向量数据库汇总

2023-08-25

为什么有向量数据库？

  1. 语言模型 LLM 有输入 token 的限制，导致对话上下文限制，因此我们要做到一个方法尽可能压缩上下文，向量是个好方式，因为它占内存小；
  2. 目前 LLM 模型的调用需要收费，特别是 GPT-4，上下文数量一多，价格非普通人可以承受。

向量检索方式

  1. 【知识库向量】
  2. 【问题向量】
  3. 【问题向量】匹配【知识库向量】
  4. 匹配相应文本 -> 输出文本

其中，【知识库向量】就会存放在向量数据库中。

img

向量数据库

本文列举常见的向量数据库(vector store)，分为国外和国内的。

数据库名称推荐度特点可视化程度收费易于修改程度
Supabase⭐⭐⭐⭐⭐可视化、低代码、易维护⭐⭐⭐⭐⭐免费：2个数据库；收费：$25/月⭐⭐⭐⭐⭐
Chroma⭐⭐⭐开源、本地⭐⭐免费不能修改
Pinecone⭐⭐⭐⭐⭐仅云⭐⭐⭐⭐⭐免费：1个index；收费：$70/月⭐⭐⭐⭐⭐
Milvus-Zilliz⭐⭐⭐本地+云⭐⭐⭐⭐⭐收费：$65/月不能修改
Qdrant⭐⭐本地+云⭐⭐⭐收费：$9/月不能修改
Weaviate⭐⭐界面复杂；本地+云⭐收费：$25/月不能修改

国外部分：

supabase

地址：https://supabase.com/

是否兼容langchain: 是

特点：可视化、低代码、易维护

文档：清晰易懂，带视频

截图：

supabase

国内部分：

另外有各自的操作指南。（未完待续）

参考资料

guangzhengli.com

特别推荐读一下这篇文章，非常专业和细致。

榜单

我根据这份榜单选择的向量数据库