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比较最佳开源向量数据库
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
开源向量数据库分为专用工具和统一平台。Redis将向量搜索、缓存和数据操作整合为实时数据平台，简化管理。选择合适的数据库需考虑规模和基础设施需求。Redis支持快速向量搜索和语义缓存，适合生产AI应用。
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关键要点
- 开源向量数据库分为专用工具和统一平台。
- Redis将向量搜索、缓存和数据操作整合为实时数据平台，简化管理。
- 选择合适的数据库需考虑规模和基础设施需求。
- Redis支持快速向量搜索和语义缓存，适合生产AI应用。
- 生产AI应用需要管理会话状态、速率限制和实时特征数据。
- 专用向量数据库需要管理多个系统，而统一平台减少了管理系统的数量。
- Redis提供了多种部署选项，包括完全托管的云服务和自我管理的企业部署。
- Redis使用HNSW索引和FLAT索引，支持文本、图像和视频向量嵌入。
- Redis的FT.HYBRID命令结合向量相似性与地理、数值、标签或文本数据的过滤。
- Redis的LangCache可以存储大型语言模型的响应，节省高流量应用中的成本。
- Milvus是一个云原生的分布式向量数据库，适合大规模工作负载。
- Weaviate结合向量相似性与关键词搜索，提供多种API选项。
- Qdrant强调内存安全，适合元数据密集型查询。
- Chroma优先考虑简单性和开发者体验，适合快速原型开发。
- pgvector为现有PostgreSQL部署添加向量搜索能力，但需要调优。
- Faiss是一个C++库，专注于高效相似性搜索，但需要自行构建基础设施。
- 选择数据库时需考虑管理系统的数量、LLM成本和团队的部署专业知识。
- Redis提供统一的平台，支持向量搜索、缓存和操作数据，简化基础设施管理。
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