Найкраще
10 найкращих баз даних для машинного навчання та штучного інтелекту
Unite.AI is committed to rigorous editorial standards. We may receive compensation when you click on links to products we review. Please view our affiliate disclosure.
Знаходження правильної бази даних для проектів машинного навчання та штучного інтелекту стало одним з найважливіших інфраструктурних рішень, з якими стикаються розробники. Традиційні реляційні бази даних не були спроектовані для високовимірних векторних вкладень, які живлять сучасні додатки штучного інтелекту, такі як семантичний пошук, системи рекомендацій та генерація з підтримкою витягання (RAG).
Векторні бази даних з’явилися як рішення, оптимізоване для зберігання та запитів числових представлень, які генерують моделі машинного навчання. Чи будуєте ви виробничий потік RAG, двигун подібного пошуку чи систему рекомендацій, вибір правильної бази даних може зробити або зруйнувати продуктивність вашого додатка.
Ми оцінили провідні бази даних для робочих навантажень ML і штучного інтелекту на основі продуктивності, масштабованості, легкості використання та вартості. Ось 10 найкращих варіантів для 2025 року.
Таблиця порівняння найкращих баз даних для машинного навчання та штучного інтелекту
| Інструмент штучного інтелекту | Найкраще для | Ціна (USD) | Функції |
|---|---|---|---|
| Pinecone | Підприємства RAG-додатків | Безкоштовно + $50/місяць | Архітектура без сервера, гібридний пошук, відповідність SOC 2 |
| Milvus | Самостійне підприємство масштабу | Безкоштовно + $99/місяць | Відкритий вихідний код, вектори масштабу мільярда, кілька типів індексів |
| Weaviate | Граф знань + вектори | Безкоштовно + $45/місяць | Гібридний пошук, підтримка چندомодального режиму, вбудовані векторизатори |
| Qdrant | Високопродуктивне фільтрування | Безкоштовно | Реалізація на мові Rust, фільтрування вантажу, підтримка gRPC |
| ChromaDB | Швидка прототипізація | Безкоштовно | Вбудований режим, API, що є рідним для Python, нульова конфігурація |
| pgvector | Користувачі PostgreSQL | Безкоштовно | Розширення PostgreSQL, уніфіковані запити, відповідність ACID |
| MongoDB Atlas | Уніфікація документів + вектори | Безкоштовно + $57/місяць | Пошук векторів, агрегаційні конвеєри, глобальні кластери |
| Redis | Затримка менше мілісекунди | Безкоштовно + $5/місяць | Швидкість в оперативній пам’яті, кешування семантики, набори векторів |
| Elasticsearch | Гібридний пошук повного тексту + вектори | Безкоштовно + $95/місяць | Потужний DSL, вбудовані вкладення, перевірена масштабованість |
| Deep Lake | Багатомодальні дані штучного інтелекту | Безкоштовно + $995/місяць | Зображення, відео, аудіо, сховище, контроль версій, озера даних |
1. Pinecone
Pinecone — це повністю керована векторна база даних, спеціально розроблена для застосунків машинного навчання у великомасштабному середовищі. Платформа обробляє мільярди векторів з низькою затримкою, пропонуючи архітектуру без сервера, яка усуває управління інфраструктурою. Компанії, такі як Microsoft, Notion і Shopify, покладаються на Pinecone для виробничих систем RAG і рекомендацій.
База даних виділяється гібридним пошуком, який поєднує розріджені та густі вкладення для отримання більш точних результатів. Одностадійне фільтрування забезпечує швидкі та точні запити без затримок після обробки. З сертифікатами SOC 2, GDPR, ISO 27001 і HIPAA Pinecone відповідає вимогам безпеки підприємства з коробки.
Переваги і недоліки
- Повністю керована архітектура без сервера усуває накладні витрати на управління інфраструктурою
- Обробляє мільярди векторів з низькою затримкою на підприємстві
- Гібридний пошук поєднує розріджені та густі вкладення для отримання більш точних результатів
- Одностадійне фільтрування забезпечує швидкі та точні запити без затримок після обробки
- Сертифікати SOC 2, GDPR, ISO 27001 і HIPAA відповідають вимогам безпеки підприємства
- Замкнення постачальника без можливості самої господарства для потреб суверенітету даних
- Витрати можуть швидко зростати при великих об’ємах запитів і великих кількостях векторів
- Обмежені можливості налаштування порівняно з відкритими альтернативами
- Відсутня підтримка розріджених індексів або традиційного пошuku за ключовими словами
- Безкоштовний тарифний план має обмеження на кількість векторів і пропускну здатність запитів
2. Milvus
Milvus — це найпопулярніша відкрита векторна база даних з понад 35 000 зірок на GitHub, розроблена для горизонтального масштабування на мільярди векторів. Її хмарна архітектура розділяє сховище, обчислення та метадані, дозволяючи незалежне масштабування кожного компонента. NVIDIA, IBM і Salesforce використовують Milvus у виробничих середовищах.
Платформа підтримує кілька типів індексів, включаючи HNSW, IVF і DiskANN, а також гібридний пошук, який поєднує подібність векторів із фільтрацією скалярних значень. Zilliz Cloud пропонує керовану версію, починаючи з $99/місяць, тоді як відкрита версія працює безкоштовно під ліцензією Apache 2.0. Ефективне сховище на диску обробляє набори даних, більші за доступну оперативну пам’ять.
