千萬級向量數據庫大比拼：Milvus、Qdrant、Chroma、Weaviate，誰更勝一籌？
在大模型開發中我們經常用到向量數據庫，下面圍繞常見的幾種進行對比分析，以方便我們在項目中選擇合適的數據庫進行開發。
1、Milvus
- 核心優勢：適合企業級大規模應用，毫秒級延遲（單查詢<100ms，視索引和硬件，在高并發和大規模數據集（億級向量）場景下表現優異，QPS 和召回率領先。2000萬768維向量（HNSW索引），單機可達100-500 QPS，支持多種索引（HNSW、IVF、ANN-Bench測試中性能領先），可調參數（如efSearch）平衡速度和精度，資源消耗相對較高。
- 社區：由 Zilliz 開發，社區極為活躍，多語言 SDK（Python、Java、Go 等），API 豐富。地址：https://github.com/milvus-io/milvus ，34.2k stars（20250422）。
- 局限性：高并發下需分布式集群，單機QPS受內存和CPU限制。
2、Qdrant
- 核心優勢：Rust語言開發的高效引擎，查詢速度：毫秒級（<100ms），2000萬向量約100-400 QPS，吞吐量：單機稍弱，分布式提升有限，成本考慮兩者成本接近，Milvus性價比高，但是輕量，集成簡單，AI框架支持好，內存和磁盤上的 HNSW 實現經過優化，性能穩定。
- 社區：社區增長迅速，文檔和技術支持較好，REST 和 gRPC 接口，Python/JavaScript SDK 易用。地址：https://github.com/qdrant/qdrant ，23.1k stars（20250422）。
- 局限性：分布式性能不如 Milvus 穩定，在大規模數據集上的性能略遜于 Milvus，尤其在高并發場景下吞吐量有限。
3、Chroma
- 核心優勢：主要在 Python 環境下工作，尤其是使用 LangChain 或 LlamaIndex。對小規模數據集（百萬級以下）性能表現良好，查詢延遲適中，適合快速原型開發。
- 社區：社區較小但活躍，輕量級，API 簡單，適合新手和快速開發項目，文檔簡單明了。地址：https://github.com/chroma-core/chroma， 19.4k stars（20250422）。
- 局限性：無原生持久化存儲，依賴外部數據庫；超10億向量時性能下降40%。
4、Weaviate
- 核心優勢：在中小規模數據集上性能表現良好，查詢延遲較低，支持混合搜索（向量+關鍵詞），水平擴展能力較強，可處理億級向量，
- 社區：GraphQL 查詢接口直觀，Python/Go SDK 易用，文檔詳盡，社區支持良好。地址：https://github.com/weaviate/weaviate ，13.1k stars（20250422）。
- 局限性：GraphQL 有一定學習曲線。混合搜索和模塊化雖然強大，但也增加了配置的復雜度。大規模擴展需要較多基礎設施資源，成本可能高于 Qdrant。
5、其他
- Elasticsearch太重，RedisVL生態較弱，其他云平臺的價格稍貴，不差錢的可以用一下。
總體上來說：
| 角度 | Milvus | Qdrant | Chroma | Weaviate |
| 1. 核心定位與架構 | 大規模、云原生、企業級。分布式微服務架構 (Go/C++)，為海量數據和高并發設計。 | 高性能、內存安全、靈活部署。Rust 編寫，性能和內存效率優先。單節點/集群模式。架構相對簡潔。 | 開發者友好、易于上手、本地優先。Python 主導 (核心庫 C++/Rust)，設計初衷嵌入式/本地，易于集成。客戶端/服務器模式。 | GraphQL 原生、模塊化、混合搜索。Go 編寫。以 GraphQL API 為核心，支持模塊化擴展 (向量化, Q&A)。設計支持向量、標量和混合搜索。單節點/集群。 |
| 2. 性能與可伸縮性 | 高。專為水平擴展設計 (千億級)。多種索引 (HNSW, IVF, DiskANN)。資源消耗相對較高。 | 高。Rust 帶來性能優勢 (低延遲 P99)。高效過濾。量化支持。集群模式良好擴展。 | 中到高。中小型數據表現好。大規模擴展能力相對弱于 Milvus/Qdrant/Weaviate，但快速發展中。依賴底層庫性能。 | 高。Go 語言并發性能好。支持 HNSW。混合搜索是亮點。通過分片 (Sharding) 支持水平擴展。性能依賴配置和模塊。 |
| 3. 易用性與開發體驗 | 中等。架構復雜，部署運維需投入。SDK 完善 (Python, Java, Go 等)。文檔全面。 | 較好。API 清晰，文檔質量高。部署相對簡單。SDK 豐富 (Python, Rust, Go, TS 等)。 | 高。極其易于上手 (Python)。與 LangChain/LlamaIndex 緊密集成。非常適合快速原型和本地開發。 | 較好。GraphQL API 強大但有學習曲線。SDK 完善 (Python, Java, Go, JS)。文檔良好。模塊化簡化了某些流程 (如自帶向量化)。 |
| 4. 功能豐富度 | 非常豐富<br>多索引、多距離、復雜過濾、多租戶、TTL、動態 Schema、多一致性級別、數據工具。 | 豐富<br>強元數據過濾 (前置/后置)、地理/全文過濾、推薦 API、集合別名、快照、量化。 | 基礎且實用<br>核心向量存儲/搜索/過濾完善。API 簡潔。生態集成強。功能深度相對較淺，但滿足常見 RAG。 | 非常豐富<br>混合搜索 (BM25+Vector)、GraphQL 查詢、數據對象關系 (交叉引用)、模塊化 (向量化器, 閱讀器, 生成器)、多租戶、備份。 |
| 5. 部署與運維 | 復雜。推薦 K8s 部署 (Helm/Operator)。組件多，監控維護專業性要求高。 | 靈活。Docker, K8s (Helm), 二進制。官方云 Qdrant Cloud。運維復雜度中等。 | 簡單 (本地/基礎模式)。本地使用極簡。客戶端/服務器 Docker 部署容易。官方云 Chroma Cloud。大規模自建運維經驗相對少。 | 靈活。Docker, K8s (Helm)。官方云 Weaviate Cloud Services (WCS)。運維復雜度中等，集群配置需理解其概念。 |
| 6. 數據管理與持久化 | 強大。多種存儲后端 (S3, MinIO)。數據索引分離。備份恢復工具。動態字段。 | 可靠。磁盤持久化。WAL 保證寫入。快照備份。 | 基礎 (演進中)。本地文件系統 (SQLite/DuckDB + npy)。服務器模式持久化更魯棒。 | 可靠。磁盤持久化，可配置存儲后端。內置備份/恢復 API。支持數據對象間的鏈接。 |
| 7. 生態與社區 | 成熟。CNCF 畢業項目。社區活躍，用戶多。與 MLOps 集成。商業支持 Zilliz。 | 快速增長。社區活躍，響應快。與 LangChain/LlamaIndex 等集成好。商業公司 Qdrant Solutions 支持/云服務。 | 非常活躍 (開發者社區)。因易用性在 AI/ML 開發者中流行。Python 生態結合緊密。商業公司 Chroma DB Inc. 支持/云服務。 | 活躍增長。社區活躍，文檔示例豐富。與 LangChain/LlamaIndex 集成好。商業公司 Weaviate B.V. (原 SeMI Tech.) 支持/云服務。 |
| 8. 許可證 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | BSD-3-Clause |
這里Weaviate使用的是BSD許可，這個相對更寬松一些。
如何學習大模型 AI ？
由于新崗位的生產效率，要優于被取代崗位的生產效率，所以實際上整個社會的生產效率是提升的。
但是具體到個人，只能說是：
最先掌握AI的人，將會比較晚掌握AI的人有競爭優勢。
這句話，放在計算機、互聯網、移動互聯網的開局時期，都是一樣的道理。
我在一線互聯網企業工作十余年里，指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。
我意識到有很多經驗和知識值得分享給大家，也可以通過我們的能力和經驗解答大家在人工智能學習中的很多困惑，所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識傳播途徑有限，很多互聯網行業朋友無法獲得正確的資料得到學習提升，故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰學習等錄播視頻免費分享出來。
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