Chroma
从 pip install 到能用的检索器，距离最短——这也是为什么几乎所有 RAG 教程都从这里开始。
原型、notebook 和几百万向量以下的单节点应用
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向量与数据存储
向量数据库、混合检索引擎与向量存储层。
该分类下的工具
向量与数据存储
★ 24.0k
Qdrant
Rust 写的向量数据库，支持载荷过滤——当元数据与相似度同等重要时很能打。
带过滤的向量检索与混合检索
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向量与数据存储
★ 35.0k
Milvus
为十亿级规模设计的分布式向量数据库——单机不够用之后的答案。
十亿级、需水平扩展的向量检索
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向量与数据存储
★ 13.0k
Weaviate
内置向量化模块的向量数据库——接入链路里的胶水代码更少。
想要内置向量化 + 混合检索的团队
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向量与数据存储
★ 17.0k
pgvector
向量就放在你已经在跑的 Postgres 里——在撑不住之前，它就是正确答案。
已有 Postgres、百万级向量的场景
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该分类下的文章
选向量库：四个能定下来一切的问题
公开的跑分表比的是公开数据集上的召回率，而那不是你的数据集、你的过滤条件，也不是你的查询分布。真正决定结果的是四个运维层面的问题。