Найкраще
10 найкращих баз даних для машинного навчання та штучного інтелекту
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Unite.AI може отримувати винагороду, коли ви використовуєте посилання на переглянуті нами продукти. Це не впливає на наші редакційні оцінки. Читайте розкриття про партнерські зв’язки.
Відібрати правильну базу даних для проектів машинного навчання та штучного інтелекту стало одним з найважливіших інфраструктурних рішень, з якими стикаються розробники. Традиційні реляційні бази даних не були розроблені для високовимірних векторних вкладень, які підтримують 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 запитів числових представлень, які генерують моделі машинного навчання. Незалежно від того, чи будуєте ви виробничий потік RAG, пошуковий двигун подібності чи систему рекомендацій, вибір правильної бази даних може зробити або зруйнувати продуктивність вашого додатку.
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 ШІ | Найкраще для | Функції |
|---|---|---|
| Pinecone | Керований RAG і системи знань агентів | Керований векторний пошук, густий і розріджений пошук, фільтри метаданих, висновок і перерейтинг, резервне копіювання, корпоративний контроль |
| Milvus | Великі самохостовані векторні розгортання | Відкрита розподілена база даних, індекси ANN, повний текстовий пошук BM25, гібридний пошук, перерейтинг, підтримка GPU |
| Weaviate | Пошук, RAG, агенти та пам'ять | Векторна база даних, гібридний пошук, інтегровані вкладення, агент запитів, гнучка розгортання |
| Qdrant | Фільтрований і мультимодальний векторний пошук | Двигун Rust, фільтри метаданих JSON, гібридний пошук, мультивектори, квантова обробка, хмарні та краєві варіанти |
| Chroma | Прототипування через масштабований пошук штучного інтелекту | Відкрита векторна, повний текстовий, регулярний вираз і пошук метаданих, локальне розроблення, хмарне розгортання, агент-орієнтований пошук |
| pgvector | Команди, стандартизовані на PostgreSQL | Розширення PostgreSQL, точний і приблизний пошук, HNSW і IVFFlat, густих і розріджених векторів, SQL-об'єднання і транзакції ACID |
| MongoDB Atlas Vector Search | Операційні дані та пошук векторів разом | Зберігання документів і векторів, гібридний пошук, автоматичне вкладення, агрегаційні конвеєри, кероване масштабування і безпека |
| Turbopuffer | Об'єктно-орієнтований пошук векторів і повний текстовий пошук | Пошук векторів, повний текстовий пошук BM25, гібридний рейтинг, фільтри метаданих, об'єктно-орієнтоване масштабування, автоматичне інфраструктурне розгортання та миттєве гілкування простору імен |
| Elasticsearch | Лексичний і семантичний пошук у масштабі | Повний текстовий і векторний пошук, гібридний рейтинг, контроль актуальності, робочі потоки висновку, інтеграції аналітики та спостереження |
| LanceDB | Мультимодальні набори даних, пошук і навчання моделей | Мультимодальний озеро, векторний і повний текстовий пошук, фільтри SQL, версіонування, гілкування, повернення до попередньої версії, конвеєри функцій та прямі робочі потоки навчання |
1. Pinecone
Pinecone – це керована векторна база даних, розроблена для виробничих систем пошuku. Команди створюють індекс і використовують API замість операції з вузлами зберігання, репліками або завданнями компактування. Це робить його особливо привабливим, коли розробники застосунків хочуть передбачувану поведінку пошuku без того, щоб ставати фахівцями з інфраструктури баз даних.
Поточна платформа підтримує густий і розріджений пошук, фільтрацію метаданих, простори імен, резервне копіювання та інтегровані робочі потоки висновку. Можливості вкладення та перерейтингу можуть зменшити кількість окремих послуг між інгестією документів та остаточним вибором контексту. Pinecone також підкреслює керований корпоративний досвід, з шифруванням, контролем доступу, програмами відповідності та операційною надійністю для застосунків, які обробляють внутрішню або регулювану інформацію.
Pinecone є найсильнішим, коли керовані операції та зосереджений векторний досвід пошuku мають значення більше, ніж портативність бази даних. Він менш підходить для команд, які потребують повного контролю над двигуном зберігання або хочуть запускати все всередині своєї існуючої бази даних. Перед тим, як зобов’язатися, протестуйте вкладення, шаблони фільтрів, швидкість оновлення та стратегію перерейтингу з представницькими виробничими даними.
Переваги і недоліки
- Керована інфраструктура для виробничого векторного пошuku
- Густий, розріджений, фільтрований і перерейтинговий пошук на одній платформі
- Інтегрований висновок, резервне копіювання, простори імен і корпоративний контроль
- Сильна відповідність для систем RAG і шарів знань агентів
- Менше контролю над інфраструктурою, ніж у самохостованій базі даних
- Створює окрему систему даних поряд з операційними базами даних
- Міграція вимагає планування навколо індексів, метаданих та API застосунку
2. Milvus
Milvus – це відкрита векторна база даних, розроблена для великих розподілених навантажень пошuku подібності. Її архітектура розділяє обчислення, зберігання та координацію, щоб розгортання могли масштабуватися різними частинами системи незалежно. Вона підтримує точний і приблизний пошук найближчих сусідів через широкий вибір типів індексів, що робить її корисною для пошuku зображень, систем рекомендацій, семантичного пошuku, виявлення аномалій та великих колекцій RAG.
Поточний набір функцій Milvus виходить за рамки густого векторного пошuku. Вбудований повний текстовий пошук BM25, вивчені розріджені вектори, гібридний пошук векторів, перерейтинг, фільтрація метаданих, пошук діапазону та запити первинного ключа можна поєднувати в одному шарі пошuku. Корпоративні засоби контролю включають аутентифікацію, TLS, рольовий доступ, репліки, багатомандатні варіанти, гарячу та холодну стратегію зберігання та апаратне прискорення, яке включає індексування GPU.
Milvus – це привабливий варіант, коли команда хоче відкриту систему та очікує, що набори даних або трафік запитів значно зростуть. Торгівлею є операційна глибина: розподільні розгортання потребують планування потужності, моніторингу, оновлень та ретельної конфігурації індексів. Організації, які віддають перевагу тій же технології без управління кластером, можуть використовувати керований сервіс Zilliz Cloud, зберігаючи при цьому екосистему та API Milvus.
Переваги і недоліки
- Відкрита архітектура, розроблена для великих векторних колекцій
- Широкий вибір індексів з орієнтацією на CPU, диск та GPU
- Вбудований повний текстовий, розріджений, густий, гібридний та перерейтинговий пошук
- Гнучкі ізоляційні, зберігання та розгортання
- Розподільна операція вимагає спеціалізованого досвіду баз даних
- Вибір індексів та узгодженості можуть відчуватися складними для менших команд
- Відокремлена векторна платформа додає інгестійну та синхронізаційну роботу
3. Weaviate
Weaviate розвинувся в відкриту базу даних штучного інтелекту для пошuku, генерації, посиленої на пошук, агентів та персоналізованої пам’яті. Він зберігає об’єкти та вектори разом, надає розробникам дружні API та може генерувати вкладення з тексту, зображень та інших входів через інтегрованих постачальників моделей. Це дозволяє командам переходити від даних застосунку до семантичного пошuku без підтримки окремого потоку вкладення.
Гібридний пошук поєднує подібність векторів з оцінкою ключових слів, тоді як фільтри, перерейтинг, генеративні інтеграції та багатомандатна підтримка виробничих систем знань. Weaviate тепер також пропонує вищерозрядні можливості, такі як Агент запитів, який перекладає природню мову намірів у запити бази даних, та Енограма, яка підтримує досвід, що вчиться з взаємодій користувача. Варіанти розгортання включають локальне розроблення, самохостовану інфраструктуру та кероване хмарне середовище.
Платформа працює добре для команд, які хочуть базу даних штучного інтелекту з батарейками включно, зберігаючи при цьому відкриту гнучкість. Вона особливо корисна, коли якість пошuku виграє від поєднання семантичних та лексичних сигналів. Ширший поверх функцій вводить більше концепцій для керування, проте, і команди повинні протестувати сумісність модулів, проектування мандатів, еволюцію схеми та поведінку пам’яті, перш ніж розгортати систему на багатьох застосунках.
Переваги і недоліки
- Єдина основа для векторного пошuku, RAG, агентів та пам’яті
- Гібридний пошук та інтегровані постачальники вкладення
- Відкритий ядро з декількома варіантами розгортання
- Об’єктне зберігання, фільтри, перерейтинг та багатомандатна підтримка
- Ширший поверх функцій створює додаткові вибори конфігурації
- Інтегровані модулі можуть збільшити залежність від вибраних постачальників моделей
- Рішення щодо схеми та мандату вимагають ранньої архітектурної дисципліни
4. Qdrant
Qdrant – це векторна база даних і пошуковий двигун, написаний на Rust, з акцентом на швидкий пошук, ефективне зберігання та виразну фільтрацію метаданих. Кожна точка може містити один або кілька векторів, а також вантаж JSON, що дозволяє застосунку шукати за подібністю, одночасно обмежуючи результати категоріями, дозволами, географією, текстом чи іншими бізнес-атрибутами. Це особливо цінно для систем RAG, де пошук повинен поважати правила доступу.
Поточні можливості включають густий і розріджений гібридний пошук, вбудований пошук BM25, мультивектори для представлення декількох аспектів об’єкта, а також фільтрацію на одному етапі під час графічного проходу. Qdrant також пропонує скалярну, бінарну та асиметричну квантовацію для зниження вимог до пам’яті, індексування в реальному часі, розподілену операцію та офіційні клієнти для загальних мов програмування. Розгортання охоплює відкриту самохостовану, Qdrant Cloud, гібридне хмарне, корпоративне та краєве середовище.
Qdrant – це сильний вибір, коли точність фільтрів та контроль пошuku мають значення так само, як і суровий пошук найближчих сусідів. Його API доступні, проте виробнича якість все ще залежить від вибору відповідних моделей векторів, індексів, налаштувань квантовації та макетів шардів. Команди також повинні перевірити, як складні фільтри впливають на відклик та затримку, а не покладатися лише на необроблені результати бенчмарків.
Переваги і недоліки
- Швидкий двигун Rust з виразними фільтрами вантажу JSON
- Вбудований густий, розріджений, гібридний та мультивекторний пошук
- Квантовація та контролю зберігання для більших колекцій
- Самохостоване, кероване, гібридне, корпоративне та краєве розгортання
- Налаштування індексів та квантовації все ще потребують експериментів
- Складні фільтри можуть змінити характеристики відклику та затримки
- Операція розподіленого кластера вводить звичайну базову роботу
5. Chroma
Chroma – це відкрита пошукова інфраструктура, створена спеціально для додатків штучного інтелекту. Вона відома своєю доступною розробницькою experiencею: проект може починатися локально всередині застосунку Python, додавати документи та вкладення з малим API-поверхом, а потім рухатися до служби або хмарного розгортання, коли навантаження зростає. Це робить Chroma особливо корисним для прототипів, внутрішніх інструментів, систем оцінки та раннього етапу продуктів RAG.
Поточна платформа підтримує векторний, повний текстовий, регулярний вираз та пошук метаданих, а не обмежує розробників лише подібністю вкладення. Chroma Cloud побудований навколо об’єктного зберігання для масштабованості, тоді як відкритий проєкт з ліцензією Apache залишається підходящим для локального розроблення та самохостованих середовищ. Його інтеграції та приклади агентів допомагають розробникам підключити пошук до загальних кадрів моделей без проектування кожної абстрації зберігання з нуля.
Chroma пропонує один із найкоротших шляхів від експерименту до робочого пошuku штучного інтелекту, проте виробничі команди повинні все ще оцінити пропускну здатність інгестії, конкуренцію запитів, процедури резервного копіювання, ізоляцію мандатів та операційну видимість. Більші або високорегульовані розгортання можуть віддавати перевагу базі даних з довшою історією операційної діяльності. Для багатьох продукційних команд, проте, простота Chroma – саме те, що не дозволяє роботі з пошуком переважати розвиток застосунку.
Переваги і недоліки
- Дуже доступне локальне розроблення та робочий процес Python
- Векторний, повний текстовий, регулярний вираз та пошук метаданих
- Відкритий проєкт з керованим хмарним шляхом
- Сильна відповідність для прототипів RAG та застосунків агентів
- Підприємчі операційні моделі менш встановлені, ніж у старших баз даних
- Більші багатомандатні розгортання потребують ретельної перевірки
- Швидке прототипування може відкласти важливі рішення щодо схеми та оцінки
6. pgvector
pgvector додає пошук подібності векторів безпосередньо до PostgreSQL. Вкладення живуть в звичайних таблицях поряд з записами застосунку, тому розробники можуть використовувати SQL-об’єднання, транзакції, обмеження, безпеку рядків, резервне копіювання, відновлення точки у часі та існуючі інструменти PostgreSQL без введення окремої векторної служби. Для команд, які вже оперують PostgreSQL, це може значно спростити шлях даних між джерельними записами та семантичним пошуком.
Розширення підтримує точний пошук, а також приблизні індекси HNSW та IVFFlat. Воно обробляє вектори з одинарною точністю, півточністю, бінарною та розрідженою через операції косинусної відстані, внутрішнього добутку, евклідової відстані, L1, Гаммінга та Якарда. Оскільки воно працює через звичайних клієнтів PostgreSQL, застосунки можуть поєднувати оцінку подібності з фільтрами та реляційною логікою в одному запиті та розгортатися через багатьох керованих постачальників PostgreSQL.
pgvector найбільш привабливий, коли пошук векторів – це одна з можливостей всередині ширшого транзакційного застосунку. Він може бути менш зручним, коли шар пошuku повинен масштабуватися незалежно до дуже великих колекцій або коли команди потребують спеціальних гібридних можливостей рейтингу з коробки. Технічне обслуговування індексів, поведінка вакууму, планування запитів та вибірковість фільтрів повинні бути протестовані під реалістичними моделями оновлення та конкуренції.
Переваги і недоліки
- Тримає вкладення з реляційними та операційними даними
- Використовує транзакції PostgreSQL, безпеку, резервне копіювання та інструменти SQL
- Підтримує точний, HNSW, IVFFlat, густий, розріджений та бінарний пошук
- Доступний через широкий спектр керованих послуг PostgreSQL
- Навантаження векторів ділиться ресурсами з транзакційними запитами
- Спеціальні гібридні та перерейтингові робочі потоки потребують більшої роботи застосунку
- Дуже великі колекції можуть вимагати ретельного проектування індексів та шардів
7. MongoDB Atlas Vector Search
MongoDB Atlas Vector Search приносить семантичний пошук у ту саму документну платформу, яка зберігає живі дані застосунку. Вкладення можуть сидіти поряд з текстом, метаданими медіа, дозволами, операційними полями, уникнувши окремого шару синхронізації між основною базою даних та векторним індексом. Ця уніфікована модель корисна для каталогів продуктів, систем підтримки, рекомендацій, персоналізації та застосунків RAG, побудованих на часто змінюваних записах.
Atlas поєднує пошук векторів з пошуком документів та фільтрацією документів, тоді як агрегаційні конвеєри дозволяють розробникам перетворювати та об’єднувати результати всередині знайомого робочого потоку MongoDB. Великим поточним доповненням є Автоматичне вкладення, яке може генерувати та підтримувати вкладення всередині Atlas. Визначені вузли пошuku, кероване глобальне розгортання, моніторинг, засоби безпеки та горизонтальне масштабування підтримують виробничі застосунки.
Платформа має особливий сенс для організацій, стандартизованих на MongoDB, або команд, які потребують векторів та операційних документів, які змінюються разом. Вона менш приваблива, коли застосунок потребує лише вузької векторної служби або повинен залишатися незалежним від ширшої бази даних. Команди повинні протестувати гібридний рейтинг, оновлення вкладення, поведінку побудови індексів та розділення ресурсів між пошуком та транзакційними навантаженнями.
Переваги і недоліки
- Зберігає документи, метадані та вкладення в одному керованому середовищі
- Поєднує векторний, лексичний, фільтрований та агрегаційний робочий потік
- Автоматичне вкладення зменшує зовнішню роботу синхронізації
- Сильні операційні, безпекові та глобальні можливості розгортання
- Найкраща вартість пов’язана з ширшим прийняттям MongoDB
- Поведінка пошuku повинна бути налаштована поряд з документними навантаженнями
- Автоматичне вкладення створює додаткову залежність від постачальника моделей
8. Turbopuffer
Turbopuffer – це керований пошуковий двигун, побудований навколо об’єктного зберігання, а не кластерів, що залежать від пам’яті. Він поєднує пошук векторів та повний текстовий пошук в одному сервісі, спрямований на те, щоб великі колекції залишалися економічно до збереження, а часто доступні дані автоматично наближалися до обчислень. Ця архітектура приваблива для продуктів штучного інтелекту, індекси яких швидко ростуть або містять багато довгих іменспейсів.
Поточна служба підтримує приблизний пошук найближчих сусідів, повний текстовий пошук BM25, гібридний рейтинг, фільтрацію метаданих та API, центрований на ізольованих іменспейсах. Миттєве гілкування іменспейсів створює копіювання-при-читанні гілок для тестування, оцінки чи мандатно-специфічних варіантів без дублікування всього індексу. Офіційний сайт Turbopuffer також документує виробничу операцію через мільярди векторів та вимогливі навантаження застосунку.
Turbopuffer – це один із найважливіших нових доповнень до короткого списку баз даних 2026 року, оскільки об’єктно-орієнтований пошук змінює операційну модель для великих систем пошuku. Він менш підходить для команд, які потребують самохостованої відкритої інфраструктури або широких транзакційних можливостей бази даних. Протестуйте холодні та теплі запити, сплески запису, шаблони фільтрів, кількість іменспейсів, очікування узгодженості та регіональну поведінку, використовуючи реалістичний трафік.
Переваги і недоліки
- Сучасна архітектура об’єктного зберігання для великих колекцій пошuku
- Векторний, BM25 повний текстовий, гібридний та фільтрований пошук
- Кероване масштабування з ізольованими іменспейсами
- Миттєве копіювання-при-читанні гілок підтримує тестування та експериментування
- Керований сервіс не пропонує самохостований відкритий двигун
- Зосереджена система пошuku, а не загальна транзакційна база даних
- Холодні дані та регіональна поведінка повинні бути перевірені для кожного навантаження
9. Elasticsearch
Elasticsearch поєднує зрілий повний текстовий пошук з пошуком векторів, роблячи його сильним варіантом, коли точні терміни, структуровані фільтри, семантичне значення та бізнес-актуальність повинні працювати разом. Організації можуть індексувати документи та вкладення в одному двигуні, а потім поєднувати лексичні та векторні сигнали, а не вибирати один метод пошuku. Це цінно для електронної комерції, пошuku підтримки, дослідницьких порталів, даних спостереження та корпоративних систем знань.
Платформа пошuku Elastic пропонує зберігання векторів, приблизний пошук найближчих сусідів, гібридний рейтинг, контролю актуальності, робочі потоки висновку, інтеграції інгестії та інструменти для аналізу поведінки пошuku. Elasticsearch також може сидіти поряд з Kibana, спостереженням, безпекою та робочими потоками, які багато технічних команд вже оперують. Серверні та керовані варіанти розгортання знижують адміністрацію кластера, тоді як самохостовані середовища зберігають глибший контроль над інфраструктурою.
Elasticsearch найсильніший, коли пошук ширший за подібність векторів, а команди потребують встановленого інженерного досвіду актуальності. Він може відчуватися важчим, ніж зосереджена векторна база даних, для малого прототипу RAG, а оптимальний гібридний рейтинг вимагає ретельної оцінки. Перед розгортанням протестуйте аналізатори, фільтри, моделі вкладення, фузію рейтингу, моделі оновлення та використання пам’яті з тими ж документами та запитами, які зустріне виробничий застосунок.
Переваги і недоліки
- Глибокий повний текстовий, структурований та векторний пошук
- Могутня гібридна налаштування актуальності та фільтрація
- Зріла екосистема для аналітики, спостереження та даних безпеки
- Кероване, серверне та самохостоване розгортання
- Більше операційних концепцій, ніж вузька векторна служба
- Гібридна актуальність вимагає експертизи налаштування та оцінки
- Малі проекти можуть не потребувати ширини платформи Elastic
10. LanceDB
LanceDB – це штучно-інтелектуальна мультимодальна база даних, розроблена для уніфікації кураторських наборів даних, інженерії функцій, пошuku та навчання моделей. Зображення, аудіо, відео, PDF, сирі бінарні дані, структуровані метадані та вкладення можуть жити в одній таблиці, а не бути розділеними по об’єктному зберіганню, векторному індексу та системі функцій. Відкритий формат Lance пропонує колонковий фундамент, оптимізований для доступу штучного інтелекту.
Поточні можливості включають векторний, повний текстовий та гібридний пошук з фільтрами SQL, мультимодальне зберігання блохів, автоматичне версіонування, гілкування, повернення до попередньої версії та конвеєри функцій, які додають або оновлюють похідні колонки без переписування всього набору даних. Команди можуть шукати ті самі дані, які використовуються для навчання, та передавати відібрані набори даних до кадрів моделей та прискорювачів, знижуючи синхронізацію між експериментом та виробничим пошуком.
LanceDB займає місце в поточному рейтингу, оскільки він звертається як до даних розробки моделей, так і до пошuku застосунку, а не лише до індексів RAG. Він особливо актуальний для комп’ютерного зору, робототехніки, медіа та застосунків пам’яті агентів. Вузька служба пошuku може бути простішою для звичайного пошuku документів, тому команди повинні оцінити еволюцію таблиці, макет об’єктного зберігання, конкуренцію запитів, пропускну здатність навчання, керування та сумісність з існуючими інструментами озера.
Переваги і недоліки
- Уніфіковані мультимодальні сирі дані, метадані, функції та вкладення
- Векторний, повний текстовий, гібридний та фільтрований пошук
- Версіонування, гілкування, повернення до попередньої версії та конвеєри функцій
- З’єднує кураторські дані та пошук безпосередньо з робочими потоками навчання моделей
- Ширша модель даних не потрібна для багатьох текстових проектів RAG
- Оперування озером штучного інтелекту вимагає нової архітектурної інформації
- Команди повинні перевірити сумісність з існуючими інструментами керування та аналітики
Яку базу даних слід вибрати?
Pinecone – це сильний керований вибір для систем RAG та шарів знань агентів, тоді як Milvus, Weaviate та Qdrant пропонують відкриті основи з різними сильними сторонами в розподіленому масштабі, робочих потоках штучного інтелекту та фільтрованому пошуку. Chroma особливо доступний для швидкої розробки, а pgvector – це природний стартовий пункт для команд, стандартизованих на PostgreSQL.
MongoDB Atlas Vector Search привабливий, коли вектори повинні співіснувати з операційними документами. Turbopuffer представляє новий об’єктно-орієнтований підхід до величезних колекцій пошuku, тоді як Elasticsearch пропонує складний лексичний та семантичний пошук. LanceDB виділяється, коли мультимодальні набори даних, інженерія функцій, пошук та навчання моделей є частиною однієї задачі. Протестуйте кожного фіналіста, використовуючи виробничі документи, фільтри, шаблони оновлення, правила безпеки та представницькі питання користувачів.
