矢量数据库的优点和缺点是什么？与现有的 nosql 解决方案相比，我什么时候应该使用它？

Question

我最近发现有一种新的 nosql 数据库类型，称为向量数据库。我已经阅读了一些关于它的内容，但我没有看到它和现有的 nosql 数据库（如宽列或文档数据库）之间有什么大的区别，以及为什么要切换到它并使用它。

我现在正在开发一些新的人工智能/机器学习项目并获得反馈，我应该考虑将其包含在项目中，但由于上述原因，我没有看到一个大的附加值来证明开发时间的合理性。

总的来说，我只是想知道它的优点/缺点，以及为什么/何时我应该使用它而不是现有的解决方案，这样我就可以为我当前的项目打电话。另外，任何有关要使用的实现的列表也很好，我知道 pinecone，并且我假设 azure 和 aws 也有解决方案，而不是寻找这部分基于意见的答案，主要只是任何现有解决方案的列表，以便我可以查看我自己并做出决定。

Answer 1

矢量数据库的优点

1. 高效相似性搜索：它们针对在高维数据中查找最近邻居进行了优化，这是推荐系统、人脸识别等中的常见任务。
2. 可扩展性：许多矢量数据库都设计为水平扩展，使它们能够处理大量数据。
3. 与 ML 模型集成：它们可以与机器学习模型无缝协作，非常适合存储和查询嵌入。
4. 优化索引：矢量数据库通常包含专门的索引结构，即使在大规模数据集上也能实现快速查询。
5. 灵活查询：允许相似性搜索、范围查询等，为用户提供灵活性。

矢量数据库的缺点

1. 复杂性：向量数据库的设计可能会带来需要专业知识的复杂性，尤其是在调整参数时。
2. 存储开销：由于矢量数据的性质，与其他 NoSQL 数据库相比，它们可能需要更多的存储空间。
3. 有限的一般用途：如果您没有相似性搜索或处理矢量数据的特定需求，矢量数据库可能不会提供太多优势。

何时使用矢量数据库与其他 NoSQL 解决方案

• 何时使用矢量数据库：
  • 您有高维数据，需要进行相似性搜索。
  • 您的应用程序严重依赖机器学习，尤其是推荐等任务。
• 使用其他 NoSQL 解决方案时：
  • 您有更传统的数据存储和检索需求。
  • 您需要特定的 NoSQL 功能，例如与向量操作无关的宽列或文档存储。

矢量数据库的实现

以下是您可以查看的一些现有解决方案的列表：

• 松果
• Milvus
• Faiss（由 Facebook 开发）
• Annoy（由 Spotify 开发）
• Elasticsearch（带有矢量搜索插件）
• HNSW（分层可导航小世界图库）
• AWS (Amazon Kendra)：具有相似性搜索功能。
• Azure 认知搜索：支持矢量搜索功能。

总之，矢量数据库在处理高维数据和相似性搜索方面填补了特定的空白。如果这些是您的 AI/ML 项目的主要要求，那么探索矢量数据库是有意义的。否则，您熟悉的现有 NoSQL 数据库可能就足够了。选择正确的技术时，请始终考虑具体的用例、要求和可用资源。