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如何为您的AI技术栈选择最佳向量数据库
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
每个AI项目都会面临并发用户和延迟峰值等挑战。选择向量数据库时，应关注性能、检索质量和操作复杂性。向量数据库通过存储高维向量嵌入来解决相似性搜索问题，适用于需要快速检索的场景。评估时需测试实际数据和查询模式，以确保满足需求。
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关键要点
- 每个AI项目在生产阶段会面临并发用户和延迟峰值等挑战。
- 选择向量数据库时应关注性能、检索质量和操作复杂性。
- 向量数据库通过存储高维向量嵌入来解决相似性搜索问题。
- 传统B树索引适用于精确匹配，但不适合高维向量比较。
- 现代向量数据库通常使用图形索引算法，如HNSW。
- 生产工作负载需要快速的向量搜索，尤其是用户面向的RAG系统。
- 许多通用数据库现在提供向量索引功能，但性能可能不符合特定工作负载的需求。
- 评估向量数据库时需考虑实际工作负载条件下的性能表现。
- 过滤向量搜索能力在生产工作负载中通常是必要的。
- 操作复杂性和团队管理能力是选择数据库时的重要考虑因素。
- 总拥有成本包括基础设施成本、操作开销和团队管理时间。
- 专用向量数据库优化相似性搜索，而集成平台则将向量搜索与其他数据类型结合。
- Redis作为集成平台提供向量搜索和缓存基础设施，适合多种工作负载。
- 评估向量数据库时应关注延迟、过滤性能、召回质量、更新模式和操作带宽等指标。
- 选择合适的向量数据库应基于可测试的标准，确保满足延迟和召回要求。
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