向量数据库对比和选择：Pinecone、Chroma、FAISS、Milvus、Weaviate
文章目录
- 一、核心功能对比
- 二、性能与扩展性
- 1. 查询延迟（100万向量，768维）
- 2. 写入吞吐量（单节点）
- 三、生态与集成
- 1. 主流框架支持
- 2. 编程语言支持
- 四、成本与运维
- 五、典型场景与选型建议
- 1. 按场景选择
- 2. 按数据规模选择
- 六、实战对比：RAG系统中的应用
- 1. 开发效率
- 2. 查询性能（10万文档向量）
- 3. 成本对比（月均1亿次查询）
- 七、总结：一句话选型指南
在AI应用（如RAG、推荐系统、多模态检索）中，向量数据库是连接模型与数据的关键组件。以下从功能、性能、生态等维度，对Pinecone、Chroma、FAISS、Milvus、Weaviate进行深度对比，并给出选型建议：
一、核心功能对比
| 特性 | Pinecone | Chroma | FAISS | Milvus | Weaviate |
|---|---|---|---|---|---|
| 部署方式 | 全托管云服务 | 本地/云部署（轻量级） | 本地库（需自建集群） | 开源分布式数据库 | 开源/云部署（容器化） |
| 数据规模 | PB级（分布式架构） | 千万级（单机） | 亿级（单机）/百亿级（集群） | 千亿级（分布式 |