10 Лучших Баз Данных для Машинообучения и Искусственного Интеллекта

Поиск подходящей базы данных для проектов машинообучения и искусственного интеллекта стал одним из наиболее важных решений, которые разработчики должны принимать. Традиционные реляционные базы данных не были разработаны для высокоразмерных векторных представлений, которые используются в современных приложениях искусственного интеллекта, таких как семантический поиск, системы рекомендаций и генерация на основе извлечения (RAG).

Векторные базы данных появились как решение, оптимизированное для хранения и запроса численных представлений, которые производят модели машинного обучения. Независимо от того, строите ли вы производственную систему RAG, поисковый движок или систему рекомендаций, выбор правильной базы данных может сделать или сломать производительность вашего приложения.

Мы оценили ведущие базы данных для рабочих нагрузок машинного обучения и искусственного интеллекта на основе производительности, масштабируемости, легкости использования и стоимости. Вот 10 лучших вариантов для 2025 года.

Таблица Сравнения Лучших Баз Данных для Машинообучения и Искусственного Интеллекта

1. Pinecone

Pinecone – это управляемая векторная база данных, предназначенная для производственных систем извлечения, включая генерацию на основе извлечения, семантический поиск, рекомендации и агентские знания. Команды создают индекс и используют API вместо эксплуатации узлов хранения, реплик или задач уплотнения. Это делает его особенно привлекательным, когда разработчики приложений хотят предсказуемого поведения извлечения без становления специалистами по инфраструктуре баз данных.

Текущая платформа поддерживает плотный и разреженный поиск, фильтры метаданных, пространства имен, резервное копирование и интегрированные рабочие процессы вывода. Возможности представления и переупорядочения могут уменьшить количество отдельных сервисов, необходимых между ингестом документов и окончательным выбором контекста. Pinecone также подчеркивает управляемые корпоративные знания, с шифрованием, контролями доступа, программами соответствия и эксплуатационной надежностью для приложений, обрабатывающих внутреннюю или регулируемую информацию.

Pinecone наиболее силен, когда управляемые операции и сосредоточенный опыт векторного поиска имеют значение больше, чем переносимость базы данных. Он менее подходит для команд, которые требуют полного контроля над движком хранения или хотят запускать все внутри своей существующей базы данных. Перед обязательством протестируйте предназначенные представления, шаблоны фильтров, скорость обновления и стратегию переупорядочения с представительными данными производства.

Посетить Pinecone

2. Milvus

Milvus – это открытая векторная база данных, построенная для больших, распределенных рабочих нагрузок поиска сходства. Его архитектура разделяет вычисления, хранение и координацию, чтобы развертывания могли масштабировать разные части системы независимо. Он поддерживает точный и приближенный поиск ближайших соседей по широкому выбору типов индексов, что делает его полезным для поиска изображений, систем рекомендаций, семантического извлечения, обнаружения аномалий и больших коллекций RAG.

Текущий набор функций Milvus выходит за рамки плотного векторного поиска. Родной полнотекстовый поиск BM25, выученные разреженные векторы, гибридный поиск нескольких векторов, переупорядочение, фильтры метаданных, диапазон поиска и запросы первичного ключа могут быть объединены в одном слое извлечения. Контроли, ориентированные на предприятие, включают аутентификацию, TLS, контроль доступа на основе ролей, реплики, многоарендные варианты, стратегии горячего и холодного хранения, а также аппаратное ускорение, включающее индексирование GPU.

Milvus – это убедительный вариант, когда команда хочет открытую систему и ожидает, что наборы данных или трафик запросов будут расти существенно. Торговым обменом является операционная глубина: распределенные развертывания требуют планирования емкости, мониторинга, обновлений и тщательной конфигурации индекса. Организации, которые предпочитают ту же технологию без управления кластером, могут использовать управляемую службу Zilliz Cloud, сохраняя при этом экосистему и API Milvus.

Посетить Milvus

3. Weaviate

Weaviate эволюционировал в открытую базу данных ИИ для поиска, генерации на основе извлечения, агентов и персонализированной памяти. Он хранит объекты и векторы вместе, предоставляет разработчикам дружественные API и может генерировать представления из текста, изображений и других входных данных через интегрированных поставщиков моделей. Это позволяет командам перейти от данных приложения к семантическому извлечению без поддержания совершенно отдельного конвейера представлений.

Гибридный поиск объединяет векторное сходство с оценкой ключевых слов, а фильтры, переупорядочение, генеративные интеграции и поддержка нескольких арендаторов поддерживают производственные системы знаний. Weaviate теперь также представляет более высокоуровневые возможности, такие как Агент запросов, который переводит намерение естественного языка в запросы базы данных, и Энграм, который поддерживает опыт, которые учатся на взаимодействиях пользователей. Варианты развертывания включают локальное развитие, самоуправляемую инфраструктуру и управляемые облачные среды.

Платформа работает хорошо для команд, которые хотят базу данных ИИ с включенными батареями, сохраняя при этом открытую гибкость. Он особенно полезен, когда качество поиска выигрывает от смешивания семантических и лексических сигналов. Более широкая поверхность функций вводит больше концепций для управления, однако, и команды должны протестировать совместимость модулей, проектирование арендаторов, эволюцию схемы и поведение памяти, прежде чем развернуть систему во многих приложениях.

Посетить Weaviate

4. Qdrant

Qdrant – это векторная база данных и поисковый движок, написанный на Rust, с упором на быстрое извлечение, эффективное хранение и выразительные фильтры метаданных. Каждая точка может содержать один или несколько векторов, а также полезную нагрузку JSON, что позволяет приложению искать по сходству, одновременно ограничивая результаты категориями, разрешениями, географией, текстом или другими бизнес-атрибутами. Это особенно ценно для систем RAG, где извлечение должно уважать правила доступа.

Текущие возможности включают плотный и разреженный гибридный поиск, родную поддержку BM25, многовекторы для представления нескольких аспектов объекта, и фильтрацию на этапе обхода графа. Qdrant также предоставляет скалярные, бинарные и асимметричные варианты квантования для уменьшения требований к памяти, индексирования в реальном времени, распределенной эксплуатации и официальных клиентов для распространенных языков программирования. Развертывание охватывает самообслуживаемое открытое программное обеспечение, Qdrant Cloud, гибридное облако, корпоративные установки и предложение для края.

Qdrant – это сильный вариант, когда точность фильтра и контроль извлечения имеют значение так же, как и сыская скорость ближайших соседей. Его API доступны, но качество производства все еще зависит от выбора подходящих моделей векторов, индексов, настроек квантования и планировки шардов. Команды также должны проверить, как сложные фильтры влияют на полноту и задержку, а не полагаться только на результаты бенчмарка без фильтров.

Посетить Qdrant

5. Chroma

Chroma – это открытое программное обеспечение для поиска, созданное специально для приложений ИИ. Он известен доступным опытом разработки: проект может начаться локально внутри приложения Python, добавить документы и представления с небольшим API-поверхностью, а затем перейти к службе или облачному развертыванию, когда рабочая нагрузка растет. Это делает Chroma особенно полезным для прототипов, внутренних инструментов, систем оценки и ранних систем RAG.

Текущая платформа поддерживает векторный, полнотекстовый, регулярный и метаданные поиска, а не ограничивает разработчиков только сходством представлений. Chroma Cloud построен вокруг объектного хранения для масштабируемости, а открытое программное обеспечение с лицензией Apache остается подходящим для локального развития и самообслуживаемых сред. Его интеграции и агент-ориентированные примеры помогают разработчикам соединить извлечение с общими фреймворками моделей без проектирования каждой абстракции хранения с нуля.

Chroma предлагает один из самых коротких путей от эксперимента к рабочему поиску ИИ, но производственные команды все равно должны оценить пропускную способность ингеста, параллелизм запросов, процедуры резервного копирования, изоляцию арендаторов и операционную видимость. Более крупные или высокорегулируемые развертывания могут предпочесть базу данных с более длинной историей эксплуатации предприятия. Для многих команд продукта, однако, простота Chroma именно то преимущество, которое сохраняет работу по извлечению от подавления разработки приложения.

Посетить ChromaDB

6. pgvector

pgvector добавляет векторный поиск сходства непосредственно в PostgreSQL. Представления живут в обычных таблицах рядом с записями приложения, поэтому разработчики могут использовать соединения SQL, транзакции, ограничения, безопасность на уровне строк, резервное копирование, восстановление за определенный момент времени и существующие инструменты PostgreSQL без введения отдельной службы векторов. Для команд, уже работающих с PostgreSQL, это может значительно упростить путь данных между записями источника и семантическим извлечением.

Расширение поддерживает точный поиск, а также приближенные индексы HNSW и IVFFlat. Он обрабатывает векторы с одинарной точностью, полупроводниковыми, бинарными и разреженными векторами по косинусному расстоянию, внутреннему произведению, евклидовому расстоянию, L1, Хэммингу и Яккарду. Поскольку он работает через обычных клиентов PostgreSQL, приложения могут объединить оценку сходства с фильтрами и реляционной логикой в одном запросе и развертываться через многих управляемых поставщиков PostgreSQL.

pgvector наиболее привлекателен, когда поиск векторов – это одна из возможностей внутри более широкого транзакционного приложения. Он может быть менее удобным, когда слой извлечения должен масштабироваться независимо до очень больших коллекций или когда команды нуждаются в специализированных гибридных функциях ранжирования из коробки. Техническое обслуживание индекса, поведение вакуума, планирование запросов и селективность фильтров должны быть протестированы под реалистичными шаблонами обновления и параллелизма.

Посетить pgvector

7. MongoDB Atlas Vector Search

MongoDB Atlas Vector Search вводит семантическое извлечение в ту же платформу документов, которая хранит живые данные приложения. Представления могут сидеть рядом с текстом, метаданными, разрешениями, операционными полями, избегая отдельного слоя синхронизации между основной базой данных и индексом векторов. Эта объединенная модель полезна для каталогов продуктов, систем поддержки, рекомендаций, персонализации и приложений RAG, построенных на часто меняющихся записях.

Atlas объединяет векторный поиск с полнотекстовым поиском и фильтрацией документов, а агрегационные конвейеры позволяют разработчикам преобразовывать и объединять результаты в знакомом рабочем процессе MongoDB. Основным текущим дополнением является Автоматическое представление, работающее на Voyage AI, которое может генерировать и поддерживать представления, синхронизированные внутри Atlas. Выделенные узлы поиска, управляемое глобальное развертывание, мониторинг, контроли безопасности и горизонтальное масштабирование поддерживают производственные приложения.

Платформа имеет смысл для организаций, уже стандартизированных на MongoDB, или команд, которые нуждаются в том, чтобы векторы и операционные документы менялись вместе. Она менее привлекательна, когда приложение нуждается только в узком сервисе векторов или должно оставаться независимым от более крупной платформы базы данных. Команды должны протестировать гибридное взвешивание, обновление представлений, поведение построения индекса и разделение ресурсов между рабочими нагрузками поиска и транзакционными.

Посетить MongoDB Atlas

8. Turbopuffer

Turbopuffer – это управляемый поисковый движок, построенный вокруг объектного хранения, а не кластеров, требующих много памяти и всегда работающих. Он объединяет векторное извлечение и полнотекстовый поиск в одной службе, стремясь сохранить очень большие коллекции экономически эффективно, автоматически приближая часто используемые данные к вычислениям. Эта архитектура привлекательна для продуктов ИИ, индексы которых растут быстро или содержат много пространств имен с длинным хвостом.

Текущая служба поддерживает приближенный поиск ближайших соседей, полнотекстовый поиск BM25, гибридную оценку, фильтры метаданных и API, центрированный на изолированных пространствах имен. Мгновенная ветвь создает копию-ветвь для тестирования, оценки или вариаций арендатора без дублирования всего индекса. Официальный сайт Turbopuffer также документирует эксплуатацию в производстве через миллиарды векторов и требовательные рабочие нагрузки приложений.

Turbopuffer – это один из наиболее важных новых дополнений к списку баз данных 2026 года, поскольку объектно-ориентированный поиск меняет операционную модель для крупных систем извлечения. Он менее подходит для команд, которые требуют самообслуживаемой открытой инфраструктуры или широких транзакционных функций базы данных. Протестируйте холодные и теплые запросы, всплески записи, шаблоны фильтров, количество пространств имен, ожидания согласованности и региональное поведение с использованием реалистичного трафика.

Посетить Turbopuffer

9. Elasticsearch

Elasticsearch объединяет зрелый полнотекстовый поиск с векторным извлечением, что делает его сильным вариантом, когда точные термины, структурированные фильтры, семантическое значение и бизнес-актуальность должны работать вместе. Организации могут индексировать документы и представления в одном движке, а затем объединить лексические и векторные сигналы, а не выбирать один метод извлечения. Это ценно для электронной коммерции, поддержки поиска, исследовательских порталов, наблюдаемых данных и корпоративных систем знаний.

Платформа поиска ИИ Elastic предоставляет хранение векторов, приближенный поиск ближайших соседей, гибридную оценку, контроли актуальности, конвейеры ингеста, интеграции вывода и инструменты для анализа поведения поиска. Elasticsearch также может работать вместе с Kibana, наблюдением и безопасностью, которые многие технические команды уже эксплуатируют. Серверные и управляемые варианты развертывания уменьшают администрирование кластера, а самообслуживаемые среды сохраняют более глубокий контроль над инфраструктурой.

Elasticsearch наиболее силен, когда поиск выходит за рамки сходства векторов и команды нуждаются в устоявшейся инженерии актуальности. Он может показаться более тяжелым, чем сосредоточенная векторная база данных, для небольшого прототипа RAG, а оптимальная гибридная оценка требует вдумчивой оценки. Перед развертыванием протестируйте анализаторы, фильтры, модели представлений, слияние оценок, шаблоны обновления и использование памяти с теми же документами и запросами, которые приложение производства будет遇ать.

Посетить Elasticsearch

10. LanceDB

LanceDB – это база данных, родная для ИИ, мультимодальное озеро, предназначенное для объединения наборов данных, инженерии функций, извлечения и обучения моделей. Изображения, аудио, видео, PDF, сырые бинарные данные, структурированные метаданные и представления могут жить в одной таблице, а не быть разделенными между объектным хранилищем, индексом векторов и системой функций. Открытый формат Lance предоставляет колоночную основу, оптимизированную для шаблонов доступа ИИ.

Текущие возможности включают векторный, полнотекстовый и гибридный поиск с фильтрами SQL, мультимодальное хранение BLOB, автоматическое версионирование, ветвление, откат и конвейеры функций, которые добавляют или обновляют производные столбцы без переписывания всего набора данных. Команды могут искать те же данные, используемые для обучения, и передавать отобранные наборы данных к фреймворкам моделей и ускорителям, уменьшая синхронизацию между экспериментом и производственным извлечением.

LanceDB зарабатывает место в текущем рейтинге, потому что он решает как задачи разработки моделей, так и поиск приложения, а не только индексы RAG. Он особенно актуален для компьютерного зрения, робототехники, СМИ и рабочих нагрузок памяти агентов. Узкий сервис поиска текста может быть проще для обычного поиска документов, поэтому команды должны оценить эволюцию таблицы, планировку объектного хранения, параллелизм запросов, пропускную способность обучения, управление и совместимость с существующими инструментами озера.

Посетить LanceDB

Какую Базу Данных Выберите?

Pinecone – это сильный управляемый выбор для сосредоточенных систем RAG и агентских знаний, в то время как Milvus, Weaviate и Qdrant предоставляют открытые основы с разными сильными сторонами в распределенном масштабе, рабочих процессах ИИ и фильтрованном извлечении. Chroma особенно доступен для быстрого развития, а pgvector – это естественная отправная точка для команд, уже центрированных на PostgreSQL.

MongoDB Atlas Vector Search привлекателен, когда векторы должны сосуществовать с операционными документами. Turbopuffer представляет более новый объектно-ориентированный подход к огромным коллекциям поиска, а Elasticsearch предоставляет сложную лексическую и семантическую актуальность. LanceDB выделяется, когда мультимодальные наборы данных, инженерия функций, извлечение и обучение являются частью одной и той же проблемы. Протестируйте каждый финалист, используя документы производства, фильтры, шаблоны обновления, правила безопасности и представительные вопросы пользователей.