1、大模型最常使用的5大向量数据库：Chroma 关键词：轻量级、易用性、开源 功能特性：提供高效的近似最近邻搜索（ANN），支持多种向量数据类型和索引方法，易于集成到现有的应用程序中，适用于小型到中型数据集。应用系统：小型语义搜索原型、研究或教学项目。
2、TensorDB：同样是一款国产向量数据库，具有独特的性能和功能。cVector：国产向量数据库之一，为用户提供高效的向量数据处理服务。OmiBASE：也是一款国产向量数据库产品，在向量数据处理方面有着出色的表现。Vearch：一款开源的向量搜索引擎，可以用于构建向量数据库。
3、向量数据库是专门用于存储和查询向量数据的数据库系统，广泛应用于机器学习和数据科学领域。
4、Chroma是一个轻量级、易用的向量数据库，专注于提供高效的近似最近邻搜索（ANN）。它支持多种向量数据类型和索引方法，使得用户可以轻松集成到现有的应用程序中。Chroma特别适用于小型到中型数据集，是初学者和小型项目的理想选择。
5、向量数据库主要用于存储和检索高维空间的数据结构，它们在机器学习、计算机视觉等领域有广泛应用。常见的向量数据库包括： **Pinecone**：一个托管的、云原生的向量数据库，提供简单易用的API，支持实时更新和弹性缩放，适合需要快速迭代和响应式查询的应用场景。
1、向量数据库的出现，主要是为了解决现代数据处理中日益增长的复杂性和规模性挑战。在大数据时代，数据不仅量大，而且种类繁多，包括文本、图像、音频和视频等，这些非结构化或半结构化数据难以直接通过传统的关系数据库进行有效管理和查询。
2、增强记忆能力：向量数据库能有效存储和检索大量信息，将非结构化数据转化为向量格式，为大模型提供高效的数据访问方式，从而增强大模型的记忆能力。提供即时专业知识：向量数据库可以即时提供最新的专业知识，加快数据更新速度，确保大模型在处理任务时能够获取到最准确的信息。
3、向量数据库需求增长，尤其是随着AI与ML模型处理大量非结构化数据。它们采用专门搜索算法，快速检索数十亿条数据中的相似向量，优于传统数据库。在AI与ML应用中，向量数据库扩展了可能性。市面上流行向量数据库如Qdrant、Pinecone、Milvus、Chroma、Weaviate等，各有特点。
4、如图像、文本和音频。传统数据库难以应对高维矢量数据的复杂性和需求，处理矢量数据非常耗费资源。而矢量数据库通过将非结构化数据表示为向量，可以帮助我们了解其上下文或概念的相似性，从而实现基于数据相似性的高级分析和检索。
5、能够根据实际需求进行灵活的配置和扩展。它可以与其他数据库系统进行集成，也可以根据不同的应用场景进行定制化开发，提供更适合特定需求的解决方案。综上所述，向量数据库在处理和管理向量数据方面具有独特的优势，能够提供高效、灵活和准确的数据存储和查询功能，广泛应用于各种需要处理大规模向量数据的领域。
什么是向量数据库 向量数据库是专门设计用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据，如数值向量或嵌入向量，通常来源于对文本、语音、图像、视频等非结构化数据的向量化处理。与传统关系型数据库不同，向量数据库主要用于相似性搜索和向量之间的比较，查询涉及计算向量之间的距离或相似性。
向量数据库（Vector Database）是以数学向量的形式存储数据集合的数据库。定义与基础原理定义：向量数据库，也叫矢量数据库，存储的是数学向量的数据集合。向量通常表示为一组有序的数值，这些数值代表在多维空间中的一个位置或方向。
向量数据库是将信息存储为向量的数据库。向量是数据对象的数值表示，也称为向量嵌入。以下是关于向量数据库的详细解释：向量数据库的定义向量数据库利用向量嵌入的强大功能来对非结构化数据和半结构化数据（例如图像、文本或传感器数据）的海量数据集进行索引和搜索。
什么是向量数据库？向量数据库是一种特殊类型的数据库，专门用于存储和处理向量数据。向量数据由数值向量组成，每个向量都表示了一个多维空间中的点或特征。
数据结构： - 向量数据库：向量数据库中的数据结构是向量，它采用向量化存储和查询技术，将数据以向量形式存储和处理。向量数据库适用于大规模数据和高维数据的存储和查询，例如图像、音频、文本等。 - 图数据库：图数据库中的数据结构是图，它使用节点和边的关系来表示和存储数据。
向量数据库是专门设计用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据，如数值向量或嵌入向量，通常来源于对文本、语音、图像、视频等非结构化数据的向量化处理。与传统关系型数据库不同，向量数据库主要用于相似性搜索和向量之间的比较，查询涉及计算向量之间的距离或相似性。
向量数据库（Vector Database）是以数学向量的形式存储数据集合的数据库。定义与基础原理定义：向量数据库，也叫矢量数据库，存储的是数学向量的数据集合。向量通常表示为一组有序的数值，这些数值代表在多维空间中的一个位置或方向。
向量数据库和图数据库都是现代数据库系统中的新兴技术。 数据结构： - 向量数据库：向量数据库中的数据结构是向量，它采用向量化存储和查询技术，将数据以向量形式存储和处理。向量数据库适用于大规模数据和高维数据的存储和查询，例如图像、音频、文本等。
数据存储方式：向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库。它们存储的向量来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化，可以处理更多非结构化数据（比如图像和音频）。图数据库是基于图论实现的一种新型NoSQL数据库。图论中图的基本元素为节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。
达摩院自主研发的向量检索内核Proxima，广泛应用于阿里巴巴和蚂蚁集团的多个业务场景，如淘宝搜索和推荐、蚂蚁人脸支付、优酷视频搜索、阿里妈妈广告检索等，并深度集成在各类大数据和数据库产品中，提供高效、高性能的向量检索能力。
ANNOY：Spotify发布的向量检索算法库，使用基于树的最近邻搜索算法。搜索速度快，支持多进程读取数据，但由于搜索时会将原数据加载到内存，导致内存占用量很大，不适合十亿级或以上的数据量。
