pgvector против KDB.AI
Сравните pgvector и KDB.AI для задач векторного поиска. Мы хотим, чтобы вы выбрали наиболее подходящую векторную базу данных для вашего случая использования, даже если это не мы.
Векторные базы данных стали основным элементом инфраструктуры для современных приложений ИИ, включая генерацию с расширенным поиском(RAG), агентов ИИ, мультимодальный и семантический поиск, а также рекомендательные системы в самых разных отраслях. Выбор правильной векторной базы данных может напрямую повлиять на производительность, масштабируемость, стоимость и надежность этих приложений.
Это сравнение pgvector и KDB.AI написано для инженеров и технических команд, оценивающих векторные базы данных для реальных производственных нагрузок. Хотя pgvector и KDB.AI поддерживают базовые возможности векторного поиска, они значительно отличаются друг от друга в таких областях, как архитектура, масштабируемость, производительность, надежность и многие другие. Эти различия часто остаются незаметными на ранних этапах экспериментов, но становятся все более важными по мере роста объема данных, диверсификации рабочих нагрузок и перехода систем от прототипа к производству.
Цель этого руководства - не просто перечислить функции, а помочь вам определить, какая система лучше соответствует вашему конкретному сценарию использования, ограничениям и стадии роста - даже если наш продукт(Milvus / Zilliz Cloud) не является окончательным выбором.
pgvector vs KDB.AI at a Glance
Нет. pgvector - это просто надстройка для векторного поиска в Postgres.
Нет. Это сервис базы данных временных рядов с векторным поиском в качестве дополнения.
Лицензия PostgreSQL (аналогична MIT)
Собственная лицензия
19,043
N/A
On-prem
Местные, облачные
pgvector - это расширение для PostgreSQL, которое добавляет поддержку векторного поиска по сходству непосредственно в базе данных. Оно позволяет разработчикам хранить, индексировать и запрашивать векторные вкрапления наряду с реляционными данными. pgvector идеально подходит для гибридных приложений, сочетающих традиционные реляционные запросы с векторным поиском, используя развитую экосистему PostgreSQL.
KDB.ai - это высокопроизводительная база данных временных рядов и векторов, предназначенная для приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Она сочетает в себе сильные стороны обработки данных временных рядов с возможностями векторного поиска, что позволяет проводить анализ и поиск сложных наборов данных в режиме реального времени. KDB.ai особенно хорошо подходит для использования в случаях, связанных с временными и высокоразмерными данными.
Бенчмаркинг pgvector и KDB.AI Использование ваших наборов данных
Не верьте на слово производителю - проверьте его сами.
VectorDBBench - это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, созданный специально для сравнения векторных баз данных в честных и воспроизводимых условиях. Он позволяет измерять реальную производительность - задержку, пропускную способность, отзыв, скорость индексирования и поведение при масштабировании - с помощью одинаковых рабочих нагрузок на разных системах или даже с использованием ваших собственных наборов данных.
Это позволяет легко увидеть, как pgvector и KDB.AI ведут себя на практике, а не только в маркетинговых материалах. Каждый эталон может быть воспроизведен локально, в вашей собственной среде, чтобы вы могли проверить результаты, которые важны для вашего приложения.
Ознакомьтесь с таблицей лидеров VectorDBBench, чтобы получить представление о производительности основных векторных БД.
Почему 10 000+ команд предприятий переходят на Milvus и Zilliz Cloud
Большинство векторных баз данных хорошо выглядят в демо-версиях или при небольшом развертывании, но в производстве проявляются недостатки - когда наборы данных растут, вкрапления часто обновляются, а задержка должна оставаться стабильной при реальном трафике. Именно в таких случаях команды обращаются к Milvus и Zilliz Cloud (управляемый сервис Milvus).
Milvus - это высокопроизводительная векторная база данных с открытым исходным кодом, которую используют 10 000+ корпоративных команд по всему миру и которой доверяет большое сообщество разработчиков с открытым исходным кодом и 42K+ звездами GitHub. Она обрабатывает от десятков миллионов до десятков миллиардов векторов, частые вставки и удаления, а также гибридный поиск (вектор + ключевое слово + метаданные + реранжирование) без разрушительного переиндексирования или хрупкой настройки. Производительность остается предсказуемой при изменении объема данных, шаблонов запросов и встраивания моделей. Именно поэтому Milvus широко используется в корпоративных системах RAG, агентах искусственного интеллекта, семантическом и мультимодальном поиске и рекомендательных системах - нагрузках, где нестабильность становится заметной сразу.
Zilliz Cloud предоставляет ту же архитектуру Milvus в качестве управляемой услуги, с усовершенствованным векторным движком(Cardinal) для повышения производительности, а также эластичное масштабирование, высокую доступность, безопасность корпоративного уровня и соответствие нормативным требованиям, а также глобальное развертывание. Команды получают готовую к производству надежность без необходимости эксплуатировать базу данных или ухаживать за ней.
- Сравните Milvus и Zilliz Cloud с любой другой векторной базой данных
- Бенчмарк Milvus или Zilliz Cloud самостоятельно с помощью 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
Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "
Rahul Yadav
Software Engineer at Tokopedia
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "
Rahul Yadav
Software Engineer at Tokopedia
Как перейти на Milvus/Zilliz
Переход на Milvus или Zilliz Cloud очень прост. Вы можете импортировать данные из Qdrant, Weaviate, Pinecone, Elasticsearch, OpenSearch, Amazon S3 Vectors, PostgreSQL и других, используя встроенные инструменты, автоматизирующие извлечение и загрузку.
Для производственных рабочих нагрузок мы поддерживаем миграцию без простоя с синхронизацией данных в реальном времени. Многие команды сократили расходы на векторную инфраструктуру до 50 % после перехода, получив при этом более высокую производительность и более предсказуемое масштабирование.
Начните переход на Milvus/Zilliz прямо сейчас
Готовы к миграции неструктурированных и векторных данных? Независимо от того, переходите ли вы с Elasticsearch, Pinecone или другой базы данных, Zilliz сделает это легко.
Не верьте нам на слово.
Zilliz названа лидером в отчете Forrester Wave™ Vector Database Report
Узнать больше
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.
Ознакомьтесь с нашим Центром доверия, чтобы узнать, как Zilliz отвечает самым высоким стандартам безопасности и соответствия.
Сравните pgvector с другими
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.