Escolhendo um banco de dados vetorial: Milvus vs. Chroma DB
Esta comparação entre Milvus e Chroma DB foi atualizada pela última vez em 21 de janeiro de 2025. Para fornecer a você as descobertas mais recentes, este blog será atualizado regularmente com as informações mais recentes.
A ascensão de grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT impulsionou a demanda por bancos de dados vetoriais que servem como memória de longo prazo para esses modelos. Essa demanda levou ao desenvolvimento de vários sistemas de busca vetorial, abrangendo bancos de dados tradicionais com plugins de busca vetorial integrados, bancos de dados vetoriais leves e bancos de dados vetoriais criados especificamente. Diferentes bancos de dados vetoriais utilizam várias métricas de distância para avaliar relações e similaridades entre pontos de dados, destacando a importância de escolher o banco de dados certo para uma busca eficaz por similaridade vetorial.
O banco de dados vetorial Chroma é um banco de dados vetorial leve digno de nota, priorizando a facilidade de uso e a praticidade para desenvolvedores. Em contraste, o Milvus, um banco de dados vetorial open-source, nativo de IA e criado especificamente, se destaca ao lidar com aplicações de grande escala, alto desempenho e baixa latência.
Embora ambos os bancos de dados gerenciem dados vetoriais com proficiência, eles atendem a necessidades distintas. O Chroma é uma boa escolha para desenvolvedores que lidam com conjuntos de dados menores que um milhão de vetores, priorizando uma implementação rápida e direta. Por outro lado, o Milvus, criado pela Zilliz, é especificamente projetado para aplicações que exigem escala extrema de até bilhões ou até trilhões de pontos vetoriais, capacidade de busca robusta e tempos de resposta rápidos. Sua arquitetura é finamente ajustada para essas métricas críticas de desempenho, posicionando o Milvus como uma solução robusta e inovadora para as aplicações de banco de dados vetorial mais exigentes. Além disso, uma análise comparativa de bancos de dados vetoriais populares como Pinecone, Milvus e Weaviate revela seus pontos fortes, compensações e casos de uso, o que é crucial para selecionar o mais apropriado com base em necessidades específicas.
Esta comparação entre Chroma e Milvus tem como objetivo explorar essas distinções e fornecer uma compreensão abrangente de suas respectivas capacidades. Também apresentaremos o Milvus Lite, uma versão leve do Milvus, e o compararemos com o Chroma.
O Milvus supera o Chroma em escalabilidade elástica e horizontal.
| Recursos | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Separação de armazenamento e computação | Sim | Sim |
| Separação de consultas e inserções | Sim. No nível dos componentes (o que proporciona uma escalabilidade mais granular). | Não. Não consegue escalar além de um único nó. |
| Posicionamento dinâmico de segmentos vs. fragmentação estática de dados | Posicionamento dinâmico de segmentos | Sem reposicionamento distribuído de dados |
| Nativo da nuvem | Sim | Não |
| Suporte a vetores em escala de bilhões/trilhões | Sim | Não. Ele só consegue lidar com até um milhão de vetores. |
O Milvus apresenta um sistema distribuído com componentes separados de computação e armazenamento, proporcionando escalabilidade contínua até bilhões ou até trilhões de vetores para acomodar as crescentes necessidades de negócios. Essa arquitetura também permite o dimensionamento independente dos recursos de computação e armazenamento, oferecendo flexibilidade e eficiência de custos alinhadas aos requisitos de negócios em evolução.
Além disso, o Milvus pode alocar dinamicamente novos nós a um grupo de ação, acelerando operações ou reduzindo o número de nós, liberando assim recursos para outras ações. A alocação dinâmica de nós permite um dimensionamento e planejamento de recursos mais fáceis e garante baixa latência e alto throughput.
Por outro lado, embora priorize a simplicidade e a facilidade de uso, o Chroma lida com limitações de escalabilidade, com um limite superior de armazenamento de até um milhão de pontos vetoriais. Sua restrição a um único nó e a ausência de substituição distribuída de dados prejudicam sua adequação para aplicações com demandas crescentes.
Em termos de funcionalidade, tanto o Milvus quanto o Chroma oferecem um conjunto de recursos projetados para gerenciar e recuperar embeddings vetoriais de forma eficiente.
| Recursos | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Controle de Acesso Baseado em Funções (RBAC) | Sim | Não |
| Suporte a Índice em Disco | Sim | Não |
| Busca Híbrida (ou seja, filtragem escalar) | Sim, com filtragem escalar | Sim, com filtragem escalar |
| Partições/namespaces/grupos lógicos | Sim | Não |
| Tipo de índice suportado | 14 índices: FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT, e GPU_IVF_PQ), HNSW |
O Milvus se destaca com suporte robusto ao controle de acesso baseado em funções (RBAC), fornecendo um mecanismo eficaz para o gerenciamento de acesso a dados. Esse recurso se mostra particularmente valioso para aplicações de nível empresarial, aprimorando os recursos de isolamento e proteção de dados. O Milvus também incorpora vários índices em memória e partições em nível de tabela, garantindo recuperação de alto desempenho em casos de uso em tempo real. Além disso, a plataforma oferece flexibilidade com índices em disco, proporcionando opções para desenvolvedores e empresas mais sensíveis a considerações de custo e que não exigem alto número de consultas por segundo (QPS).
Por outro lado, o Chroma não oferece suporte a RBAC, o que poderia limitar seus recursos de gerenciamento e proteção de acesso a dados. A plataforma depende principalmente de indexação básica em memória, apresentando uma abordagem mais direta, mas com possíveis limitações para aplicações com requisitos mais complexos.
Milvus e Chroma permitem operações de busca híbrida, possibilitando que os usuários realizem buscas vetoriais com filtragem eficiente de metadados antes e depois da operação de busca. No Milvus 2.4, ofereceremos suporte ao índice invertido com tantivy, prometendo um aumento substancial na velocidade de pré-filtragem.
Outra diferença notável entre Milvus e Chroma está no suporte a tipos de índice. O Milvus oferece suporte a uma ampla variedade de 14 índices, incluindo 14 índices, incluindo FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT, e GPU_IVF_PQ. Em contraste, o Chroma depende exclusivamente do algoritmo HNSW para sua busca KNN.
Embora os recursos do Chroma possam ser adequados para aplicações específicas, suas limitações podem impactar sua adaptabilidade em diversos casos de uso. Com sua funcionalidade abrangente, o Milvus é uma solução versátil que atende a um espectro mais amplo de necessidades de gerenciamento de dados vetoriais.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Um banco de dados vetorial é um tipo especializado de banco de dados projetado para armazenar dados como vetores de alta dimensão. Esses vetores são essencialmente listas de números que encapsulam os recursos ou características de um objeto, tornando-os ideais para representar dados complexos e não estruturados, como imagens, vídeos e linguagem natural. Diferentemente dos bancos de dados tradicionais, que são otimizados para dados estruturados e consultas relacionais, os bancos de dados vetoriais se destacam ao lidar com vetores de alta dimensão e realizar comparações matemáticas para determinar similaridade ou dissimilaridade entre pontos de dados.
Bancos de dados vetoriais são particularmente vantajosos em cenários nos quais os dados são não estruturados e exigem recursos sofisticados de busca. Por exemplo, eles permitem que aplicações realizem consultas complexas, como encontrar imagens semelhantes a uma determinada imagem ou recuperar documentos semanticamente relacionados a um texto específico. Essa capacidade é crucial para aplicações modernas em áreas como processamento de linguagem natural, visão computacional e sistemas de recomendação, nas quais a capacidade de armazenar e pesquisar com eficiência grandes volumes de dados vetoriais representa uma vantagem significativa de desempenho.
Principais recursos de bancos de dados vetoriais
Os principais recursos de bancos de dados vetoriais são projetados para otimizar o armazenamento, a recuperação e o gerenciamento de dados vetoriais de alta dimensionalidade. Esses recursos incluem:
Indexação vetorial: Bancos de dados vetoriais empregam algoritmos de indexação especializados para armazenar e recuperar com eficiência dados vetoriais de alta dimensionalidade. Isso garante que as buscas sejam rápidas e precisas, mesmo à medida que o conjunto de dados cresce.
Busca vetorial: Uma das principais funções de um banco de dados vetorial é permitir buscas rápidas e eficientes por vetores semelhantes. Isso possibilita consultas complexas, como “encontre imagens semelhantes a esta” ou “recupere documentos semanticamente relacionados a este texto,” tornando-o inestimável para aplicações em IA e aprendizado de máquina.
Substituição distribuída de dados: Bancos de dados vetoriais avançados como o Milvus oferecem suporte à substituição distribuída de dados, o que aprimora o gerenciamento e a escalabilidade dos dados. Esse recurso permite que o banco de dados lide com dados em larga escala em múltiplos nós, garantindo alta disponibilidade e desempenho.
Suporte a diferentes tipos de dados: Bancos de dados vetoriais são versáteis ao lidar com vários tipos de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados. Eles oferecem suporte a diferentes formatos de dados, tornando-os adequados para uma ampla gama de aplicações.
Esses recursos principais tornam os bancos de dados vetoriais uma ferramenta poderosa para gerenciar e consultar dados vetoriais de alta dimensionalidade, oferecendo vantagens significativas em relação aos bancos de dados tradicionais em casos de uso específicos.
Milvus vs. Chroma em fundamentos de código aberto e recursos desenvolvidos especificamente em bancos de dados vetoriais
Tanto Milvus quanto Chroma são bancos de dados de código aberto licenciados sob Apache 2.0.
| Recursos | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Desenvolvido especificamente para Vetores | Sim | Sim |
| Consistência ajustável | Sim | Não |
| Suporte tanto para fluxo quanto para lote de dados vetoriais | Sim | Não |
| Suporte a Vetores Binários | Sim | Não |
| SDK multilíngue | SDKs de Python, Java, JavaScript, Go e Node.js totalmente suportados | Python, Javascript |
Milvus foi criado por engenheiros da Zilliz em 2019. Mais tarde, foi doado à LF AI & Data Foundation em 2021 para ampliar sua acessibilidade a uma variedade maior de desenvolvedores e organizações. O Milvus conta com 32.000+ estrelas no GitHub, mais de 260 colaboradores da comunidade e mais de 70 milhões de downloads de imagens docker.
Chroma é mantido por uma única entidade comercial chamada Chroma. Com mais de 17.000 estrelas no GitHub, o Chroma inicialmente se concentrou em cargas de trabalho analíticas sobre embeddings. No entanto, com o surgimento da IA e dos LLMs como o ChatGPT, ele fez a transição para um repositório de embeddings de uso geral.
Milvus e Chroma oferecem recursos especialmente desenvolvidos para atender a necessidades específicas em aplicações de dados vetoriais. O Milvus fornece um conjunto abrangente de recursos, incluindo consistência ajustável, suporte ao processamento em fluxo e em lote de dados vetoriais, suporte a vetores binários e um SDK multilíngue que abrange Python, Java, Go, C++, Node.js e Ruby.
O Chroma prioriza simplicidade e facilidade de uso em vez de recursos extensivos, resultando em uma oferta mais limitada. Ele fornece uma seleção limitada de SDKs, com foco principalmente em Python e JavaScript.
O Chroma prioriza a iniciação e o uso fáceis. No entanto, essa simplicidade vem com concessões, incluindo desempenho de busca comprometido, limitações de escalabilidade e a exclusão de muitos recursos benéficos de gerenciamento de banco de dados.
Milvus Lite é uma alternativa leve ao Milvus que é executada localmente dentro da sua aplicação Python. Ele preserva a facilidade de iniciação, ao mesmo tempo que mantém um amplo conjunto de recursos. Baseado no popular banco de dados vetorial de código aberto Milvus, o Milvus Lite reutiliza os componentes principais para indexação vetorial e análise de consultas, ao mesmo tempo que remove elementos projetados para alta escalabilidade em sistemas distribuídos. Esse design cria uma solução compacta e eficiente, ideal para ambientes com recursos computacionais limitados, como laptops, Jupyter Notebooks e dispositivos móveis ou de borda.
O Milvus Lite integra-se a várias pilhas de desenvolvimento de IA, como LangChain e LlamaIndex, permitindo seu uso como um armazenamento vetorial em pipelines de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para recuperação eficiente de embeddings vetoriais sem a necessidade de configuração de servidor. Basta executar pip install pymilvus (versão 2.4.3 ou superior) para incorporá-lo à sua aplicação de IA como uma biblioteca Python.
O Milvus Lite compartilha a API do Milvus, garantindo que seu código do lado do cliente funcione tanto para implantações locais de pequena escala quanto para servidores Milvus implantados no Docker ou Kubernetes com bilhões de vetores.
Nota: O Milvus Lite é bom para começar com busca por similaridade vetorial ou criar demonstrações e protótipos. Para um caso de uso em produção, recomendamos usar o Milvus no Docker e Kubenetes ou considerar o Milvus totalmente gerenciado na Zilliz Cloud.
Para obter informações mais detalhadas sobre o Milvus Lite, consulte os seguintes recursos:
Nota: O Milvus Lite é bom para começar com busca vetorial ou criar demonstrações e protótipos. Para um caso de uso em produção, recomendamos usar o Milvus no Docker e Kubenetes ou considerar o Milvus totalmente gerenciado em .
Para obter informações mais detalhadas sobre o Milvus Lite, consulte os seguintes recursos:
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Escalabilidade e Desempenho
Milvus: O Milvus foi projetado para ambientes distribuídos de grande escala, oferecendo escalabilidade elástica e horizontal. Isso o torna uma excelente escolha para aplicações de alto desempenho que exigem a capacidade de escalar de forma contínua à medida que os volumes de dados crescem. A arquitetura do Milvus oferece suporte à adição de novos nós para lidar com cargas de trabalho maiores, garantindo baixa latência e alta taxa de transferência.
Chroma: O Chroma, por outro lado, é otimizado para recursos de busca em tempo real e baixa latência. Sua arquitetura de nó único foi projetada para aplicações que priorizam desempenho de busca rápido em vez de escalabilidade. Embora isso torne o Chroma adequado para conjuntos de dados menores e aplicações que exigem implementação rápida, ele pode enfrentar limitações à medida que os volumes de dados aumentam.
Funcionalidade e Facilidade de Uso
Milvus: O Milvus oferece um conjunto abrangente de recursos que inclui consistência ajustável, suporte para processamento de dados vetoriais tanto em fluxo quanto em lote, suporte a vetores binários e um SDK multilíngue. Esses recursos tornam o Milvus adequado para aplicações complexas que exigem gerenciamento de dados robusto e flexibilidade no tratamento de diferentes tipos de dados vetoriais.
Chroma: O Chroma se concentra em fornecer uma API simples e fácil de usar, tornando-o altamente amigável ao desenvolvimento. Essa simplicidade é ideal para aplicações que precisam de uma solução de banco de dados direta, sem a complexidade de recursos extensos. No entanto, essa facilidade de uso vem com concessões em termos de escalabilidade e funcionalidade avançada.
Gerenciamento de Dados Vetoriais
Milvus: O Milvus oferece suporte a uma ampla variedade de algoritmos de indexação, incluindo IVF e HNSW, que são essenciais para busca e recuperação vetorial eficientes. Além disso, o Milvus fornece suporte robusto para replicação de dados e failover, garantindo alta disponibilidade e confiabilidade em ambientes de produção.
Chroma: O Chroma emprega um algoritmo de indexação proprietário projetado para desempenho de busca rápido. Ele também oferece suporte a replicação de dados e failover, mas sua arquitetura de nó único pode limitar sua eficácia no tratamento de dados em grande escala e consultas complexas.
Em resumo, embora tanto o Milvus quanto o Chroma ofereçam recursos valiosos para gerenciar dados vetoriais, eles atendem a necessidades diferentes. O Milvus é ideal para aplicações de grande escala e alto desempenho que exigem recursos extensos e escalabilidade, enquanto o Chroma é adequado para aplicações de menor escala que priorizam facilidade de uso e implementação rápida.
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