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以下是2024-2025年主流的开源向量数据库推荐，涵盖其核心功能和应用场景：
1. Milvus
- 特点：专为大规模向量搜索设计，支持万亿级向量数据集的毫秒级搜索，适用于图像搜索、聊天机器人、化学结构搜索等场景。采用无状态架构，具备高度可扩展性和混合搜索能力。
- 开源协议：Apache 2.0，由LF AI & Data Foundation支持。
2. Weaviate
- 特点：云原生开源向量数据库，支持多模态数据（文本、图像等）的向量化与检索，内置AI模块（如问答、分类），并与OpenAI、HuggingFace等模型集成。适合需要语义搜索和实时应用开发。
- 开源协议：BSD-3-Clause，社区活跃。
3. Qdrant
- 特点：基于Rust开发的高性能向量搜索引擎，支持JSON负载过滤和多种数据类型（地理位置、数值范围等），提供高效的近似最近邻搜索（ANN）和容灾恢复功能。适用于推荐系统和语义匹配。
- 开源协议：Apache 2.0，支持云原生部署。
4. Chroma
- 特点：专注于简化大型语言模型（LLM）应用的开发，提供嵌入存储、查询和过滤功能，支持与LangChain、LlamaIndex等框架集成。适合快速构建基于自然语言处理的AI应用。
- 开源协议：Apache 2.0，轻量且易扩展。
5. Elasticsearch
- 特点：传统搜索引擎扩展支持向量搜索，结合文本、结构化数据和向量检索，适合混合搜索场景。提供分布式架构和高可用性，适用于企业级复杂查询。
- 开源协议：Elastic License（部分功能需商业许可）。
6. Vald
- 特点：分布式云原生向量搜索引擎，采用NGT算法实现快速ANN搜索，支持自动备份和水平扩展，适合处理数十亿级向量数据。
- 开源协议：Apache 2.0，由日本公司开发。
7. Faiss
- 特点：Meta开源的向量搜索库（非数据库），提供高效的向量聚类和相似性搜索算法，支持CPU/GPU加速。常与其他数据库结合使用，如PostgreSQL的
pgvector插件。 - 开源协议：MIT License。
8. Deep Lake
- 特点：专为深度学习设计的多模态数据库，支持存储嵌入、音频、视频等数据，提供数据版本控制和实时流处理，集成LangChain等工具。
- 开源协议：Apache 2.0。
9. Vespa
- 特点：支持混合搜索（向量+文本+结构化数据），适用于大规模数据实时处理，提供机器学习模型集成和高吞吐写入。
- 开源协议：Apache 2.0。
10. pgvector
- 特点：PostgreSQL的扩展插件，为传统关系型数据库添加向量搜索功能，适合已有PostgreSQL生态的用户低成本迁移。
- 开源协议：PostgreSQL License。
选型建议
- 性能与规模：Milvus、Qdrant适合超大规模场景；Chroma、Weaviate适合快速原型开发。
- 多模态支持：Weaviate、Deep Lake支持文本、图像等混合数据。
- 集成生态：Elasticsearch、Vespa适合需要结合传统搜索与AI的应用。
- 轻量级需求：pgvector或Faiss可作为现有系统的补充。
更多开源选项（如ScaNN、Annoy）及详细对比可参考技术社区评测。