AI 应用(如 RAG)背景下,如何选择非关系型数据库

3 月 3 日
 MAzrael

核心需求

向量检索

  1. 原生支持向量检索
  2. 向量检索可能会跨索引,如分别在不同的索引(表)中检索,是否有一次调用执行全部检索的
  3. 多向量检索,如输入向量有多个,一次调用分别根据每个向量进行检索然后返回聚合后的检索结果

文档检索

  1. Lucene
  2. 支持分词
  3. 原生或插件支持关联检索,类似于 mysql 的 join 。如 es 可通过 Siren Federate 插件实现

编程语言

python

问题

  1. 目前是否有数据库能够同时支持上述需求?
  2. 不能同时满足需求的情况下如何选择?
4994 次点击
所在节点    Python
13 条回复
EricSTG
3 月 3 日
LanceDB ?
chenzi0103
3 月 3 日
pg vector
tomatocici2333
3 月 3 日
PostgreSQL + pgvector
beginor
3 月 3 日
pg+pgvector
midsolo
3 月 3 日
pg+pgvector ,支持 sql 过滤元数据,方便 self query
oceanck
3 月 3 日
milvus
TimePPT
3 月 3 日
PG+pgvector 是很好的选择
TimePPT
3 月 3 日
@TimePPT 极其轻量级可以看下 sqlite / duckdb 的相关扩展,也很好用
lekai63
3 月 3 日
省心点:pgvector
BestPix
3 月 3 日
我只用过 milvus 不知道支不支持,围观一下各位的建议
capric
3 月 3 日
超大规模 milvus ,否则 pgvector
GBQissac
3 月 4 日
向量多的话,用 milvus ,没有的话,我建议直接 es8 一把梭,反正都支持文本检索和向量检索,你的维度也不可能超过 2048 维
luzemin
3 月 4 日

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