Топ 5 открытых поисковых машин: всесторонний сравнительный гид для 2025 года

Поиск векторов стал важным компонентом многих приложений ИИ, позволяющим эффективно обрабатывать запросы на основе сходства, которые традиционные базы данных не могут обработать. Вызов заключается в нахождении ближайших соседей для вектора в огромном наборе данных, где векторные поисковые машины приходят на помощь. Сообщество с открытым исходным кодом разработало несколько высококачественных вариантов, но выбор правильного варианта для конкретного случая использования, технической экспертизы и требований команды может быть сложным. Поиск векторов включает в себя преобразование данных в векторы, которые захватывают семантическое значение, и измерение расстояния между векторами для нахождения похожих элементов. Традиционные поисковые машины используют инвертированные индексы и точное соответствие ключевых слов, в то время как поиск векторов понимает семантическое сходство, а не требует точного соответствия терминов. Основные метрики производительности для поисковых машин векторов включают в себя скорость запроса, полноту, время создания индекса, использование памяти и масштабируемость. Поиск векторов имеет различные приложения, включая системы рекомендаций продуктов, агентов ИИ, поиск семантики и поиск похожих изображений и мультимедиа. Milvus - это популярная открытая векторная база данных, которая использует облачную архитектуру, поддерживает несколько типов индексов и предлагает гибридные возможности поиска. Milvus имеет простой путь миграции из других векторных баз данных, а его управляемый сервис, Zilliz Cloud, устраняет операционные расходы для клиентов. Faiss - это еще одна популярная библиотека поиска, которая была разработана Facebook AI Research и оптимизирована для выполнения на CPU и GPU.