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如何为您的AI技术栈选择最佳向量数据库

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。

如何为您的AI技术栈选择最佳向量数据库

Redis Blog
Redis Blog · 2026-01-20T00:00:00Z
n8n的Redis向量存储节点:您需要了解的内容

n8n现已支持Redis向量存储节点,允许在工作流中进行向量搜索。这一集成简化了架构,使团队能够在同一Redis系统中处理检索、语义查找和缓存。Redis的内存存储提升了查询速度,适用于聊天记录和会话状态等多种数据结构。用户可通过混合搜索结合向量搜索与元数据过滤,提高查询相关性。

n8n的Redis向量存储节点:您需要了解的内容

Redis Blog
Redis Blog · 2025-12-29T00:00:00Z

SatoriDB 是一个用 Rust 开发的亿级向量数据库,优化了磁盘存储并降低了硬件成本。它通过高性能索引算法和并发处理,解决了大规模向量搜索的内存瓶颈,适用于多模态数据处理。

【Rust日报】2025-12-24 satoridb:针对磁盘存储优化的十亿级向量数据库

Rust.cc
Rust.cc · 2025-12-24T08:59:04Z
Pinecone在公开预览中推出专用读取节点,以实现可预测的向量工作负载

Pinecone推出了专用读取节点(DRN),为其向量数据库提供可预测的性能和成本,适用于高吞吐量应用。DRN通过专用硬件确保查询稳定性,消除基础定价波动,支持快速查询和低延迟,适合严格服务水平的应用。与按需模式相比,DRN在成本可预测性和扩展性上表现更佳。

Pinecone在公开预览中推出专用读取节点,以实现可预测的向量工作负载

InfoQ
InfoQ · 2025-12-23T12:00:00Z
高性能LLM应用的五大向量数据库

构建AI应用需要高维向量搜索,传统数据库无法满足需求。主要的五大向量数据库包括Pinecone(无服务器,自动扩展)、Qdrant(开源,快速高效)、Weaviate(结合向量与传统数据库)、Chroma(轻量嵌入式)和Milvus(亿级数据处理)。选择合适的数据库时需考虑性能、复杂性和成本。

高性能LLM应用的五大向量数据库

MachineLearningMastery.com
MachineLearningMastery.com · 2025-12-17T15:10:03Z
DeepLearning.AI推出的多向量图像检索新课程,包含ColPali和MUVERA

我们与DeepLearning.AI合作推出的中级课程“多向量图像检索”旨在帮助AI开发者掌握先进的视觉内容检索技术。课程由Qdrant的Kacper Łukawski主讲,内容涵盖多向量嵌入、文本检索和优化技术,以提升搜索的精度和效率。

DeepLearning.AI推出的多向量图像检索新课程,包含ColPali和MUVERA

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2025-12-11T17:00:00Z
Amazon OpenSearch Service 通过 GPU 加速和自动优化提升向量数据库性能并降低成本

Amazon OpenSearch Service 推出了无服务器 GPU 加速和自动优化功能,帮助用户以更低成本快速构建大规模向量数据库。GPU 加速可提高构建速度至最高 10 倍,自动优化提升搜索质量和效率,节省配置时间。这些功能适用于生成式人工智能应用,用户可在创建或更新域时启用。

Amazon OpenSearch Service 通过 GPU 加速和自动优化提升向量数据库性能并降低成本

亚马逊AWS官方博客
亚马逊AWS官方博客 · 2025-12-11T02:48:28Z

文章介绍了熊猫使用绿联NAS的体验,强调其在存储和AI图像管理方面的优势。通过开源项目PixelPunk,熊猫实现了智能化的图片管理,包括自动打标签和分类。文章提到本地部署的隐私保护和高效性,推荐使用绿联硬件进行AI计算。整体体验良好,但在线API的Token消耗较大。

给绿联NAS塞了个“贾维斯”!智能分析+向量搜索,找图比翻书还快

熊猫不是猫QAQ
熊猫不是猫QAQ · 2025-12-05T10:13:17Z
向量搜索完全指南

向量搜索是一种基于语义的搜索技术,通过将数据转化为数值向量来理解用户意图,从而提供更相关的搜索结果。它是现代AI应用的基础,支持个性化推荐和多模态搜索,提升搜索准确性和用户体验。

向量搜索完全指南

Redis Blog
Redis Blog · 2025-12-05T00:00:00Z
PowerMem - 一种结合向量、全文和图检索的智能记忆基础设施

PowerMem是一个开源智能记忆系统,结合向量、全文和图检索,支持AI系统的长期上下文保留。它采用时间衰减加权,优先考虑近期相关记忆,适用于对话记忆、客户历史检索和多智能体协作。主要特点包括智能记忆提取、混合检索和多智能体支持,并提供轻量级Python SDK及与LangChain、LangGraph的集成。

PowerMem - 一种结合向量、全文和图检索的智能记忆基础设施

云原生
云原生 · 2025-12-02T02:22:31Z

Oracle Java团队成员分享了他们的最新动态和观点。

JEP 目标于 JDK 26:529:向量 API(第 11 次孵化)

insidejava
insidejava · 2025-12-02T00:00:00Z

在M4芯片上测试KVectors向量数据库时,搜索10000个向量的平均时间为0.4毫秒,性能优于旧款Intel MBP。然而,在IVF_RABITQ索引测试中,M4的搜索时间达到20毫秒,表现不如预期,可能与向量压缩和算法改进有关。

M4芯片上跑了下KVectors向量数据库的性能测试,没想到…

王福强
王福强 · 2025-12-01T16:00:00Z
游戏中的数学 (1) - 向量基础

向量是游戏开发中的基础数学工具,表示大小和方向。主要运算包括加法、减法、标量乘法、点积和叉积,广泛应用于位置更新、视野检测和光照计算等。掌握向量运算对3D编程和物理模拟至关重要。

游戏中的数学 (1) - 向量基础

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2025-11-30T00:00:00Z
Infinity - 一个为稠密向量、稀疏向量等提供混合搜索的AI原生数据库

Infinity是一个为LLM应用设计的AI原生数据库,支持混合搜索,包括稠密和稀疏嵌入、张量、全文及结构化字段。它提供低延迟、高吞吐量的检索,适用于RAG、搜索、推荐、问答和对话AI,并配有易用的Python SDK和单一二进制部署选项。

Infinity - 一个为稠密向量、稀疏向量等提供混合搜索的AI原生数据库

云原生
云原生 · 2025-11-24T11:30:55Z
关于GigaOm第三版向量数据库雷达报告的思考

GigaOm发布了第三版向量数据库雷达报告,评估了17种解决方案,显示向量数据库的广泛应用。报告强调,企业需结合混合检索和高级排名,以满足生成AI驱动下的多样化应用需求。

关于GigaOm第三版向量数据库雷达报告的思考

The New Stack
The New Stack · 2025-11-21T21:00:20Z

该项目的Vector API在跨平台API与性能之间取得平衡,但牺牲了一些重要功能,导致不适合某些向量化算法。随着Project Panama的推进,Java与硬件的连接机会增多。文章探讨了Vector API的演变及一种新方法,提供高效访问机器代码指令的能力,补充了Vector API,简化了Java平台及其实现。

超越向量API - 寻求更低级别的API #JVMLS

insidejava
insidejava · 2025-11-16T00:00:00Z

KVectors向量数据库即将开源,分为开源版和企业版。开源版支持APPEND_ONLY存储和FLAT、HNSW索引,适用于大多数AI场景。企业版在此基础上增强了索引类型和CRUD操作,提供更全面的商业服务与支持。

KVectors向量数据库准备开源啦~

王福强
王福强 · 2025-11-15T16:00:00Z

KVectors向量数据库现已支持IVF_RABITQ索引。测试显示,构建999999个向量的索引耗时7分25秒,尽管检索性能有所下降,但仍适合大规模数据集。该数据库支持多种主流向量索引,软著申请正在审核中。

KVectors向量数据库完成IVF_RABITQ索引的支持啦~

王福强
王福强 · 2025-11-10T16:00:00Z
OpenJDK新闻汇总:向量API、提前对象缓存、确保final字段真正不可变

2025年11月3日,OpenJDK生态系统活跃,JDK 26的三个JEP被提升为目标,三个JEP被提议。JEP 529引入向量API,JEP 516改进对象缓存,JEP 500限制final字段变更。JDK 26预计于2026年3月17日发布。

OpenJDK新闻汇总:向量API、提前对象缓存、确保final字段真正不可变

InfoQ
InfoQ · 2025-11-10T02:30:00Z
MySQL的MyVector插件的范围向量搜索 - 第二部分

本文介绍了MyVector插件的实现,包括向量搜索模式设计、嵌入工作流、混合搜索及性能权衡,重点在于嵌入的存储与索引、工作流设计,以及HNSW与暴力搜索的比较。MyVector支持SQL过滤,确保搜索的相关性与安全性,适用于多租户应用。

MySQL的MyVector插件的范围向量搜索 - 第二部分

Planet MySQL
Planet MySQL · 2025-11-03T19:33:20Z
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