Kontakt z nami

10 najlepszych baz danych do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Best Of

10 najlepszych baz danych do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

mm
Opublikowany
Zaktualizowano

Unite.AI przestrzega rygorystycznych standardów redakcyjnych. Możemy otrzymać wynagrodzenie za kliknięcie linków do recenzowanych przez nas produktów. Proszę obejrzeć nasze ujawnienie informacji o stowarzyszeniu.

Znalezienie odpowiedniej bazy danych dla projektów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI) stało się jedną z najważniejszych decyzji, przed którymi stoją deweloperzy infrastruktury. Tradycyjne relacyjne bazy danych nie zostały zaprojektowane z myślą o wielowymiarowych osadzaniach wektorowych, które napędzają nowoczesne aplikacje AI, takie jak wyszukiwanie semantyczne, systemy rekomendacji i generowanie rozszerzone o wyszukiwanie (RAG).

Bazy danych wektorowych stały się rozwiązaniem zoptymalizowanym pod kątem przechowywania i wyszukiwania reprezentacji numerycznych generowanych przez modele uczenia maszynowego. Niezależnie od tego, czy tworzysz produkcyjny potok RAG, wyszukiwarkę podobieństw, czy system rekomendacji, wybór odpowiedniej bazy danych może zadecydować o wydajności Twojej aplikacji.

Oceniliśmy wiodące bazy danych dla obciążeń ML i AI pod kątem wydajności, skalowalności, łatwości obsługi i kosztów. Oto 10 najlepszych opcji na rok 2025.

Tabela porównawcza najlepszych baz danych do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Narzędzie AI Najlepsze dla: Cena (USD) Funkcje
szyszka Aplikacje Enterprise RAG Bezpłatnie + 50 USD/mies. Architektura bezserwerowa, wyszukiwanie hybrydowe, zgodność z SOC 2
Milvus Skala przedsiębiorstwa z własnym hostingiem Bezpłatnie + 99 USD/mies. Otwarte źródło, wektory o skali miliardowej, wiele typów indeksów
Tkać Graf wiedzy + wektory Bezpłatnie + 45 USD/mies. Hybrydowe wyszukiwanie, obsługa multimodalna, wbudowane wektoryzatory
Kwadrant Wysokowydajne filtrowanie Bezpłatna rozmowa zapoznawcza Filtrowanie ładunków oparte na Rust, obsługa gRPC
ChromaDB Szybkie prototypowanie Bezpłatna rozmowa zapoznawcza Tryb osadzony, natywny interfejs API Pythona, brak konfiguracji
pgwektor Użytkownicy PostgreSQL Bezpłatna rozmowa zapoznawcza Rozszerzenie PostgreSQL, ujednolicone zapytania, zgodność z ACID
Atlas MongoDB Dokument + unifikacja wektora Bezpłatnie + 57 USD/mies. Wyszukiwanie wektorowe, potoki agregacji, klastry globalne
Redis Opóźnienie poniżej milisekundy Bezpłatnie + 5 USD/mies. Prędkość w pamięci, buforowanie semantyczne, zestawy wektorów
Elasticsearch Pełny tekst + hybryda wektorowa Bezpłatnie + 95 USD/mies. Potężny DSL, wbudowane osadzenia, sprawdzona skalowalność
Głębokie jezioro Dane sztucznej inteligencji multimodalnej Bezpłatnie + 995 USD/mies. Przechowywanie obrazów, wideo, dźwięku, kontrola wersji, jeziora danych

1. szyszka

Pinecone to w pełni zarządzana baza danych wektorów, stworzona specjalnie dla skalowalnych aplikacji uczenia maszynowego. Platforma obsługuje miliardy wektorów z niskim opóźnieniem, oferując architekturę bezserwerową, która eliminuje konieczność zarządzania infrastrukturą. Firmy takie jak Microsoft, Notion i Shopify wykorzystują Pinecone do produkcji systemów RAG i rekomendacji.

Baza danych doskonale sprawdza się w wyszukiwaniu hybrydowym, łącząc rzadkie i gęste osadzanie, co zapewnia dokładniejsze wyniki. Jednoetapowe filtrowanie zapewnia szybkie i precyzyjne zapytania bez opóźnień w przetwarzaniu. Dzięki certyfikatom SOC 2, GDPR, ISO 27001 i HIPAA, Pinecone spełnia wymagania bezpieczeństwa przedsiębiorstw od samego początku.

Plusy i minusy

  • W pełni zarządzana architektura bezserwerowa eliminuje obciążenie związane z zarządzaniem infrastrukturą
  • Obsługuje miliardy wektorów z niezmiennie niskim opóźnieniem w skali przedsiębiorstwa
  • Hybrydowe wyszukiwanie łączy w sobie rzadkie i gęste osadzanie, zapewniając dokładniejsze wyniki
  • Filtrowanie jednoetapowe zapewnia szybkie i precyzyjne zapytania bez opóźnień w przetwarzaniu końcowym
  • Certyfikaty SOC 2, GDPR, ISO 27001 i HIPAA spełniają wymagania bezpieczeństwa przedsiębiorstw
  • Uzależnienie od dostawcy bez możliwości samodzielnego hostingu w celu zapewnienia suwerenności danych
  • Koszty mogą szybko wzrosnąć przy dużej liczbie zapytań i dużej liczbie wektorów
  • Ograniczone możliwości personalizacji w porównaniu z alternatywami typu open source
  • Brak obsługi indeksów rozrzedzonych i tradycyjnego wyszukiwania słów kluczowych
  • W ramach bezpłatnej warstwy obowiązują restrykcyjne limity dotyczące liczby wektorów i przepustowości zapytań

Odwiedź Pinecone →

2. Milvus

Milvus to najpopularniejsza baza danych wektorowych typu open source, z ponad 35 000 gwiazdek w serwisie GitHub, zaprojektowana z myślą o skalowaniu poziomym miliardów wektorów. Jej architektura natywna dla chmury oddziela warstwy pamięci masowej, obliczeniowej i metadanych, umożliwiając niezależne skalowanie każdego komponentu. NVIDIA, IBM i Salesforce używają Milvus w środowiskach produkcyjnych.

Platforma obsługuje wiele typów indeksów, w tym HNSW, IVF i DiskANN, a także wyszukiwanie hybrydowe łączące podobieństwo wektorowe z filtrowaniem skalarnym. Zilliz Cloud oferuje wersję zarządzaną już od 99 USD miesięcznie, a wersja open source działa bezpłatnie w środowisku Apache 2.0. Pamięć operacyjna oparta na dyskach obsługuje zbiory danych większe niż dostępna pamięć RAM.

Plusy i minusy

  • Oprogramowanie typu open source na licencji Apache 2.0 z ponad 35 000 gwiazdek w serwisie GitHub i aktywną społecznością
  • Architektura oparta na chmurze oddziela pamięć masową, obliczenia i metadane, umożliwiając niezależne skalowanie
  • Obsługuje wiele typów indeksów, w tym HNSW, IVF i DiskANN, dla różnych przypadków użycia
  • Pamięćooszczędna pamięć masowa oparta na dyskach obsługuje zbiory danych większe niż dostępna pamięć RAM
  • Wyszukiwanie hybrydowe łączy podobieństwo wektorowe z filtrowaniem skalarnym w pojedynczych zapytaniach
  • Wdrożenie z własnym hostingiem wymaga znacznej wiedzy specjalistycznej DevOps i wysiłku związanego z konserwacją
  • Złożona architektura rozproszona ma bardziej stromą krzywą uczenia się niż prostsze alternatywy
  • Wersja zarządzana Zilliz Cloud zaczyna się od 99 USD miesięcznie, czyli więcej niż u niektórych konkurentów
  • Wymagania dotyczące zasobów mogą być znaczne w przypadku wdrożeń na małą i średnią skalę
  • Istnieją luki w dokumentacji dotyczącej zaawansowanych scenariuszy konfiguracji i optymalizacji

Odwiedź Milvus →

3. Tkać

Weaviate łączy wyszukiwanie wektorowe z możliwościami grafów wiedzy, umożliwiając relacje semantyczne między obiektami danych oraz zapytania o podobieństwo. Platforma obsługuje wyszukiwanie hybrydowe od razu po instalacji, łącząc podobieństwo wektorów, dopasowywanie słów kluczowych i filtry metadanych w ramach jednego zapytania. Wbudowane wektoryzatory z OpenAI, Hugging Face i Cohere automatycznie generują osadzenia.

Obsługa multimodalna umożliwia obsługę tekstu, obrazów i wideo w ramach tej samej bazy danych. Weaviate przeprowadza wyszukiwanie 10 najbliższych sąsiadów w ciągu kilku milisekund, obejmując miliony elementów. Kwantyzacja i kompresja wektorowa znacznie zmniejszają zużycie pamięci, zachowując jednocześnie dokładność wyszukiwania, co czyni je opłacalnym rozwiązaniem w przypadku dużych wdrożeń.

Plusy i minusy

  • Łączy wyszukiwanie wektorowe z możliwościami grafu wiedzy w celu określenia relacji semantycznych
  • Wbudowane wektoryzatory z OpenAI, Hugging Face i Cohere automatycznie generują osadzenia
  • Obsługa multimodalna obejmuje tekst, obrazy i wideo w tej samej bazie danych
  • Przeszukiwanie milionów elementów w obrębie 10 najbliższych sąsiadów z dokładnością do jednej milisekundy
  • Kwantyzacja wektorowa i kompresja zmniejszają zużycie pamięci przy jednoczesnym zachowaniu dokładności
  • Interfejs API oparty na GraphQL wymaga nauki dla zespołów niezaznajomionych z językiem zapytań
  • Wbudowane wektoryzatory zwiększają opóźnienie i koszt w porównaniu do wstępnie obliczonych osadzeń
  • W przypadku dużych zestawów danych bez starannego dostrojenia zużycie pamięci może być wysokie
  • Wdrożenie produkcji na własnym hostingu wymaga wiedzy z zakresu Kubernetes
  • Niektóre zaawansowane funkcje, takie jak izolacja dzierżawców, są dostępne wyłącznie w chmurze lub na poziomie przedsiębiorstwa

Odwiedź Weaviate →

4. Kwadrant

Qdrant to wydajna wyszukiwarka wektorowa napisana w języku Rust, zapewniająca stale niskie opóźnienia bez konieczności usuwania śmieci. Platforma generuje czterokrotnie więcej żądań na sekundę niż wielu konkurentów, utrzymując czas zapytania poniżej milisekundy. Discord, Johnson & Johnson i Perplexity korzystają z Qdrant w środowisku produkcyjnym.

Filtrowanie oparte na ładunku integruje się bezpośrednio z operacjami wyszukiwania, a nie z przetwarzaniem końcowym, obsługując złożone warunki boolowskie w wielu polach. Wyszukiwanie hybrydowe łączy gęste wektory z rzadkimi reprezentacjami, takimi jak TF-IDF lub BM25, w celu dopasowania semantycznego i dopasowania słów kluczowych. Zarówno interfejsy API REST, jak i gRPC są dostarczane z oficjalnymi klientami dla języków Python, TypeScript, Go, Java i Rust.

Plusy i minusy

  • Architektura oparta na Rust zapewnia czterokrotnie wyższy wskaźnik RPS niż konkurencja, z opóźnieniem poniżej milisekundy
  • Filtrowanie oparte na danych wejściowych integruje się bezpośrednio z wyszukiwaniem bez konieczności przetwarzania końcowego
  • Przeszukiwanie hybrydowe łączy gęste wektory z rzadkimi reprezentacjami, takimi jak BM25
  • Interfejsy API REST i gRPC z oficjalnymi klientami dla języków Python, TypeScript, Go, Java i Rust
  • Oprogramowanie typu open source z hojną bezpłatną warstwą i prostymi opcjami samodzielnego hostingu
  • Mniejszy ekosystem i społeczność w porównaniu z bardziej ugruntowanymi alternatywami
  • Mniej wbudowanych integracji z frameworkami ML i dostawcami osadzania
  • Funkcje korporacyjne, takie jak RBAC, wymagają płatnej warstwy chmury
  • Mniej dojrzałe narzędzia do monitorowania i obserwacji w środowisku produkcyjnym
  • Dokumentacja mogłaby być bardziej kompleksowa w przypadku złożonych scenariuszy wdrożeniowych

Odwiedź Qdrant →

5. ChromaDB

ChromaDB zapewnia najszybszą ścieżkę od pomysłu do działającego prototypu wyszukiwania wektorowego. API Pythona odzwierciedla prostotę NumPy, działając w aplikacjach bez konieczności konfiguracji i opóźnień sieciowych. Przepisanie Rusta w 2025 roku zapewniło czterokrotnie szybsze zapisy i zapytania w porównaniu z oryginalną implementacją Pythona.

Wbudowane filtrowanie metadanych i wyszukiwanie pełnotekstowe eliminują potrzebę stosowania oddzielnych narzędzi oprócz analizy podobieństwa wektorów. ChromaDB integruje się natywnie z LangChain i LlamaIndex, umożliwiając szybkie tworzenie aplikacji AI. W przypadku zbiorów danych poniżej 10 milionów wektorów różnice w wydajności w porównaniu ze specjalistycznymi bazami danych stają się nieznaczne, co czyni tę platformę idealną dla MVP i uczenia się.

Plusy i minusy

  • Tryb osadzony o zerowej konfiguracji działa w trakcie procesu bez opóźnień sieciowych
  • API Pythona odzwierciedla prostotę NumPy, zapewniając najszybszą ścieżkę od pomysłu do prototypu
  • Przepisanie Rust w 2025 roku zapewnia 4 razy szybsze zapisy i zapytania niż pierwotna implementacja
  • Natywne integracje z LangChain i LlamaIndex umożliwiające szybki rozwój sztucznej inteligencji
  • Wbudowane filtrowanie metadanych i wyszukiwanie pełnotekstowe eliminują potrzebę stosowania oddzielnych narzędzi
  • Nie jest przeznaczony do produkcji na skalę przekraczającą 10 milionów wektorów
  • Ograniczone możliwości skalowania poziomego w przypadku wdrożeń rozproszonych
  • Mniej typów indeksów i opcji dostrajania w porównaniu ze specjalistycznymi bazami danych
  • Opcja hostingu w chmurze wciąż się rozwija, ale funkcje dla przedsiębiorstw są ograniczone
  • Opcje trwałości są mniej niezawodne niż bazy danych produkcyjne przeznaczone do konkretnych zastosowań

Odwiedź ChromaDB →

6. pgwektor

pgvector przekształca PostgreSQL w bazę danych wektorową za pomocą prostego rozszerzenia, umożliwiając wyszukiwanie podobieństw obok tradycyjnych zapytań SQL w jednym systemie. Wersja 0.8.0 zapewnia do 9 razy szybsze przetwarzanie zapytań i 100 razy bardziej trafne wyniki. Instacart przeprowadził migrację z Elasticsearch do pgvector, osiągając 80% oszczędności kosztów i 6% mniej wyszukiwań bez wyników.

W przypadku 90% obciążeń AI, pgvector eliminuje potrzebę oddzielnej infrastruktury wektorowej. Wektory działają równolegle z danymi operacyjnymi, umożliwiając łączenie za pomocą jednego zapytania między osadzeniami a rekordami biznesowymi z gwarantowaną spójnością ACID. Google Cloud, AWS i Azure oferują zarządzaną bazę danych PostgreSQL z obsługą pgvector, a rozszerzenie działa bezpłatnie na licencji PostgreSQL.

Plusy i minusy

  • Przekształca istniejącą bazę danych PostgreSQL w bazę danych wektorową za pomocą prostej instalacji rozszerzenia
  • Wersja 0.8.0 zapewnia do 9 razy szybsze zapytania i 100 razy bardziej trafne wyniki
  • Wektory są dostępne równolegle z danymi operacyjnymi, umożliwiając łączenie pojedynczych zapytań ze spójnością ACID
  • Bezpłatna na licencji PostgreSQL z zarządzanym wsparciem AWS, GCP i Azure
  • Eliminuje oddzielną infrastrukturę wektorową dla 90% obciążeń AI
  • Wydajność znacznie spada powyżej 500 milionów wektorów
  • Mniej wyspecjalizowanych typów indeksów niż w przypadku baz danych wektorowych stworzonych specjalnie dla tego celu
  • Brak wbudowanego wsparcia dla wektorów rzadkich lub wyszukiwania hybrydowego bez rozszerzeń
  • Wymagania dotyczące pamięci mogą być znaczne w przypadku dużych indeksów HNSW
  • Wymagana jest wiedza z zakresu PostgreSQL w celu optymalnej konfiguracji i dostrojenia

Odwiedź pgvector →

7. Atlas MongoDB

Wyszukiwarka wektorów Atlas MongoDB dodaje funkcje podobieństwa bezpośrednio do bazy dokumentów, przechowując osadzenia wraz z danymi operacyjnymi bez narzutu na synchronizację. Przy 15.3 miliona wektorów z 2048 wymiarami platforma utrzymuje dokładność na poziomie 90-95% przy opóźnieniu zapytań poniżej 50 ms. Węzły wyszukiwania Atlas umożliwiają skalowanie obciążeń wektorowych niezależnie od klastrów transakcyjnych.

Model dokumentu przechowuje osadzenia w tych samych rekordach co metadane, eliminując złożoność synchronizacji danych. Kwantyzacja skalarna zmniejsza zapotrzebowanie na pamięć o 75%, a kwantyzacja binarna o 97%. Natywne potoki agregacji łączą wyszukiwanie wektorowe ze złożonymi transformacjami w ujednoliconych zapytaniach, a funkcje bezpieczeństwa klasy korporacyjnej są standardem.

Plusy i minusy

  • Wyszukiwanie wektorowe integruje się bezpośrednio z bazą danych dokumentów, eliminując obciążenie związane z synchronizacją
  • Utrzymuje dokładność na poziomie 90-95% przy opóźnieniu poniżej 50 ms przy 15.3 milionach wektorów
  • Kwantyzacja skalarna zmniejsza pamięć o 75%, kwantyzacja binarna o 97%
  • Węzły wyszukiwania Atlas skalują obciążenia wektorowe niezależnie od klastrów transakcyjnych
  • Natywne potoki agregacji łączą wyszukiwanie wektorowe ze złożonymi transformacjami
  • Wyszukiwanie wektorowe jest dostępne wyłącznie w Atlasie i nie jest dostępne w samodzielnie zarządzanych wdrożeniach MongoDB
  • Koszty mogą wzrosnąć w przypadku dedykowanych węzłów wyszukiwania dla obciążeń o wysokiej wydajności
  • Budowanie indeksu wektorowego może być powolne w przypadku bardzo dużych kolekcji
  • Mniej optymalizacji specyficznych dla wektorów niż w przypadku alternatyw specjalnie zaprojektowanych
  • Krzywa uczenia się składni potoku agregacji z operacjami wektorowymi

Odwiedź MongoDB Atlas →

8. Redis

Redis oferuje opóźnienie wyszukiwania wektorów poniżej milisekundy, z którym niewiele baz danych może się równać. Działa do 18 razy szybciej niż alternatywy w testach porównawczych dla pojedynczego klienta i 52 razy szybciej w scenariuszach wieloklienckich. W Redis 8.0 wprowadzono natywne typy wektorów, a funkcja zestawów wektorów, wprowadzona w kwietniu 2025 roku, optymalizuje zapytania o podobieństwo w czasie rzeczywistym, zmniejszając zużycie pamięci.

Architektura w pamięci łączy buforowanie, zarządzanie sesjami i wyszukiwanie wektorów w jednym systemie. Kwantyzacja zapewnia 75% redukcję pamięci przy zachowaniu dokładności 99.99%. W przypadku zbiorów danych poniżej 10 milionów wektorów, gdzie opóźnienia mają największe znaczenie, Redis sprawdza się znakomicie. Platforma powróciła do open source na licencji AGPL w 2024 roku, a ceny w chmurze zaczynają się już od 5 USD miesięcznie.

Plusy i minusy

  • Opóźnienie poniżej milisekundy jest 18 razy szybsze w przypadku pojedynczego klienta i 52 razy szybsze w przypadku wielu klientów niż w przypadku rozwiązań alternatywnych
  • Natywne typy wektorów Redis 8.0 i zestawy wektorów z kwietnia 2025 r. optymalizują zapytania o podobieństwo w czasie rzeczywistym
  • Łączy buforowanie, zarządzanie sesjami i wyszukiwanie wektorowe w jednym systemie pamięci
  • Kwantowanie zapewnia redukcję pamięci o 75% przy zachowaniu dokładności na poziomie 99.99%
  • Powrót do oprogramowania typu open source na licencji AGPL w 2024 r. z cenami za usługi w chmurze zaczynającymi się od 5 USD miesięcznie
  • Architektura w pamięci wymaga kosztownej pamięci RAM w przypadku dużych zestawów danych wektorowych
  • Najlepiej nadaje się do zestawów danych zawierających mniej niż 10 milionów wektorów, w których opóźnienie ma kluczowe znaczenie
  • Funkcje wyszukiwania wektorowego wymagają Redis Stack lub Enterprise, a nie podstawowego Redis
  • Mniej dojrzałe możliwości wyszukiwania wektorowego w porównaniu do dedykowanych baz danych
  • Licencja AGPL może mieć wpływ na niektóre zastosowania komercyjne

Odwiedź Redis →

9. Elasticsearch

Elasticsearch łączy rozumienie semantyki z precyzyjnym dopasowywaniem słów kluczowych, działając nawet 12 razy szybciej niż OpenSearch w przypadku operacji wyszukiwania wektorowego. Platforma integruje się z frameworkami AI, takimi jak LangChain i AutoGen, w celu obsługi wzorców konwersacyjnej AI, a jej wbudowany model osadzania ELSER generuje wektory bez korzystania z usług zewnętrznych.

Zapytanie DSL łączy wyszukiwanie wektorowe z filtrami strukturalnymi i wyszukiwanie pełnotekstowe w sposób, którego większość baz danych opartych na wektorach nie jest w stanie łatwo odtworzyć. Ścisła spójność danych gwarantuje atomowe aktualizacje w polach wektorowych i słowach kluczowych. Organizacje korzystające z Elasticsearch do wyszukiwania mogą dodawać funkcje sztucznej inteligencji bez konieczności tworzenia nowej infrastruktury, wykorzystując istniejącą wiedzę operacyjną i osiągając dziesięciokrotny wzrost danych bez konieczności wprowadzania zmian w architekturze.

Plusy i minusy

  • Działa do 12 razy szybciej niż OpenSearch w przypadku operacji wyszukiwania wektorowego
  • Zapytanie DSL tworzy wyszukiwanie wektorowe z filtrami strukturalnymi i pełnym tekstem w sposób, w jaki nie potrafią tego inni
  • Wbudowany model osadzania ELSER generuje wektory bez usług zewnętrznych
  • Ścisła spójność danych gwarantuje aktualizacje atomowe w polach wektorowych i słowach kluczowych
  • Istniejące wdrożenia Elasticsearch dodają możliwości sztucznej inteligencji bez konieczności instalowania nowej infrastruktury
  • Wymaga dużych zasobów, dużej ilości pamięci i procesora w przypadku obciążeń wektorowych
  • Aby uzyskać optymalną wydajność, wymagane jest złożone zarządzanie klastrem i jego dostrajanie
  • Zmiany w licencjonowaniu wywołały niepewność, mimo że opcja AGPL jest już dostępna
  • Funkcje wyszukiwania wektorowego są stosunkowo nowsze w porównaniu do ugruntowanego wyszukiwania tekstowego
  • Ceny usług w chmurze na poziomie początkowym 95 USD/miesiąc są wyższe niż w przypadku niektórych alternatyw

Odwiedź Elasticsearch →

10. Głębokie jezioro

Deep Lake przechowuje wektory wraz z obrazami, filmami, dźwiękami, plikami PDF i ustrukturyzowanymi metadanymi w zunifikowanej, multimodalnej bazie danych zbudowanej na architekturze data lake. Intel, Bayer Radiology i Uniwersytet Yale wykorzystują Deep Lake do zadań AI wymagających zróżnicowanych typów danych. Platforma oferuje opóźnienia poniżej sekundy, a jednocześnie jest znacznie tańsza niż alternatywne rozwiązania z natywnym dostępem do pamięci obiektowej.

Każdy zbiór danych jest wersjonowany jak Git, co umożliwia wycofywanie zmian, rozgałęzianie i śledzenie zmian w iteracjach treningowych. Deep Lake 4.0 zapewnia 5-krotnie szybszą instalację i 10-krotnie szybszy odczyt/zapis dzięki optymalizacji C++. Natywne integracje z LangChain, LlamaIndex, PyTorch i TensorFlow upraszczają tworzenie potoków uczenia maszynowego. Dane pozostają w Twojej własnej chmurze (S3, GCP lub Azure) zgodnej z SOC 2 typu II.

Plusy i minusy

  • Przechowuje wektory wraz z obrazami, filmami, plikami audio i plikami PDF w ujednoliconej multimodalnej bazie danych
  • Wersjonowanie podobne do Gita umożliwia wycofywanie zmian, rozgałęzianie i śledzenie zmian w iteracjach
  • Deep Lake 4.0 zapewnia 5-krotnie szybszą instalację i 10-krotnie szybszy odczyt/zapis dzięki optymalizacji C++
  • Natywne integracje z LangChain, LlamaIndex, PyTorch i TensorFlow
  • Dane pozostają w Twojej własnej pamięci masowej w chmurze, dzięki zgodności ze standardem SOC 2 typu II
  • Ceny dla przedsiębiorstw zaczynają się od 995 USD miesięcznie, co jest znacznie wyższą ceną niż w przypadku alternatyw
  • Specjalizuje się w przepływach pracy ML, ale nie nadaje się do prostych przypadków użycia wyszukiwania wektorowego
  • Mniejsza społeczność i ekosystem w porównaniu do bardziej ugruntowanych baz danych
  • Krzywa uczenia się koncepcji jeziora danych w przypadku korzystania z tradycyjnych baz danych
  • Możliwości zapytań są mniej elastyczne niż alternatywy oparte na SQL w przypadku analiz ad-hoc

Odwiedź Deep Lake →

Którą bazę danych wybrać?

Do szybkiego prototypowania i nauki, ChromaDB lub pgvector pozwalają na najszybsze rozpoczęcie pracy przy minimalnej konfiguracji. Jeśli korzystasz już z PostgreSQL, pgvector dodaje możliwości wektorowe bez konieczności tworzenia nowej infrastruktury. Zespoły potrzebujące skalowalności korporacyjnej z zarządzanymi operacjami powinny rozważyć Pinecone ze względu na prostotę bezserwerową lub Milvus w przypadku samodzielnego hostowania kontroli.

Gdy opóźnienie poniżej milisekundy ma większe znaczenie niż rozmiar zbioru danych, Redis zapewnia niezrównaną szybkość wdrożeń o umiarkowanej skali. Organizacje pracujące z danymi multimodalnymi, obejmującymi obrazy, wideo i tekst, powinny rozważyć Deep Lake lub Weaviate. W przypadku wyszukiwania hybrydowego, łączącego wektory z zapytaniami pełnotekstowymi i ustrukturyzowanymi, Elasticsearch i MongoDB Atlas wykorzystują istniejącą wiedzę specjalistyczną, dodając jednocześnie możliwości sztucznej inteligencji.

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest baza danych wektorowa i dlaczego jest mi potrzebna do sztucznej inteligencji?

Baza danych wektorowych przechowuje wielowymiarowe reprezentacje numeryczne (osadzenia) generowane przez modele uczenia maszynowego i umożliwia szybkie wyszukiwanie podobieństw w ich obrębie. Tradycyjne bazy danych nie są w stanie efektywnie przeszukiwać tych osadzeń, co sprawia, że ​​bazy danych wektorowych są niezbędne dla RAG, wyszukiwania semantycznego, systemów rekomendacji i innych aplikacji AI, które opierają się na znajdowaniu podobnych elementów.

Czy mogę używać PostgreSQL zamiast dedykowanej wektorowej bazy danych?

Tak, pgvector przekształca PostgreSQL w wydajną bazę danych wektorową, odpowiednią dla 90% obciążeń AI. Jest idealny, gdy potrzebujesz wektorów wraz z danymi operacyjnymi w ujednoliconych zapytaniach. W przypadku zbiorów danych przekraczających 500 milionów wektorów lub wymagających specjalistycznych funkcji, dedykowane bazy danych wektorowych mogą działać lepiej.

Która baza danych wektorowych jest najlepsza dla zastosowań RAG w produkcji?

Pinecone oferuje najpłynniejszą ścieżkę do produkcji dzięki zarządzanej infrastrukturze, a Milvus zapewnia większą kontrolę w przypadku wdrożeń hostowanych samodzielnie. Oba rozwiązania obsługują zbiory wektorów o skali miliardów z niskim opóźnieniem. Weaviate sprawdza się doskonale, gdy Twój potok RAG wymaga hybrydowego wyszukiwania, łączącego dopasowywanie semantyczne i słów kluczowych.

Ile kosztują bazy danych wektorowych?

Większość baz danych wektorowych oferuje darmowe pakiety wystarczające do prototypowania. Koszty produkcji różnią się w zależności od skali: Pinecone zaczyna się od 50 USD/miesiąc, Weaviate od 45 USD/miesiąc, a Redis od zaledwie 5 USD/miesiąc. Opcje open source, takie jak Milvus, Qdrant, ChromaDB i pgvector, są bezpłatne w przypadku samodzielnego hostingu, jednak obowiązują opłaty za infrastrukturę.

Jaka jest różnica pomiędzy bazami danych wektorowych przechowywanymi w pamięci i na dysku?

Bazy danych w pamięci, takie jak Redis, zapewniają opóźnienia poniżej milisekundy, ale wymagają kosztownej pamięci RAM dla dużych zbiorów danych. Systemy dyskowe, takie jak Milvus i pgvector, są tańsze w przeliczeniu na wektor, ale kosztują nieco mniej szybkości. Wiele baz danych oferuje obecnie hybrydowe podejście z inteligentnym buforowaniem, równoważąc koszty i wydajność w oparciu o wzorce dostępu.

Powiązane tematy:
mm

Alex McFarland jest dziennikarzem i pisarzem zajmującym się sztuczną inteligencją badającym najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji. Współpracował z wieloma startupami i publikacjami AI na całym świecie.