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.
Відшукання правильної бази даних для проектів машинного навчання та штучного інтелекту стало одним з найважливіших інфраструктурних рішень, яких повинні приймати розробники. Традиційні реляційні бази даних не були розроблені для високовимірних векторних вкладень, які живлять сучасні додатки штучного інтелекту, такі як семантичний пошук, системи рекомендацій та генерація, посилена на пошук (RAG).
Векторні бази даних з’явилися як рішення, оптимізоване для зберігання та запиту числових представлень, які генерують моделі машинного навчання. Чи будуєте ви виробничий конвеєр RAG, пошуковий двигун подібності чи систему рекомендацій, вибір правильної бази даних може зробити чи зруйнувати продуктивність вашого додатка.
Ми оцінили провідні бази даних для навантажень машинного навчання та 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 | Вартість (USD) | Функції |
|---|---|---|---|
| Pinecone | Виробничі додатки RAG | Безкоштовно + $50/міс | Архітектура без сервера, гібридний пошук, відповідність SOC 2 |
| Milvus | Самостійна масштабованість підприємства | Безкоштовно + $99/міс | Відкритий код, векторні масштаби мільярдів, кілька типів індексів |
| Weaviate | Граф знань + вектори | Безкоштовно + $45/міс | Гібридний пошук, багатомодальна підтримка, вбудовані векторизатори |
| Qdrant | Високопродуктивне фільтрування | Безкоштовно | Реалізовано на Rust, фільтрування вантажу, підтримка gRPC |
| ChromaDB | Швидке прототипування | Безкоштовно | Вбудований режим, API на мові Python, нульова конфігурація |
| pgvector | Користувачі PostgreSQL | Безкоштовно | Розширення PostgreSQL, уніфіковані запити, відповідність ACID |
| MongoDB Atlas | Об’єднання документів + вектори | Безкоштовно + $57/міс | Пошук векторів, агрегаційні конвеєри, глобальні кластери |
| Redis | Затримка менше мілісекунди | Безкоштовно + $5/міс | Швидкість в пам’яті, кешування семантики, набори векторів |
| Elasticsearch | Гібрид повнотекстового + векторного пошуку | Безкоштовно + $95/міс | Потужний DSL, вбудовані вкладення, доведена масштабованість |
| Deep Lake | Багатомодальні дані штучного інтелекту | Безкоштовно + $995/міс | Зберігання зображень, відео, аудіо, PDF, структурованих метаданих, озера даних |
1. Pinecone
Pinecone — це повністю керована векторна база даних, створена спеціально для застосунків машинного навчання у великому масштабі. Платформа обробляє мільярди векторів з низькою затримкою, пропонуючи архітектуру без сервера, яка усуває управління інфраструктурою. Компанії, такі як Microsoft, Notion та Shopify, використовують Pinecone для виробничих систем рекомендацій та RAG.
База даних досконало підходить для гібридного пошуку, поєднуючи розріджені та густі вкладення для більш точних результатів. Одностадійне фільтрування забезпечує швидкі та точні запити без затримок після обробки. З сертифікатами SOC 2, GDPR, ISO 27001 та HIPAA Pinecone відповідає вимогам безпеки підприємства з коробки.
Переваги та недоліки
- Повністю керована архітектура без сервера усуває накладні витрати на управління інфраструктурою
- Обробляє мільярди векторів з низькою затримкою у великому масштабі підприємства
- Гібридний пошук поєднує розріджені та густі вкладення для більш точних результатів
- Одностадійне фільтрування забезпечує швидкі та точні запити без затримок після обробки
- Сертифікати SOC 2, GDPR, ISO 27001 та HIPAA відповідають вимогам безпеки підприємства
- Замикання виробника без можливості самостійного розміщення для потреб суверенітету даних
- Витрати можуть зростати швидко при високих об’ємах запитів та великих кількостях векторів
- Обмежені можливості налаштування порівняно з відкритими альтернативами
- Немає підтримки лише розріджених індексів чи традиційного пошuku за ключовими словами
- Безкоштовний тарифний план має обмеження щодо кількості векторів та пропускної здатності запитів
2. Milvus
Milvus — це найпопулярніша відкрита векторна база даних з понад 35 000 зірочок на GitHub, розроблена для горизонтального масштабування на мільярди векторів. Її хмарна архітектура розділяє шари зберігання, обчислення та метаданих, дозволяючи незалежне масштабування кожного компонента. NVIDIA, IBM та Salesforce використовують Milvus у виробничих середовищах.
Платформа підтримує кілька типів індексів, включаючи HNSW, IVF та DiskANN, а також гібридний пошук, який поєднує подібність векторів із фільтруванням скалярних значень. Zilliz Cloud пропонує керовану версію, починаючи з $99/місяць, тоді як відкрита версія працює безкоштовно під ліцензією Apache 2.0. Ефективне зберігання на диску обробляє набори даних більші, ніж доступна пам’ять.
Переваги та недоліки
- Відкритий код під ліцензією Apache 2.0 з 35 000+ зірочок на GitHub та активною спільнотою
- Хмарна архітектура розділяє шари зберігання, обчислення та метаданих для незалежного масштабування
- Підтримує кілька типів індексів, включаючи HNSW, IVF та DiskANN для різних випадків використання
- Ефективне зберігання на диску обробляє набори даних більші, ніж доступна пам’ять
- Гібридний пошук поєднує подібність векторів із фільтруванням скалярних значень у одному запиті
- Самостійне розгортання вимагає суттєвого досвіду DevOps та зусиль по підтримці
- Складна розподілена архітектура має крутіший навчальний кривий, ніж простіші альтернативи
- Керована версія Zilliz Cloud починається з $99/місяць, що вище, ніж у деяких конкурентів
- Вимоги до ресурсів можуть бути суттєвими для малих та середніх розгортань
- Пробіли у документації існують для просунутих сценаріїв конфігурації та оптимізації
3. Weaviate
Weaviate поєднує пошук векторів із можливостями графу знань, дозволяючи семантичні відносини між об’єктами даних поряд з запитами на подібність. Платформа підтримує гібридний пошук з коробки, об’єднуючи подібність векторів, збіг ключових слів та фільтри метаданих у одному запиті. Вбудовані векторизатори від OpenAI, Hugging Face та Cohere автоматично генерують вкладення.
Багатомодальна підтримка обробляє текст, зображення та відео всередині однієї бази даних. Weaviate виконує пошук 10 найближчих сусідів за одиницю мілісекунд понад мільйонів елементів. Векторна квантизація та стиснення зменшують використання пам’яті суттєво, зберігаючи точність пошуку, що робить його економічно ефективним для великих розгортань.
Переваги та недоліки
- Поєднує пошук векторів із можливостями графу знань для семантичних відносин
- Вбудовані векторизатори від OpenAI, Hugging Face та Cohere генерують вкладення автоматично
- Багатомодальна підтримка обробляє текст, зображення та відео всередині однієї бази даних
- Пошук 10 найближчих сусідів за одиницю мілісекунд понад мільйонів елементів
- Векторна квантизація та стиснення зменшують використання пам’яті, зберігаючи точність
- GraphQL API має крутий навчальний кривий для команд, незнайомих з мовою запитів
- Вбудовані векторизатори додають затримку та витрати порівняно з попередньо обчислюваними вкладеннями
- Витрати на пам’ять можуть бути високими для великих наборів даних без ретельної настройки
- Самостійне виробниче розгортання вимагає досвіду роботи з Kubernetes
- Деякі просунуті функції, такі як ізоляція орендарів, доступні лише у хмарному або підприємницькому варіанті
4. Qdrant
Qdrant — це високопродуктивний пошуковий двигун векторів, написаний на Rust, який забезпечує низьку затримку без витрат на збір сміття. Платформа забезпечує у 4 рази більшу кількість запитів за секунду порівняно з багатьма конкурентами, зберігаючи час відповіді менше мілісекунди. Discord, Johnson & Johnson та Perplexity використовують Qdrant у виробничих середовищах.
Фільтрування вантажу інтегрується безпосередньо у пошукові операції, а не після обробки, підтримуючи складні булеві умови через кілька полів. Гібридний пошук поєднує густі вектори з розрідженими представленнями, такими як TF-IDF або BM25, для семантичного та пошукового збігу. Як REST, так і gRPC API поставляються з офіційними клієнтами для Python, TypeScript, Go, Java та Rust.
Переваги та недоліки
- Реалізація на Rust забезпечує у 4 рази більшу кількість запитів за секунду порівняно з конкурентами з низькою затримкою
- Фільтрування вантажу інтегрується безпосередньо у пошук без витрат на післяобробку
- Гібридний пошук поєднує густі вектори з розрідженими представленнями, такими як BM25
- Як REST, так і gRPC API з офіційними клієнтами для Python, TypeScript, Go, Java та Rust
- Відкритий код з щедрим безкоштовним тарифним планом та простими варіантами самостійного розгортання
- Менша екосистема та спільнота порівняно з більш усталеними альтернативами
- Менше вбудованих інтеграцій з фреймворками машинного навчання та постачальниками вкладень
- Функції підприємства, такі як RBAC, вимагають платного хмарного тарифу
- Менше зрілих інструментів для моніторингу та спостереження у виробничих середовищах
- Документація могла б бути більш повною для складних сценаріїв розгортання
5. ChromaDB
ChromaDB забезпечує найшвидший шлях від ідеї до робочого прототипу пошуку векторів. API на мові Python дублює простоту NumPy, працюючи у вбудованому режимі в додатках з нульовою конфігурацією та відсутністю мережевої затримки. Переписання на Rust у 2025 році забезпечило у 4 рази швидші записи та запити порівняно з оригінальною реалізацією на Python.
Вбудоване фільтрування метаданих та повнотекстовий пошук усувають потребу в окремих інструментах поряд з пошуком векторів. ChromaDB інтегрується рідно з LangChain та LlamaIndex для швидкої розробки додатків штучного інтелекту. Для наборів даних менших за 10 мільйонів векторів різниці у продуктивності між спеціалізованими базами даних стають незначними, що робить його ідеальним для MVP та навчання.
Переваги та недоліки
- Вбудований режим працює у процесі без мережевої затримки
- API на мові Python дублює простоту NumPy для найшвидшого шляху від ідеї до прототипу
- Переписання на Rust у 2025 році забезпечило у 4 рази швидші записи та запити порівняно з оригінальною реалізацією
- Рідні інтеграції з LangChain та LlamaIndex для швидкої розробки додатків штучного інтелекту
- Вбудоване фільтрування метаданих та повнотекстовий пошук усувають потребу в окремих інструментах
- Не призначений для масштабу виробництва понад 10 мільйонів векторів
- Обмежені можливості горизонтального масштабування для розподілених розгортань
- Менше типів індексів та варіантів налаштування порівняно з спеціалізованими базами даних
- Варіант хмарного розміщення ще зрілий з обмеженими функціями підприємства
- Варіанти збереження менш надійні порівняно з базами даних, спеціально розробленими для виробництва
6. pgvector
pgvector перетворює PostgreSQL у векторну базу даних за допомогою простого розширення, дозволяючи пошук подібності поряд з традиційними запитами SQL у одному системі. Версія 0.8.0 забезпечила у 9 разів швидші операції з запитами та у 100 разів більшу кількість релевантних результатів. Instacart перейшов з Elasticsearch на pgvector, досягнувши 80% економії витрат та 6% менше пошуків без результатів.
Для 90% навантажень штучного інтелекту pgvector усуває потребу у окремій інфраструктурі векторів. Вектори існують поряд з операційними даними, дозволяючи виконання запитів з об’єднанням вкладень та бізнес-рекордів з гарантованою узгодженість ACID. Google Cloud, AWS та Azure пропонують керований PostgreSQL з підтримкою pgvector, а розширення працює безкоштовно під ліцензією PostgreSQL.
Переваги та недоліки
- Перетворює існуючий PostgreSQL у векторну базу даних за допомогою простого розширення
- Версія 0.8.0 забезпечила у 9 разів швидші операції з запитами та у 100 разів більшу кількість релевантних результатів
- Вектори існують поряд з операційними даними, дозволяючи виконання запитів з об’єднанням вкладень та бізнес-рекордів з гарантованою узгодженість ACID
- Безкоштовно під ліцензією PostgreSQL з підтримкою від AWS, GCP та Azure
- Усуває окрему інфраструктуру векторів для 90% навантажень штучного інтелекту
- Продуктивність погіршується суттєво понад 500 мільйонів векторів
- Менше спеціалізованих типів індексів порівняно з базами даних, спеціально розробленими для векторів
- Немає вбудованої підтримки для розріджених векторів чи гібридного пошуку без розширень
- Витрати на пам’ять можуть бути суттєвими для великих індексів HNSW
- Вимагає досвіду роботи з PostgreSQL для оптимальної конфігурації та налаштування
7. MongoDB Atlas
MongoDB Atlas Vector Search додає можливості подібності безпосередньо до бази даних документів, зберігаючи вкладення поряд з операційними даними без синхронізації. На 15,3 мільйонах векторів з 2048 розмірностями платформа підтримує 90-95% точності з затримкою менше 50 мілісекунд. Вузли пошуку Atlas дозволяють навантаженням векторів масштабуватися незалежно від транзакційних кластерів.
Модель документів зберігає вкладення всередині тих самих записів, що й метадані, усуваючи складність синхронізації даних. Скалярна квантизація зменшує витрати на пам’ять на 75%, тоді як бінарна квантизація — на 97%. Вбудовані агрегаційні конвеєри об’єднують пошук векторів із складними перетвореннями у єдиних запитах, а функції безпеки підприємства поставляються за замовчуванням.
Переваги та недоліки
- Пошук векторів інтегрується безпосередньо з базою даних документів, усуваючи синхронізацію
- Підтримує 90-95% точності з затримкою менше 50 мілісекунд на 15,3 мільйонах векторів
- Скалярна квантизація зменшує витрати на пам’ять на 75%, бінарна квантизація — на 97%
- Вузли пошуку Atlas дозволяють навантаженням векторів масштабуватися незалежно від транзакційних кластерів
- Вбудовані агрегаційні конвеєри об’єднують пошук векторів із складними перетвореннями
- Пошук векторів доступний лише у Atlas, не доступний у самовиробничих розгортаннях MongoDB
- Витрати можуть зростати з присвяченими вузлами пошуку для високопродуктивних навантажень
- Будування індексу векторів може бути повільним для дуже великих колекцій
- Менше векторно-орієнтованих оптимізацій порівняно з спеціалізованими альтернативами
- Навчальний кривий для синтаксису агрегаційних конвеєрів з операціями векторів
8. Redis
Redis забезпечує затримку пошуку векторів менше мілісекунди, яку мало хто з баз даних може забезпечити, працюючи у 18 разів швидше за альтернативи у одноклієнтських бенчмарках та у 52 рази швидше у багатоклієнтських сценаріях. Redis 8.0 ввів векторні типи, а функція наборів векторів у квітні 2025 року оптимізує запитів подібності в реальному часі з зменшеними витратами на пам’ять.
Архітектура в пам’яті поєднує кешування, управління сесіями та пошук векторів у одному системі. Квантизація забезпечує зменшення витрат на пам’ять на 75% при збереженні 99,99% точності. Для наборів даних менших за 10 мільйонів векторів, де затримка має найбільше значення, Redis виділяється своєю швиддістю. Платформа повернулася до відкритого коду під ліцензією AGPL у 2024 році, а хмарна ціна починається з $5/місяць.
Переваги та недоліки
- Затримка менше мілісекунди працює у 18 разів швидше за альтернативи у одноклієнтських бенчмарках та у 52 рази швидше у багатоклієнтських сценаріях
- Redis 8.0 ввів векторні типи та функцію наборів векторів у квітні 2025 року для оптимізації запитів подібності
- Поєднує кешування, управління сесіями та пошук векторів у одному системі в пам’яті
- Квантизація забезпечує зменшення витрат на пам’ять на 75% при збереженні 99,99% точності
- Повернулася до відкритого коду під ліцензією AGPL у 2024 році, а хмарна ціна починається з $5/місяць
- Архітектура в пам’яті вимагає дорогої ОЗУ для великих наборів даних векторів
- Найкраще підходить для наборів даних менших за 10 мільйонів векторів, де затримка має найбільше значення
- Функції пошуку векторів вимагають Redis Stack або Enterprise, а не основний Redis
- Менше зрілі можливості пошуку векторів порівняно з базами даних, спеціально розробленими для векторів
- Ліцензія AGPL може мати наслідки для деяких комерційних розгортань
9. Elasticsearch
Elasticsearch поєднує семантичне розуміння з точним збігом ключових слів, працюючи у 12 разів швидше за OpenSearch для операцій пошуку векторів. Платформа інтегрується з фреймворками штучного інтелекту, такими як LangChain та AutoGen, для шаблонів конверсаційного штучного інтелекту, а вбудована модель вкладення ELSER генерує вектори без зовнішніх сервісів.
DSL запитів складає пошук векторів з структурованими фільтрами та повнотекстовим пошуком способами, які більшість векторно-орієнтованих баз даних не можуть легко повторити. Строга узгодженість даних гарантує атомарні оновлення через поля векторів та ключових слів. Організації, які використовують Elasticsearch для пошуку, можуть додати можливості штучного інтелекту без нової інфраструктури, використовуючи існуючу експертизу та досягнувши зростання даних у 10 разів без архітектурних змін.
Переваги та недоліки
- Працює у 12 разів швидше за OpenSearch для операцій пошуку векторів
- DSL запитів складає пошук векторів з структурованими фільтрами та повнотекстовим пошуком способами, які інші не можуть
- Вбудована модель вкладення ELSER генерує вектори без зовнішніх сервісів
- Строга узгодженість даних гарантує атомарні оновлення через поля векторів та ключових слів
- Існуючі розгортання Elasticsearch додають можливості штучного інтелекту без нової інфраструктури
- Витратний ресурсом із суттєвими вимогами до пам’яті та процесора для навантажень векторів
- Управління кластером та налаштування вимагають оптимальної продуктивності
- Зміни ліцензії створили невизначеність, хоча опція AGPL тепер доступна
- Пошук векторів відносно новий порівняно з усталеним текстовим пошуком
- Хмарна ціна починається з $95/місяць, що вище, ніж у деяких альтернатив
10. Deep Lake
Deep Lake зберігає вектори поряд з зображеннями, відео, аудіо, PDF та структурованими метаданими у єдиній багатомодальній базі даних, побудованій на архітектурі озера даних. Intel, Bayer Radiology та Yale University використовують Deep Lake для навантажень штучного інтелекту, які вимагають різноманітних типів даних. Платформа забезпечує затримку менше секунди при значно нижчих витратах порівняно з альтернативами завдяки рідній підтримці об’єктного зберігання.
Кожен набір даних версіонований, як Git, дозволяючи відкат, гілки та відстеження змін через ітерації тренування. Deep Lake 4.0 забезпечила у 5 разів швидшу інсталяцію та у 10 разів швидші читання/записи завдяки оптимізації на C++. Вбудовані інтеграції з LangChain, LlamaIndex, PyTorch та TensorFlow спрощують розробку конвеєрів машинного навчання. Дані залишаються у вашому хмарному сховищі (S3, GCP чи Azure) з відповідністю SOC 2 Type II.
Переваги та недоліки
- Зберігає вектори поряд з зображеннями, відео, аудіо та PDF у єдиній багатомодальній базі даних
- Версіонування, подібне до Git, дозволяє відкат, гілки та відстеження змін через ітерації
- Deep Lake 4.0 забезпечила у 5 разів швидшу інсталяцію та у 10 разів швидші читання/записи завдяки оптимізації на C++
- Вбудовані інтеграції з LangChain, LlamaIndex, PyTorch та TensorFlow
- Дані залишаються у вашому хмарному сховищі з відповідністю SOC 2 Type II
- Ціна підприємства починається з $995/місяць, що суттєво вище, ніж у альтернатив
- Спеціалізований для робочих процесів машинного навчання, надмірний для простих випадків пошуку векторів
- Менша спільнота та екосистема порівняно з більш усталеними базами даних
- Навчальний кривий для концепцій озера даних, якщо ви прийшли з традиційних баз даних
- Можливості запитів менш гнучкі порівняно з альтернативами на основі SQL для адгок-аналізу
Яку базу даних слід вибрати?
Для швидкого прототипування та навчання ChromaDB або pgvector дозволяють розпочати роботу найшвидше з мінімальною конфігурацією. Якщо ви вже використовуєте PostgreSQL, pgvector додає можливості векторів без нової інфраструктури. Команди, яким потрібен масштаб підприємства з керованими операціями, повинні оцінити Pinecone за його простоту без сервера або Milvus за контроль самостійного розміщення.
Коли затримка менше мілісекунди має значення більше, ніж розмір набору даних, Redis забезпечує неперевершену швидкість для розгортань середнього масштабу. Організації, які працюють з багатомодальними даними, що охоплюють зображення, відео та текст, повинні розглянути Deep Lake або Weaviate. Для гібридного пошуку, який поєднує вектори з повнотекстовим та структурованим пошуком, Elasticsearch та MongoDB Atlas використовують існуючу експертизу, додаючи можливості штучного інтелекту.
Часто задавані питання
Що таке векторна база даних і чому мені потрібно одна для штучного інтелекту?
Векторна база даних зберігає високовимірні числові представлення (вкладення), згенеровані моделями машинного навчання, і дозволяє швидкий пошук подібності серед них. Традиційні бази даних не можуть ефективно запитувати ці вкладення, що робить векторні бази даних необхідними для RAG, семантичного пошуку, систем рекомендацій та інших додатків штучного інтелекту, які залежать від пошuku подібних елементів.
Чи можу я використовувати PostgreSQL замість спеціалізованої векторної бази даних?
Так, pgvector перетворює PostgreSQL у здатну векторну базу даних, придатну для 90% навантажень штучного інтелекту. Це ідеально, коли вам потрібно зберігати вектори поряд з операційними даними у єдиних запитах. Для наборів даних більших за 500 мільйонів векторів або тих, які вимагають спеціалізованих функцій, спеціалізовані векторні бази даних можуть показувати кращу продуктивність.
Яка векторна база даних найкраще підходить для виробничих додатків RAG?
Pinecone пропонує найгладший шлях до виробництва з керованими інфраструктурою, тоді як Milvus забезпечує більше контролю для самостійного розміщення. Обидва обробляють колекції векторів у мільярдах з низькою затримкою. Weaviate виділяється, коли ваш конвеєр RAG потребує гібридного пошуку, який поєднує семантичне та пошук за ключовими словами.
Скільки коштують векторні бази даних?
Більшість векторних баз даних пропонують безкоштовні тарифні плани, достатні для прототипування. Виробничі витрати різняться залежно від масштабу: Pinecone починається з $50/місяць, Weaviate — з $45/місяць, а Redis — з $5/місяць. Відкриті варіанти, такі як Milvus, Qdrant, ChromaDB та pgvector, працюють безкоштовно, якщо ви самостійно розгортаєте, хоча витрати на інфраструктуру застосовуються.
Яка різниця між векторними базами даних у пам’яті та на диску?
Векторні бази даних у пам’яті, такі як Redis, забезпечують затримку менше мілісекунди, але вимагають дорогої ОЗУ для великих наборів даних векторів. Дискові системи, такі як Milvus та pgvector, коштують менше на вектор, але поступаються у швидкості. Багато баз даних тепер пропонують гібридні підходи з розумним кешуванням, балансуючи витрати та продуктивність залежно від моделей доступу.
