10 个最适合机器学习和 AI 的数据库

为机器学习和 AI 项目选择合适的数据库已经成为开发人员面临的最重要的基础设施决策之一。传统的关系型数据库并不是为现代 AI 应用程序（如语义搜索、推荐系统和检索增强生成（RAG））中使用的高维向量嵌入而设计的。

向量数据库已作为解决方案出现，专门针对存储和查询机器学习模型产生的数值表示进行了优化。无论您是构建生产 RAG 流水线、相似性搜索引擎还是推荐系统，选择合适的数据库都可能决定应用程序的性能。

我们根据性能、可扩展性、易用性和成本评估了适用于机器学习和 AI 工作负载的领先数据库。以下是 2025 年最好的 10 个选项。

机器学习和 AI 最佳数据库比较表

1. Pinecone

Pinecone 是一个托管的向量数据库，专为生产检索系统设计，包括检索增强生成、语义搜索、推荐和代理知识层。团队创建一个索引并使用 API，而不是操作存储节点、副本或压缩作业。这使得它对应用开发人员特别有吸引力，他们希望在不成为数据库基础设施专家的情况下获得可预测的检索行为。

当前平台支持稠密和稀疏检索、元数据过滤、命名空间、备份和集成推理工作流。嵌入和重新排名的能力可以减少文档摄取和最终上下文选择之间的单独服务数量。Pinecone 还强调了治理的企业知识，具有加密、访问控制、合规计划和应用程序处理内部或受监管信息的运营可靠性。

Pinecone 最适合托管操作和专注的向量搜索体验比数据库可移植性更重要的情况。对于需要对存储引擎完全控制或希望在现有数据库内运行所有内容的团队，它可能不太合适。在承诺之前，使用代表性的生产数据对预期的嵌入、过滤模式、更新率和重新排名策略进行基准测试。

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2. Milvus

Milvus 是一个开源的向量数据库，专为大型分布式相似性搜索工作负载而构建。其架构将计算、存储和协调分离，因此部署可以独立地扩展系统的不同部分。它支持广泛的索引类型的精确和近似最近邻搜索，使其适用于图像搜索、推荐系统、语义检索、异常检测和大型 RAG 集合。

当前的 Milvus 功能集超出了密集向量查找。原生的 BM25 全文搜索、学习的稀疏向量、多向量混合搜索、重新排名、元数据过滤、范围搜索和主键查询可以在一个检索层中组合。面向企业的控制包括身份验证、TLS、基于角色的访问控制、副本、多租户选项、热存储和冷存储策略以及包括 GPU 索引在内的硬件加速。

Milvus 是一个有吸引力的选项，当团队想要一个开源系统，并且预计数据集或查询流量会显著增长时。权衡的是运营深度：分布式部署需要容量规划、监视、升级和仔细的索引配置。更喜欢相同技术但不管理集群的组织可以使用托管的 Zilliz Cloud 服务，同时保留 Milvus 生态系统和 API。

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3. Weaviate

Weaviate 已经发展成为一个开源的 AI 数据库，用于搜索、检索增强生成、代理和个性化内存。它存储对象和向量，并向开发人员提供 API，还可以通过集成的模型提供者从文本、图像和其他输入生成嵌入。这使得团队可以在不维护完全独立的嵌入管道的情况下，从应用程序数据转移到语义检索。

混合搜索将向量相似度与关键字评分相结合，而过滤、重新排名、生成集成和多租户支持生产知识系统。Weaviate 现在还提供更高级的功能，例如查询代理，它将自然语言意图转换为数据库查询，以及 Engram，它支持从用户交互中学习的体验。部署选择包括本地开发、自托管基础设施和托管云环境。

该平台适用于希望具有 AI 首要数据库的团队，同时保留开源灵活性。它特别适用于搜索质量从语义和词法信号的混合中受益的团队。更广泛的功能表面引入了更多的概念来管理，然而，团队应该在将系统推广到许多应用程序之前测试模块兼容性、租户设计、模式演化和内存行为。

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4. Qdrant

Qdrant 是一个用 Rust 编写的向量数据库和搜索引擎，专注于快速检索、高效存储和富有表现力的元数据过滤。每个点可以包含一个或多个向量加上一个 JSON有效负载，使应用程序能够通过相似性搜索，同时通过类别、权限、地理、文本或其他业务属性约束结果。这对于 RAG 系统特别有价值，因为检索必须尊重访问规则。

当前功能包括密集和稀疏混合搜索、原生的 BM25 支持、多向量用于表示对象的多个方面，以及图遍历期间的一阶段过滤。Qdrant 还提供标量、二进制和非对称量化选项，以减少内存需求、实时索引、分布式操作和常见编程语言的官方客户端。部署包括开源自托管、Qdrant Cloud、混合云、企业安装和边缘产品。

Qdrant 是一个强大的选择，当过滤准确性和检索控制与原始最近邻速度一样重要时。其 API 易于使用，但生产质量仍取决于选择合适的向量模型、索引、量化设置和分片布局。团队还应验证复杂过滤器如何影响召回和延迟，而不是仅仅依赖未过滤的基准测试结果。

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5. Chroma

Chroma 是专门为 AI 应用程序创建的开源搜索基础设施。它以开发人员友好的体验而闻名：项目可以在本地 Python 应用程序内启动，使用小型 API 表面添加文档和嵌入，然后随着工作量的增长而转向服务或云部署。这使得 Chroma 对于原型、内部工具、评估系统和早期 RAG 产品特别有用。

当前平台支持向量、全文、正则和元数据搜索，而不是将开发人员限制为仅嵌入相似性。Chroma Cloud 建立在对象存储之上，以实现可扩展的持久性，而开源的 Apache 许可项目仍然适合本地开发和自托管环境。其集成和代理导向示例帮助开发人员将检索连接到常见的模型框架，而无需从头设计每个存储抽象。

Chroma 提供了从实验到工作 AI 搜索的最短路径，但生产团队仍应评估摄取吞吐量、查询并发性、备份程序、租户隔离和运营可见性。较大或高度监管的部署可能更喜欢具有更长的企业运营记录的数据库。对于许多产品团队来说，Chroma 的简单性正是使检索工作不会压倒应用程序开发的优势。

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6. pgvector

pgvector 将向量相似性搜索直接添加到 PostgreSQL 中。嵌入与应用程序记录一起存储在普通表中，因此开发人员可以使用 SQL 连接、事务、约束、行级安全性、备份、点按时间恢复和现有的 PostgreSQL 工具，而无需引入单独的向量服务。对于已经运行 PostgreSQL 的团队来说，这可以极大地简化源记录和语义检索之间的数据路径。

扩展支持精确搜索和 HNSW 和 IVFFlat 近似索引。它处理单精度、半精度、二进制和稀疏向量，跨越余弦距离、内积、欧几里得距离、L1、哈明和 Jaccard 操作。由于它通过正常的 PostgreSQL 客户端工作，应用程序可以在同一个查询中将相似度评分与过滤器和关系逻辑结合起来，并通过许多托管 PostgreSQL 提供商部署。

pgvector 最适合向量搜索是更广泛的事务应用程序中的一项功能。它可能不太方便，当检索层需要独立扩展到非常大的集合时，或者当团队需要开箱即用的专用混合排名功能时。索引维护、清理行为、查询规划和过滤器选择性应该在现实的更新和并发模式下进行测试。

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7. MongoDB Atlas 向量搜索

MongoDB Atlas 向量搜索将语义检索引入了同一个文档平台，该平台存储应用程序的实时数据。嵌入可以与文本、媒体元数据、权限和运营字段一起存储，避免了在主数据库和向量索引之间进行单独的同步层。这种统一模型对于产品目录、支持系统、推荐、个性化和基于频繁更改的记录构建的 RAG 应用程序很有用。

Atlas 结合了向量搜索和全文搜索，并且聚合管道允许开发人员在熟悉的 MongoDB 工作流中转换和连接结果。一个重要的当前补充是由 Voyage AI 提供支持的自动嵌入，可以在 Atlas 内部生成和保持嵌入的同步。专用搜索节点、托管的全球部署、监控、安全控制和水平扩展支持生产应用程序。

该平台对于已经标准化为 MongoDB 或需要向量和运营文档同时更改的团队来说是有意义的。对于只需要一个狭窄的向量服务或必须保持独立于更大的数据库平台的应用程序来说，它的吸引力较小。团队应该测试混合加权、嵌入更新、索引构建行为和搜索工作负载与事务工作负载之间的资源分离。

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8. Turbopuffer

Turbopuffer 是一个基于对象存储而非内存密集型始终在线集群的托管搜索引擎。它将向量检索和全文搜索结合在一个服务中，旨在让非常大的集合在保留方面具有经济效益，同时自动将经常访问的数据带到计算资源附近。这种架构对于索引快速增长或包含许多长尾命名空间的 AI 产品来说很有吸引力。

当前服务支持近似最近邻搜索、BM25 全文检索、混合排名、元数据过滤和以隔离命名空间为中心的 API。即时命名空间分支为测试、评估或租户特定变体创建了复制写入分支，而无需复制整个索引。Turbopuffer 的官方网站还记录了生产操作，跨越数十亿个向量和具有挑战性的应用程序工作负载。

Turbopuffer 是 2026 年数据库短名单中最重要的新增功能之一，因为对象存储原生的搜索改变了大型检索系统的运营模式。对于需要自托管开源基础设施或广泛的事务数据库功能的团队来说，它的适用性较小。使用代表性的流量测试冷查询、写入突发、过滤器模式、命名空间计数、一致性期望和区域行为。

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9. Elasticsearch

Elasticsearch 将成熟的全文搜索与向量检索相结合，使其成为一个强大的选择，当精确术语、结构化过滤器、语义含义和业务相关性必须共同发挥作用时。组织可以在同一个引擎中索引文档和向量，然后将词法和向量信号混合，而不是选择一种检索方法。这对于电子商务搜索、支持搜索、研究门户、可观察性数据和企业知识系统很有价值。

Elastic 的 Search AI 平台提供向量存储、近似最近邻搜索、混合排名、相关性控制、摄取管道、推理集成和分析搜索行为的工具。Elasticsearch 还可以与 Kibana、可观察性和安全工作流一起使用，这些工作流许多技术团队已经在运行。服务器端和托管部署选项减少了集群管理，而自托管环境保留了更深入的基础设施控制。

Elasticsearch 最适合搜索不仅仅是向量相似性，并且需要成熟的相关性工程的团队。对于小型 RAG 原型来说，它可能比专注的向量数据库更重，混合排名需要仔细评估。在部署之前，使用生产应用程序将遇到的相同文档和查询测试分析器、过滤器、嵌入模型、排名融合、更新模式和内存使用情况。

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10. LanceDB

LanceDB 是一个面向 AI 的多模式湖仓，旨在统一数据集策划、特征工程、检索和模型训练。图像、音频、视频、PDF、原始二进制数据、结构化元数据和嵌入可以在同一个表中存储，而不是分散在对象存储、向量索引和特征系统中。开源的 Lance 格式提供了一个针对 AI 访问模式优化的列式基础。

当前功能包括向量、全文和混合搜索，带有 SQL 过滤、多模式 blob 存储、自动版本控制、分支、回滚和特征管道，可以在不重写整个数据集的情况下添加或更新派生列。团队可以搜索用于训练的相同数据，并将策划的数据集流式传输到模型框架和加速器，减少了实验和生产检索之间的同步。

LanceDB 之所以进入当前排名，是因为它解决了模型开发数据和应用程序搜索的问题，而不仅仅是 RAG 索引。它特别适用于计算机视觉、机器人、媒体和代理内存工作负载。对于普通文档搜索，专注的文本检索服务可能更简单，因此团队应该评估表演变、对象存储布局、查询并发性、训练吞吐量、治理和与现有湖仓工具的互操作性。

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您应该选择哪个数据库？

Pinecone 是托管 RAG 和代理知识系统的强大选择，而 Milvus、Weaviate 和 Qdrant 提供了开源基础，具有不同的分布式扩展、AI 工作流和过滤检索优势。 Chroma 对于快速开发特别友好，而 pgvector 是标准化 PostgreSQL 的团队的自然起点。

MongoDB Atlas 向量搜索 在向量必须与运营文档共存时很有说服力。 Turbopuffer 代表了一种面向对象存储的新型方法，用于大型搜索集合，而 Elasticsearch 提供了成熟的词法和语义相关性。 LanceDB 在多模式数据集、检索和训练是同一问题的一部分时脱颖而出。 使用生产文档、过滤器、更新模式、安全规则和代表性用户问题对每个候选项进行基准测试。