Найкраще
10 найкращих баз даних для машинного навчання та штучного інтелекту
Unite.AI is committed to rigorous editorial standards. We may receive compensation when you click on links to products we review. Please view our affiliate disclosure.
Знаходження правильної бази даних для проектів машинного навчання та штучного інтелекту стало одним з найважливіших інфраструктурних рішень, з якими стикаються розробники. Традиційні реляційні бази даних не були розроблені для високовимірних векторних вкладень, які живлять сучасні додатки штучного інтелекту, такі як семантичний пошук, системи рекомендацій та генерація, доповнена витяганням (RAG).
Векторні бази даних з’явилися як рішення, оптимізоване для зберігання та запиту числових представлень, які генерують моделі машинного навчання. Чи будуєте ви виробничий потік RAG, пошуковий двигун подібності чи систему рекомендацій, вибір правильної бази даних може зробити або зруйнувати продуктивність вашого додатка.
Ми оцінили провідні бази даних для завдань машинного навчання та штучного інтелекту на основі продуктивності, масштабованості, легкості використання та вартості. Ось 10 найкращих варіантів для 2025 року.
Таблиця порівняння найкращих баз даних для машинного навчання та штучного інтелекту
| Інструмент штучного інтелекту | Найкраще для | Ціна (USD) | Функції |
|---|---|---|---|
| Pinecone | Підприємства RAG-додатків | Безкоштовно + $50/місяць | Архітектура без сервера, гібридний пошук, відповідність SOC 2 |
| Milvus | Самостійне підприємство великого масштабу | Безкоштовно + $99/місяць | Відкритий вихідний код, вектори мільярдного масштабу, кілька типів індексів |
| Weaviate | Граф знань + вектори | Безкоштовно + $45/місяць | Гібридний пошук, підтримка چندомодального режиму, вбудовані векторизатори |
| Qdrant | Високопродуктивне фільтрування | Безкоштовно | Реалізація на мові Rust, фільтрування вантажу, підтримка gRPC |
| ChromaDB | Швидка розробка прототипу | Безкоштовно | Вбудований режим, API, нативний для Python, нульова конфігурація |
| pgvector | Користувачі PostgreSQL | Безкоштовно | Розширення PostgreSQL, уніфіковані запити, відповідність ACID |
| MongoDB Atlas | Уніфікація документів + вектори | Безкоштовно + $57/місяць | Пошук векторів, агрегаційні конвеєри, глобальні кластери |
| Redis | Затримка менше мілісекунди | Безкоштовно + $5/місяць | Швидкість в оперативній пам’яті, кешування семантики, набори векторів |
| Elasticsearch | Гібридний пошук повного тексту + вектори | Безкоштовно + $95/місяць | Потужний DSL, вбудовані вкладення, доведена масштабованість |
| Deep Lake | Багатомодальні дані штучного інтелекту | Безкоштовно + $995/місяць | Зображення, відео, аудіо, сховище, контроль версій, озера даних |
1. Pinecone
Pinecone — це повністю керована векторна база даних, створена спеціально для додатків машинного навчання у великому масштабі. Платформа обробляє мільярди векторів з низькою затримкою, пропонуючи архітектуру без сервера, яка усуває управління інфраструктурою. Компанії, такі як Microsoft, Notion та Shopify, використовують Pinecone для виробничих систем RAG та рекомендацій.
База даних виділяється гібридним пошуком, який поєднує розріджені та густі вкладення для більш точних результатів. Одностадійне фільтрування забезпечує швидкі та точні запити без затримок після обробки. З сертифікатами SOC 2, GDPR, ISO 27001 та HIPAA Pinecone відповідає вимогам безпеки підприємств з коробки.
Переваги і недоліки
- Повністю керована архітектура без сервера усуває надмірність управління інфраструктурою
- Обробляє мільярди векторів з низькою затримкою у великому масштабі
- Гібридний пошук поєднує розріджені та густі вкладення для більш точних результатів
- Одностадійне фільтрування забезпечує швидкі та точні запити без затримок після обробки
- Сертифікати SOC 2, GDPR, ISO 27001 та HIPAA відповідають вимогам безпеки підприємств
- Замикання виробника без можливості самостійного розміщення для потреб суверенітету даних
- Вартість може зростати швидко при високих об’ємах запитів та великих кількостях векторів
- Обмежені можливості налаштування порівняно з відкритими альтернативами
- Відсутня підтримка лише розріджених індексів або традиційного пошукового запиту
- Безкоштовний тарифний план має обмеження на кількість векторів та пропускну здатність запиту
2. Milvus
Milvus — це найпопулярніша відкрита векторна база даних з понад 35 000 зірочок на GitHub, розроблена для горизонтального масштабування на мільярди векторів. Її хмарна архітектура розділяє шари сховища, обчислень та метаданих, дозволяючи незалежне масштабування кожного компонента. NVIDIA, IBM та Salesforce використовують Milvus у виробничих середовищах.
Платформа підтримує кілька типів індексів, включаючи HNSW, IVF та DiskANN, а також гібридний пошук, який поєднує подібність векторів із скалярним фільтруванням. Zilliz Cloud пропонує керовану версію, починаючи з $99/місяць, тоді як відкрита версія працює безкоштовно під ліцензією Apache 2.0. Ефективне сховище на диску обробляє набори даних більші, ніж доступна оперативна пам’ять.
Переваги і недоліки
- Відкритий вихідний код під ліцензією Apache 2.0 з 35 000+ зірочок на GitHub та активною спільнотою
- Хмарна архітектура розділяє шари сховища, обчислень та метаданих для незалежного масштабування
- Підтримує кілька типів індексів, включаючи HNSW, IVF та DiskANN для різних випадків використання
- Ефективне сховище на диску обробляє набори даних більші, ніж доступна оперативна пам’ять
- Гібридний пошук поєднує подібність векторів із скалярним фільтруванням у одному запиті
- Самостійне розгортання вимагає суттєвого досвіду DevOps та зусиль з технічного обслуговування
- Складна розподілена архітектура має крутіший навчальний кривий, ніж простіші альтернативи
- Керована версія Zilliz Cloud починається з $99/місяць, що вище, ніж у деяких конкурентів
- Вимоги до ресурсів можуть бути суттєвими для малих та середніх розгортань
- Пропуски у документації існують для передових сценаріїв конфігурації та оптимізації
3. Weaviate
Weaviate поєднує пошук векторів із можливостями графу знань, дозволяючи семантичні відносини між об’єктами даних поряд з запитами на подібність. Платформа підтримує гібридний пошук з коробки, поєднуючи подібність векторів, збіг ключових слів та фільтри метаданих у одному запиті. Вбудовані векторизатори від OpenAI, Hugging Face та Cohere автоматично генерують вкладення.
Багатомодальна підтримка обробляє текст, зображення та відео в рамках однієї бази даних. Weaviate здійснює пошук 10 найближчих сусідів за однозначну мілісекунду над мільйонами елементів. Векторна квантзація та стиснення зменшують використання пам’яті суттєво, зберігаючи точність пошуку, що робить його економічно ефективним для великих розгортань.
Переваги і недоліки
- Поєднує пошук векторів із можливостями графу знань для семантичних відносин
- Вбудовані векторизатори від OpenAI, Hugging Face та Cohere генерують вкладення автоматично
- Багатомодальна підтримка обробляє текст, зображення та відео в рамках однієї бази даних
- Пошук 10 найближчих сусідів за однозначну мілісекунду над мільйонами елементів
- Векторна квантзація та стиснення зменшують використання пам’яті, зберігаючи точність
- GraphQL-інтерфейс API має крутий навчальний кривий для команд, незнайомих з мовою запитів
- Вбудовані векторизатори додають затримку та вартість порівняно з попередньо обчислюваними вкладеннями
- Використання пам’яті може бути високим для великих наборів даних без ретельної настройки
- Самостійне виробниче розгортання вимагає досвіду роботи з Kubernetes
- Деякі передові функції, такі як ізоляція орендарів, доступні лише у хмарному або підприємницькому варіанті
4. Qdrant
Qdrant — це високопродуктивний пошуковий двигун векторів, написаний на мові Rust, який забезпечує низьку затримку без перевантаження сміття. Платформа забезпечує у 4 рази більшу кількість запитів за секунду порівняно з багатьма конкурентами, зберігаючи затримку менше мілісекунди. Discord, Johnson & Johnson та Perplexity використовують Qdrant у виробничих середовищах.
Фільтрування вантажу інтегрується безпосередньо у пошукові операції, а не у післяобробку, підтримуючи складні булеві умови через кілька полів. Гібридний пошук поєднує густі вектори з розрідженими представленнями, такими як TF-IDF або BM25, для семантичного та ключового збігу. Обидва REST- та gRPC-API поставляються з офіційними клієнтами для Python, TypeScript, Go, Java та Rust.
Переваги і недоліки
- Реалізація на мові Rust забезпечує у 4 рази більшу кількість запитів за секунду з затримкою менше мілісекунди
- Фільтрування вантажу інтегрується безпосередньо у пошукові операції без перевантаження післяобробки
- Гібридний пошук поєднує густі вектори з розрідженими представленнями, такими як BM25
- Обидва REST- та gRPC-API з офіційними клієнтами для Python, TypeScript, Go, Java та Rust
- Відкритий вихідний код з щедрим безкоштовним тарифним планом та простими варіантами самостійного розгортання
- Менша екосистема та спільнота порівняно з більш усталеними альтернативами
- Менше вбудованих інтеграцій з фреймворками машинного навчання та постачальниками вкладень
- Функції підприємства, такі як RBAC, вимагають платного хмарного тарифу
- Менше зріле інструментарій для моніторингу та спостереження у виробничих середовищах
- Документація могла б бути більш повною для складних сценаріїв розгортання
5. ChromaDB
ChromaDB забезпечує найшвидший шлях від ідеї до робочого прототипу пошуку векторів. API Python дзеркально відображає простоту NumPy, працюючи у вбудованому режимі в додатках з нульовою конфігурацією та без затримки мережі. Переписання на Rust у 2025 році забезпечило у 4 рази швидші записи та запити порівняно з оригінальною реалізацією на Python.
Вбудоване фільтрування метаданих та повнотекстовий пошук усувають потребу в окремих інструментах поряд з подібністю векторів. ChromaDB інтегрується рідно з LangChain та LlamaIndex для швидкої розробки додатків штучного інтелекту. Для наборів даних менших за 10 мільйонів векторів різниця продуктивності порівняно з спеціалізованими базами даних стає незначною, що робить його ідеальним для MVP та навчання.
Переваги і недоліки
- Вбудований режим без конфігурації працює у процесі без затримки мережі
- API Python дзеркально відображає простоту NumPy для найшвидшого шляху від ідеї до прототипу
- Переписання на Rust у 2025 році забезпечило у 4 рази швидші записи та запити
- Рідна інтеграція з LangChain та LlamaIndex для швидкої розробки додатків штучного інтелекту
- Вбудоване фільтрування метаданих та повнотекстовий пошук усувають потребу в окремих інструментах
- Не призначений для виробництва у великому масштабі понад 10 мільйонів векторів
- Обмежені можливості горизонтального масштабування для розподілених розгортань
- Менше типів індексів та варіантів налаштування порівняно зі спеціалізованими базами даних
- Хмарне розміщення все ще зріло з обмеженими підприємницькими функціями
- Варіанти збереження менш надійні порівняно з базами даних, створеними для виробництва
6. pgvector
pgvector перетворює PostgreSQL у векторну базу даних за допомогою простого розширення, дозволяючи пошук подібності поряд з традиційними запитами SQL у одному системі. Версія 0.8.0 забезпечує до 9 разів швидшу обробку запитів та у 100 разів більше релевантних результатів. Instacart перейшов з Elasticsearch на pgvector, досягнувши 80% економії коштів та 6% менше пошукових запитів без результатів.
Для 90% завдань машинного навчання pgvector усуває потребу в окремій векторній інфраструктурі. Вектори живуть поряд з операційними даними, дозволяючи єдині запити для об’єднання вкладень та бізнес-рекордів з гарантованою консистентністю ACID. Google Cloud, AWS та Azure пропонують керований PostgreSQL з підтримкою pgvector, а розширення працює безкоштовно під ліцензією PostgreSQL.
Переваги і недоліки
- Перетворює існуючий PostgreSQL у векторну базу даних за допомогою простого розширення
- Версія 0.8.0 забезпечує до 9 разів швидшу обробку запитів та у 100 разів більше релевантних результатів
- Вектори живуть поряд з операційними даними, дозволяючи єдині запити для об’єднання вкладень та бізнес-рекордів з консистентністю ACID
- Безкоштовно під ліцензією PostgreSQL з підтримкою від AWS, GCP та Azure
- Усуває окрему векторну інфраструктуру для 90% завдань машинного навчання
- Продуктивність погіршується суттєво понад 500 мільйонів векторів
- Менше спеціалізованих типів індексів порівняно з базами даних, створеними спеціально для векторів
- Відсутня підтримка розріджених векторів або гібридного пошуку без розширень
- Вимоги до пам’яті можуть бути суттєвими для великих індексів HNSW
- Вимагає досвіду роботи з PostgreSQL для оптимальної конфігурації та налаштування
7. MongoDB Atlas
MongoDB Atlas Vector Search додає можливості подібності безпосередньо до документної бази даних, зберігаючи вкладення поряд з операційними даними без перевантаження синхронізації. При 15,3 мільйонах векторів з 2048 вимірів платформа підтримує 90-95% точності з затримкою менше 50 мілісекунд. Вузли пошуку Atlas дозволяють векторним робочим навантаженням масштабуватися незалежно від транзакційних кластерів.
Модель документів зберігає вкладення всередині тих самих записів, що й метадані, усуваючи складність синхронізації даних. Скалярна квантзація зменшує вимоги до пам’яті на 75%, тоді як бінарна квантзація зменшує їх на 97%. Вбудовані агрегаційні конвеєри поєднують пошук векторів з комплексними перетвореннями в уніфікованих запитах, а функції безпеки підприємства входять до стандартної комплектації.
Переваги і недоліки
- Пошук векторів інтегрується безпосередньо з документною базою даних, усуваючи перевантаження синхронізації
- Підтримує 90-95% точності з затримкою менше 50 мілісекунд при 15,3 мільйонах векторів
- Скалярна квантзація зменшує пам’ять на 75%, бінарна квантзація на 97%
- Вузли пошуку Atlas дозволяють векторним робочим навантаженням масштабуватися незалежно від транзакційних кластерів
- Вбудовані агрегаційні конвеєри поєднують пошук векторів з комплексними перетвореннями
- Пошук векторів доступний лише у Atlas, не у самостійних розгортаннях MongoDB
- Вартість може зростати з використанням окремих вузлів пошуку для високопродуктивних робочих навантажень
- Будування індексу векторів може бути повільним для дуже великих колекцій
- Менше векторно-специфічних оптимізацій порівняно з альтернативами, створеними спеціально для векторів
- Навчальний кривий для синтаксису агрегаційного конвеєра з векторними операціями
8. Redis
Redis забезпечує затримку пошуку векторів менше мілісекунди, яку мало хто з баз даних може порівняти, працюючи у 18 разів швидше за альтернативи у одноклієнтських бенчмарках та у 52 рази швидше у багатоклієнтських сценаріях. Redis 8.0 ввів векторні типи, а функція векторних наборів у квітні 2025 року оптимізує запиті подібності в реальному часі з зменшеним використанням пам’яті.
Архітектура в оперативній пам’яті поєднує кешування, управління сесіями та пошук векторів у одному системі. Квантзація забезпечує зменшення використання пам’яті на 75% при збереженні 99,99% точності. Для наборів даних менших за 10 мільйонів векторів, де латентність має найбільше значення, Redis виділяється. Платформа повернулася до відкритого вихідного коду під ліцензією AGPL у 2024 році, а хмарна ціна починається з $5/місяць.
Переваги і недоліки
- Затримка менше мілісекунди працює у 18 разів швидше за альтернативи у одноклієнтських бенчмарках та у 52 рази швидше у багатоклієнтських сценаріях
- Redis 8.0 ввів векторні типи, а функція векторних наборів у квітні 2025 року оптимізує запиті подібності у реальному часі
- Архітектура в оперативній пам’яті поєднує кешування, управління сесіями та пошук векторів у одному системі
- Квантзація забезпечує зменшення використання пам’яті на 75% при збереженні 99,99% точності
- Повернулася до відкритого вихідного коду під ліцензією AGPL у 2024 році, а хмарна ціна починається з $5/місяць
- Архітектура в оперативній пам’яті вимагає дорогої оперативної пам’яті для великих векторних наборів даних
- Найкраще підходить для наборів даних менших за 10 мільйонів векторів, де латентність має найбільше значення
- Функції пошуку векторів вимагають Redis Stack або Enterprise, а не核心 Redis
- Менше зрілі можливості пошуку векторів порівняно з базами даних, створеними спеціально для векторів
- Ліцензія AGPL може мати наслідки для деяких комерційних розгортань
9. Elasticsearch
Elasticsearch поєднує семантичне розуміння з точним збігом ключових слів, працюючи у 12 разів швидше за OpenSearch для операцій пошуку векторів. Платформа інтегрується з фреймворками штучного інтелекту, такими як LangChain та AutoGen, для шаблонів розмовного штучного інтелекту, а вбудована модель вкладень ELSER генерує вектори без зовнішніх сервісів.
DSL-запитів поєднує пошук векторів з структурованими фільтрами та повнотекстовим пошуком способами, яких більшість векторно-орієнтованих баз даних не можуть легко повторити. Строга консистентність даних гарантує атомарні оновлення по полям векторів та ключових слів. Організації, які використовують Elasticsearch для пошуку, можуть додати можливості штучного інтелекту без нової інфраструктури, використовуючи наявний досвід операційної діяльності та досягнувши 10-кратного зростання даних без архітектурних змін.
Переваги і недоліки
- Працює у 12 разів швидше за OpenSearch для операцій пошуку векторів
- DSL-запитів поєднує пошук векторів з структурованими фільтрами та повнотекстовим пошуком способами, яких інші не можуть
- Вбудована модель вкладень ELSER генерує вектори без зовнішніх сервісів
- Строга консистентність даних гарантує атомарні оновлення по полям векторів та ключових слів
- Існуючі розгортання Elasticsearch додають можливості штучного інтелекту без нової інфраструктури
- Вимогливий до ресурсів з суттєвими вимогами до пам’яті та процесора для векторних робочих навантажень
- Управління кластером та налаштування вимагають складної конфігурації для оптимальної продуктивності
- Зміни ліцензії створили невизначеність, хоча тепер доступна опція AGPL
- Можливості пошуку векторів відносно нові порівняно з усталеним текстовим пошуком
- Хмарна ціна починається з $95/місяць, що вище, ніж у деяких альтернатив
10. Deep Lake
Deep Lake зберігає вектори поряд з зображеннями, відео, аудіо, PDF та структурованими метаданими в уніфікованій багатомодальній базі даних, створеній на архітектурі озера даних. Intel, Bayer Radiology та Yale University використовують Deep Lake для завдань штучного інтелекту, які вимагають різноманітних типів даних. Платформа забезпечує затримку менше секунди при суттєво нижчій вартості порівняно з альтернативами завдяки рідній підтримці об’єктного сховища.
Кожен набір даних версіонується, як і Git, дозволяючи відкотити зміни, розгалуження та відстеження змін протягом ітерацій навчання. Deep Lake 4.0 забезпечує у 5 разів швидшу інсталяцію та у 10 разів швидші читання/записи завдяки оптимізації на C++. Вбудовані інтеграції з LangChain, LlamaIndex, PyTorch та TensorFlow спрощують розробку конвеєрів машинного навчання. Дані залишаються у вашому власному хмарному сховищі (S3, GCP або Azure) з відповідністю SOC 2 типу II.
Переваги і недоліки
- Зберігає вектори поряд з зображеннями, відео, аудіо та PDF у уніфікованій багатомодальній базі даних
- Версіонування, подібне до Git, дозволяє відкотити зміни, розгалуження та відстеження змін
- Deep Lake 4.0 забезпечує у 5 разів швидшу інсталяцію та у 10 разів швидші читання/записи завдяки оптимізації на C++
- Вбудовані інтеграції з LangChain, LlamaIndex, PyTorch та TensorFlow
- Дані залишаються у вашому власному хмарному сховищі з відповідністю SOC 2 типу II
- Ціна підприємства починається з $995/місяць, що суттєво вище, ніж у альтернатив
- Спеціалізований для конвеєрів машинного навчання, надмірний для простих випадків пошуку векторів
- Менша спільнота та екосистема порівняно з більш усталеними базами даних
- Навчальний кривий для концепцій озера даних, якщо ви прийшли з традиційних баз даних
- Можливості запиту менш гнучкі для ад-hoc аналізу порівняно з альтернативами, заснованими на SQL
Яку базу даних слід вибрати?
Для швидкої розробки прототипу та навчання ChromaDB або pgvector дозволяють розпочати роботу найшвидше з мінімальною конфігурацією. Якщо ви вже використовуєте PostgreSQL, pgvector додає можливості пошуку векторів без нової інфраструктури. Команди, яким потрібен масштаб підприємства з керованими операціями, повинні оцінити Pinecone за його простоту без сервера або Milvus для самостійного розгортання.
Коли латентність менше мілісекунди має найбільше значення, ніж розмір набору даних, Redis забезпечує неперевершену швидкість для розгортань середнього масштабу. Організації, які працюють з багатомодальними даними, що охоплюють зображення, відео та текст, повинні розглянути Deep Lake або Weaviate. Для гібридного пошуку, який поєднує вектори з повнотекстовим та структурованим пошуком, Elasticsearch та MongoDB Atlas використовують наявний досвід, додаючи можливості штучного інтелекту.
Часто задавані питання
Що таке векторна база даних і чому мені потрібно одна для штучного інтелекту?
Векторна база даних зберігає високовимірні числові представлення (вкладення), генеровані моделями машинного навчання, та дозволяє швидкий пошук подібності серед них. Традиційні бази даних не можуть ефективно запитувати ці вкладення, що робить векторні бази даних необхідними для RAG, семантичного пошуку, систем рекомендацій та інших додатків штучного інтелекту, які залежать від знаходження подібних елементів.
Чи можу я використовувати PostgreSQL замість спеціальної векторної бази даних?
Так, pgvector перетворює PostgreSQL у здатну векторну базу даних, придатну для 90% завдань машинного навчання. Це ідеально, коли вам потрібно зберігати вектори поряд з операційними даними у єдиних запитах. Для наборів даних, що перевищують 500 мільйонів векторів або вимагають спеціалізованих функцій, спеціальні векторні бази даних можуть працювати краще.
Яка векторна база даних найкраще підходить для виробничих додатків RAG?
Pinecone пропонує найгладший шлях до виробництва з керованою інфраструктурою, тоді як Milvus забезпечує більший контроль для самостійного розгортання. Обидва обробляють вектори у білльйонному масштабі з низькою латентністю. Weaviate виділяється, коли ваш потік RAG потребує гібридного пошуку, який поєднує семантичне та ключове збігання.
Яка вартість векторних баз даних?
Більшість векторних баз даних пропонують безкоштовні тарифні плани, достатні для розробки прототипу. Виробничі витрати різняться залежно від масштабу: Pinecone починається з $50/місяць, Weaviate — з $45/місяць, а Redis — з $5/місяць. Відкриті варіанти, такі як Milvus, Qdrant, ChromaDB та pgvector, працюють безкоштовно, якщо ви самостійно розгортаєте, хоча витрати на інфраструктуру застосовуються.
Яка різниця між векторними базами даних в оперативній пам’яті та на диску?
Бази даних в оперативній пам’яті, такі як Redis, забезпечують затримку менше мілісекунди, але вимагають дорогої оперативної пам’яті для великих наборів даних. Системи на диску, такі як Milvus та pgvector, коштують менше на вектор, але жертвують деякою швиддістю. Багато баз даних тепер пропонують гібридні підходи з розумним кешуванням, балансуючи вартість та продуктивність залежно від шаблонів доступу.
