Năm 2023, so sánh và hướng dẫn chọn cơ sở dữ liệu vector / Picking a vector database: a comparison and guide for 2023

• Đây là bài viết so sánh và hướng dẫn để lựa chọn Vector Database dùng cho các ứng dụng như LLM, RAG, Semantic Search, được dịch từ bài viết của đồng sáng lập Vectorview, Emil Fröberg.

• Bài viết so sánh 7 Vector Database gồm Pinecone, Weviate, Milvus, Qdrant, Chroma, Elasticsearch và PGvector.

• Các hạng mục so sánh như sau.

  1. Có phải mã nguồn mở hay không
  2. Có thể tự host hay không
  3. Có được quản lý trên đám mây hay không
  4. Có chuyên biệt cho vector hay không
  5. Trải nghiệm nhà phát triển và cộng đồng
  6. QPS(Query-per-Second) và độ trễ (Latency)
  7. Các loại chỉ mục được hỗ trợ
  8. Có hỗ trợ tìm kiếm lai và lập chỉ mục trên đĩa hay không
  9. Có hỗ trợ kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) hay không
  10. Phân đoạn động so với sharding dữ liệu tĩnh
  11. Có cung cấp tier host miễn phí hay không và mức giá

• Bản gốc: https://benchmark.vectorview.ai/vectordbs.html