Chroma vs. OpenSearch
Vergleichen Sie Chroma und OpenSearch für Vektor-Such-Workloads. Wir möchten, dass Sie die am besten geeignete Vektordatenbank für Ihren Anwendungsfall wählen – auch wenn es nicht wir sind.
Vektordatenbanken sind zu einem Kernstück der Infrastruktur für moderne KI-Anwendungen geworden, darunter Retrieval-Augmented Generation(RAG), KI-Agenten, multimodale und semantische Suche und Empfehlungssysteme in einer Vielzahl von Branchen. Die Wahl der richtigen Vektordatenbank kann sich direkt auf die Leistung, Skalierbarkeit, Kosten und Zuverlässigkeit dieser Anwendungen auswirken.
Dieser Vergleich zwischen Chroma und OpenSearch ist für Ingenieure und technische Teams gedacht, die Vektordatenbanken für reale, produktive Arbeitslasten evaluieren. Während Chroma und OpenSearch beide grundlegende Vektorsuchfunktionen unterstützen, unterscheiden sie sich erheblich in Bereichen wie Architektur, Skalierbarkeit, Leistung, Zuverlässigkeit und vielen anderen Bereichen. Diese Unterschiede bleiben in frühen Experimenten oft unauffällig, werden aber immer wichtiger, wenn das Datenvolumen wächst, die Arbeitslasten sich diversifizieren und die Systeme vom Prototyp in die Produktion übergehen.
Ziel dieses Leitfadens ist es nicht nur, Funktionen aufzulisten, sondern Ihnen dabei zu helfen, herauszufinden, welches System besser zu Ihrem spezifischen Anwendungsfall, Ihren Einschränkungen und Ihrer Wachstumsphase passt - auch wenn unser Produkt(Milvus / Zilliz Cloud) nicht die endgültige Wahl ist.
Chroma vs. OpenSearch auf einen Blick
Ja. Speziell angelegte Vektordatenbank
Nein. Es handelt sich um eine Such- und Analysemaschine mit einer Vektorsuche als Zusatzfunktion.
Apache-Lizenz 2.0
Apache 2.0
27,298
N/A
Eingebettet
Vor-Ort, Cloud (AWS OpenSearch)
Chroma ist eine schlanke Open-Source-Vektordatenbank, die für Rapid Prototyping und KI-Workflows optimiert ist. Seine Embedded-First-Architektur vereinfacht die Integration in lokale Umgebungen und bietet eine nahtlose Erfahrung für Entwickler, die an Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Pipelines für maschinelles Lernen arbeiten. Chroma ist ideal für schnelle, iterative Entwicklung und forschungsorientierte KI-Projekte.
OpenSearch ist eine verteilte, quelloffene Such- und Analyseplattform mit einer breiten Palette von Funktionen, darunter Volltextsuche, Protokollanalyse und Beobachtbarkeit. Sie unterstützt die Vektorsuche durch ihr k-NN-Plugin, das ungefähre Nearest Neighbour-Abfragen für KI-gesteuerte Anwendungen ermöglicht. Dank seiner Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit eignet sich OpenSearch für hybride Anwendungsfälle, die herkömmliche und vektorbasierte Suchen kombinieren.
Benchmarking von Chroma und OpenSearch Verwendung Ihrer Datensätze
Verlassen Sie sich nicht auf das Wort eines Anbieters, sondern testen Sie die Leistung selbst.
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das speziell für den Vergleich von Vektordatenbanken unter fairen und reproduzierbaren Bedingungen entwickelt wurde. Mit ihm können Sie die tatsächliche Leistung messen - Latenz, Durchsatz, Abruf, Indizierungsgeschwindigkeit und Skalierungsverhalten - unter Verwendung derselben Arbeitslasten auf verschiedenen Systemen oder sogar mit Ihren eigenen Datensätzen.
Dies macht es einfach zu sehen, wie sich Chroma und OpenSearch in der Praxis verhalten, nicht nur in Marketingmaterialien. Jeder Benchmark kann lokal, in Ihrer eigenen Umgebung, reproduziert werden, so dass Sie die für Ihre Anwendung wichtigen Ergebnisse validieren können.
Werfen Sie einen Blick auf das VectorDBBench Leaderboard, um einen schnellen Überblick über die Leistung von Mainstream-Vektor-DBs zu erhalten.
Warum mehr als 10.000 Teams in Unternehmen zu Milvus und Zilliz Cloud wechseln
Die meisten Vektordatenbanken sehen in Demos oder kleinen Einsätzen gut aus, aber die Lücken zeigen sich in der Produktion - wenn die Datensätze wachsen, die Einbettungen häufig aktualisiert werden und die Latenz bei echtem Datenverkehr stabil bleiben muss. An dieser Stelle wenden sich Teams an Milvus und Zilliz Cloud (verwalteter Milvus-Service).
Milvus ist eine Open-Source-Hochleistungs-Vektordatenbank, die von mehr als 10.000 Unternehmensteams weltweit genutzt wird und auf die eine große Open-Source-Community mit 43K+ GitHub-Sternen vertraut. Sie bewältigt Millionen bis Milliarden von Vektoren, häufige Einfügungen und Löschungen und hybride Suchvorgänge (Vektor + Schlüsselwort + Metadaten + Reranking) ohne störende Neuindizierung oder anfälliges Tuning. Die Leistung bleibt vorhersehbar, wenn sich Datenvolumen, Abfragemuster und Modelleinbettungen weiterentwickeln. Aus diesem Grund wird Milvus häufig für Unternehmens-RAG, KI-Agenten, semantische und multimodale Suche und Empfehlungssysteme eingesetzt - Arbeitslasten, bei denen Instabilität sofort sichtbar wird.
Zilliz Cloud bietet dieselbe Milvus-Architektur als verwalteten Service, mit einer fortschrittlichen Vektor-Engine(Cardinal) für höhere Leistung, sowie elastische Skalierung, hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Compliance auf Unternehmensniveau und globale Bereitstellung. Teams erhalten produktionsreife Zuverlässigkeit, ohne dass sie die Datenbank betreiben oder betreuen müssen.
- Vergleichen Sie Milvus und Zilliz Cloud mit jeder anderen Vektordatenbank
- Benchmarking von Milvus oder Zilliz Cloud selbst mit VectorDBBench
Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."
Celine Lightfoot
CTO of Beni
Milvus has done an extraordinary job in revolutionizing Likee's video deduplication system, which significantly fueled the growth of BIGO's short-video business."
Xinyang Guo
Software Engineer at BIGO
Milvus has dramatically facilitated the MMU team in building various business systems and effectively supports our rapid business growth. Thanks to the Milvus team for developing such a fantastic vector database with stable vector search capabilities and rich functionalities."
The MMU team
Shopee
Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "
Rahul Yadav
Software Engineer at Tokopedia
We plan to expand the use of Milvus in different fields like content moderation and restriction and customized video services. BIGO and Milvus working together will benefit both businesses and I look forward to Milvus and its community to keep growing and prosper."
Xinyang Guo
Software Engineer at BIGO
I was benchmarking different vector databases, and Milvus was at the top among all the popular options on the market."
Saumil Patel
the Senior Data Scientist from Ivy.ai
We've gained so much from the Milvus community that we decided to contribute features like "hot reload," which have also benefited our internal operations."
Dennis Zhao
AI Infrastructure Lead at SmartNews
Milvus delivers unparalleled performance and flexibility, integrating seamlessly with leading vector index libraries like Faiss. Its intuitive API and robust solutions for high availability make it an indispensable tool in our APK security efforts."
Wei Huang
Senior Research Engineer
Milvus consistently outperformed Weaviate, emphasizing the indexing time for scenario S9, closely resembling the FARFETCH product catalog's dimensions."
PEDRO MOREIRA COSTA
Applied Scientist
When you're engineering a solution as complex as ours, you're not just ticking boxes—you're looking for that sweet spot where all your must-haves intersect. Think of it as an eight-circle Venn diagram; while many databases met one or two of our criteria, Milvus was the only one sitting right at the intersection of all eight. It checked every single box for us—something no other solution managed to do."
Jack Fischer
Co-founder & CTO at Credal AI
Milvus has not only streamlined but also remarkably expedited the retrieval of millions of semantic vectors, showcasing a nearly tenfold improvement compared to our previous experience with other vector similarity search engines."
Tingting Wang
NLP Algorithm Engineer at Sohu
Milvus searches tens of millions of vectors in milliseconds, providing optimal performance while keeping development costs low and resource consumption minimal. "
Yu Fang
AI scientist at Mozat
When it comes to vector databases, Milvus has impressed us with its performance and scalability, meeting our stringent criteria for handling our AI use case backlog."
Toby Yu
Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions
Milvus-powered vector search has been running steadily in our recommendation systems, providing high performance and allowing us more flexibility in selecting models and algorithms."
VIPSHOP Search Service Team
VIPSHOP
During batch ingestion tests, Milvus demonstrated that it could complete an entire collection dump into the database at speeds 5-10 times faster than competitors."
Toby Yu
Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions
Zilliz Cloud stood out for us with its comprehensive range of index types, automatically optimizing for the perfect balance between recall and performance. Its robust security and private networking features, combined with the advantage of a fully-managed database, have significantly lightened our operational load, enabling us to concentrate on driving innovation rather than managing backend complexities. "
Ben Kramer
Co-founder & CTO of Monterey AI
When we conducted our first test run (on Zilliz Cloud), the performance improvement was astonishing. Our search time went from eight seconds down to sub one second. We were nearly falling off our chairs with amazement at the speed."
Alex Alexander
Co-founder & CEO of Picdmo Inc.
You can think of LlamaIndex as a black box around your data and LLM."
Jerry Liu
Co-founder and CEO of LlamaIndex
Zilliz Cloud perfectly aligns with MindStudio's vision. Its high-performance, secure platform and multi-tenancy simplifies data management and unlocks unprecedented productivity and innovation for our users’ AI applications. "
Sean Thielen
CTO @ MindStudio
As our business has expanded, the demands on our vector database have increased. We need a solution that minimizes operational costs, offers elastic scaling capabilities to manage vast amounts of vector data and unexpected traffic surges, provides faster vector search speeds, and ensures a high service level agreement (SLA)."
Chenhui Li
Tech Lead at Shulex
I appreciated using the open standard evaluation benchmarks for machine learning in general; this is also true for vector databases. The ones that Zilliz often publicizes have been beneficial, and the fact that they are open is significant. "
Sam Butler
Director of Machine Learning @ Dopple.AI
I can set up Milvus for scale in an hour, not overthinking it, and have a clear architecture path forward to grow my use case much larger without having to redo everything."
Zen Yui
Co-founder & CTO at Troop
Reliability, scalability, and performance are great. The fact that we can outsource all this kind of administration management and don't have to worry about servers breaking helps us put resources into product development and innovation, which truly differentiates our business. "
Michal Oglodek
CTO of Ivy.ai
Since transitioning from the open-source Milvus vector database to the fully managed Zilliz Cloud, we’ve experienced significant improvements in business performance. We’ve achieved lower operational costs, increased search speed, a more flexible system architecture, and a more stable user experience. Zilliz Cloud also provides expert support to resolve issues quickly and effectively. Overall, Zilliz Cloud has given us greater convenience and a competitive edge, and we are very pleased and optimistic about this change."
Shengyi Pan
CTO of Shulex
Even with numerous concurrent searches, we didn’t notice any slowdown in search speed with Milvus."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
We need an indexing technology that can handle complex search requirements and generative models, reduce training costs, improve update efficiency, and adapt flexibly to evolving data and query needs."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
When we identify a need for specific data, we can often find the required data in our database the same day using text or image search with Milvus. This greatly improves our data processing efficiency and has a positive effect on our business operations."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
I really like how Milvus' hybrid search allowed me to blend semantic and keyword search, which is crucial in a domain as technical and complex as EU policy."
Alessandro Saccoia
Co-Founder @ Veridien.ai
Milvus is renowned as one of the most advanced vector database platforms for AI applications. Rakuten Symphony engineers identified the Milvus Vector Database - an open source database which is horizontally scalable - as their platform of choice for LLM use and developing and maintaining AI applications."
Rakuten Symphony Engineering Team
Zilliz Cloud gave us the speed and scale we needed to power visual search at Leboncoin, meeting our sub-200ms latency target and making product discovery seamless for millions of users."
Yann Lemonnier
ML Engineer
Zilliz is a very integral part of our workflow. If we just swapped Zilliz Cloud with something else, the kind of loops that we get might not make sense, which means the end composition might not sound very nice or might not be very accurate to the text prompt you had given."
Sangarshanan Veera
Senior Software Engineer at Beatoven.ai
The competitive advantage for meeting transcription products in the future will come from personalization – providing tailored insights and recommendations based on each user's specific meeting data and usage patterns. This is why performant vector search is imperative."
Dai Tongjie
CTO
Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."
Celine Lightfoot
CTO of Beni
Milvus has done an extraordinary job in revolutionizing Likee's video deduplication system, which significantly fueled the growth of BIGO's short-video business."
Xinyang Guo
Software Engineer at BIGO
Wie man zu Milvus/Zilliz migriert
Die Migration zu Milvus oder Zilliz Cloud ist einfach. Sie können Daten aus Qdrant, Weaviate, Pinecone, Elasticsearch, OpenSearch, Amazon S3 Vectors, PostgreSQL und mehr mit integrierten Tools importieren, die die Extraktion und das Laden automatisieren.
Für Produktions-Workloads unterstützen wir eine Zero-Downtime-Migration mit Live-Datensynchronisation. Viele Teams haben ihre Kosten für die Vektorinfrastruktur nach der Umstellung um bis zu 50 % gesenkt und gleichzeitig eine schnellere Leistung und besser vorhersehbare Skalierung erzielt.
Beginnen Sie jetzt mit der Migration zu Milvus/Zilliz
Sind Sie bereit, Ihre unstrukturierten und Vektordaten zu migrieren? Egal, ob Sie von Elasticsearch, Pinecone oder einer anderen Datenbank migrieren, Zilliz macht es Ihnen leicht.
Verlassen Sie sich nicht nur auf unser Wort
Zilliz wird im Forrester Wave™ Vector Database Report als Leader bezeichnet
Mehr erfahren
SOC 2 Type II
Security and organizational controls for cloud providers.
ISO/ICE 27001
Global standard for information security management systems.
GDPR
Privacy protections for EU and EEA data.
HIPAA
U.S privacy regulation safeguarding health information.
In unserem Trust Center erfahren Sie, wie Zilliz die höchsten Standards für Sicherheit und Compliance erfüllt.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.