量
- 检索相似向量，还具有过滤功能
- 自动将文档转变成向量，所以会自动化分词、向量化、索引等操作
目前存在的向量数据库：
| 名称 | github | 开源协议 |
|---|---|---|
| chroma | https://github.com/chroma-core/chroma | Apache 2.0 |
| Milvus | https://github.com/milvus-io/milvus | Apache 2.0 |
| Pinecone | 未开源 | / |
| weaviate | https://github.com/weaviate/weaviate | BSD-3-Clause license |
| qdrant | https://github.com/qdrant/qdrant | Apache 2.0 |
| vespa | https://github.com/vespa-engine/vespa | Apache 2.0 |
| zilliz | 基于Milvus的商业版向量数据库 | / |
其他跟向量数据库相关，严格来说不算向量数据库
- Faiss 是一个提供高维向量相似性搜索和聚类的算法库，不算向量数据库，向量数据库的相似性检索可以使用到Faiss中的算法。
- ScaNN 是google开源的相似向量搜索方法
- vald 是一个可扩展的向量搜索引擎
- pgvector 为Postgres 提供向量相似度搜索的库
- typesense 可替代ElasticSearch， 也有向量搜索功能
对于文本，如何挑选向量类型，可参考比较基准：MTEB: Massive Text Embedding Benchmark
参考资料
- https://towardsdatascience.com/milvus-pinecone-vespa-weaviate-vald-gsi-what-unites-these-buzz-words-and-what-makes-each-9c65a3bd0696
- https://byby.dev/vector-databases
- https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/what-are-embeddings
