在快速发展的人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和数据工程领域，对高效数据存储和检索系统的需求至关重要。矢量数据库已成为管理这些技术通常依赖的复杂高维数据的关键解决方案。在这里，我们探讨了每个 AI/ML/数据工程师都应该熟悉的七个矢量数据库，重点介绍了它们的独特功能以及它们如何支持现代数据驱动应用程序的需求。
1.Milvus
Milvus是一个开源向量数据库，旨在处理大规模相似性搜索和向量索引。它支持多种索引类型并提供高效的搜索功能，适用于各种 AI 和 ML 应用，包括图像和视频识别、自然语言处理和推荐系统。
主要特征：
- 高度可扩展，支持数十亿个矢量。
- 支持多种相似性搜索度量类型。
- 轻松与流行的机器学习框架集成。
- 强大而灵活的索引机制。
尝试一下 Milvus！
2. 松果
Pinecone是一种托管矢量数据库服务，可简化构建和扩展矢量搜索应用程序的过程。它提供了一个简单的 API，用于将矢量搜索嵌入到应用程序中，以最少的设置和维护提供准确、可扩展的相似性搜索。
主要特征：
- 具有易于设置和可扩展性的托管服务。</
