Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now

8 Beste Vektordatenbanken für 2024 basierend auf G2-Bewertungen

13. Mai 2024
von Sudipto Paul

Unsicher, welche Vektordatenbank Sie wählen sollen?

Nun, Sie sind nicht allein. Ob es darum geht, semantische Suche aufzubauen, in große Sprachmodelle einzutauchen oder die Fähigkeiten der retrieval-augmented generation (RAG) zu meistern, die Navigation durch die Softwarelandschaft der Vektordatenbanken kann kompliziert sein.

Bei G2 wissen wir, wie sich das anfühlt. Unternehmen, die traditionelle oder relationale Datenbanken verwenden, kämpfen mit einem ständig wachsenden Berg hochdimensionaler Vektordaten, komplexer Abfrageanalysen, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und räumlicher Datenabfragen und -abrufe. Leistungsengpässe treten ebenfalls auf, mit einer Explosion hochdimensionaler Daten von Internet der Dinge (IoT)-Sensoren.

Wir glauben, dass es nicht Tage dauern sollte, eine Vektordatenbank zu finden, die blitzschnelle semantische Suche, geometrische Operationen oder räumliche Indexierungsfunktionen bietet und sich in bestehende Systeme integriert.

Ich habe mich mit Shalaka Joshi, unserem ansässigen Experten für Vektordatenbanken, zusammengetan, um die Feinheiten von 23 Vektordatenbanklösungen basierend auf G2-Bewertungsdaten zu verstehen. Unser praktischer Test soll Ihnen helfen, die Vektordatenbank zu wählen, die am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt, sei es bei der Bereitstellung personalisierter Empfehlungen, der Erkennung von Anomalien mit Adleraugen, der Gruppierung ähnlicher Dokumente oder Bilder oder der Durchführung von ähnlichkeitbasierten unstrukturierten Datenabfragen.

Nach gründlicher Prüfung jedes Produkts und seiner Funktionen sind hier die acht besten Vektordatenbanken, die Sie 2024 ausprobieren sollten.

Wie haben wir die besten Vektordatenbanken ausgewählt und bewertet?

Bei G2 bewerten wir Softwarelösungen mit einem proprietären Algorithmus, der die Kundenzufriedenheit und die Marktpräsenz basierend auf authentischen Nutzerbewertungen berücksichtigt. Unsere Marktforschungsanalysten und Autoren (in diesem Fall Shalaka und ich) verbringen Wochen damit, Lösungen anhand mehrerer Kriterien zu testen, die für eine Softwarekategorie festgelegt sind. Wir bieten Ihnen unvoreingenommene Softwarebewertungen; das ist der G2-Unterschied! Wir haben keine Zahlungen akzeptiert oder Links für Produktplatzierungen in dieser Liste ausgetauscht. Bitte lesen Sie unsere G2 Research Scoring Methodology für weitere Details.

1. Pinecone: bekannt für Datenindexierung, Suche und Abruf

Pinecone steht an der Spitze unserer Liste, weil es serverlose, einfach zu bedienende Vektorspeicherung, große Einbettungsunterstützung und schnellere Abfragen bietet. Diese Vektordatenbank ermöglicht es Ihnen, innerhalb von 30 Sekunden einen Index zu erstellen und gewährleistet eine latenzarme Vektorsuche für schnelleren Datenabruf. Pinecone funktioniert gut mit Python- und Node-Software Development Kits (SDKs). Es ist kompatibel mit künstlicher Intelligenz (KI) und großen Sprachmodellen (LLM) von OpenAI, Anthropic, Cohere, Hugging Face und PaLM.

Pinecone-Funktionen:

  • Semantische Suche
  • Datenindexierung
  • Einstufige Filterung

Shalaka und ich mochten, wie Pinecone als Vektordatenbank einfach zu bedienen ist, effiziente Metadaten-Filterung bietet, höhere Abfragen pro Sekunde (QPS) durchführt, parallele Verarbeitung und Batch-Verarbeitung unterstützt und auf einer vollständig verwalteten Infrastruktur läuft.

Pinecone

Pinecone-Preise:

  • Starter: Kostenlos bis zu 2GB Speicher (300k 1.536-dim Vektoren), 2M Schreibeinheiten und 1M Leseeinheiten pro Monat
  • Standard: Kosten $0,33 pro GB/Monat, $2,00 pro 1M Schreibeinheiten und $8,25 pro 1M Leseeinheiten
  • Enterprise: Preise noch nicht veröffentlicht

*Pinecone bietet auch pod-basierte Preise, die je nach Cloud-Anbieter, Pod-Typ und Anzahl der Pods variieren.  

Was Benutzer am meisten mögen:

„Pinecone ist großartig für super einfache Vektorspeicherung, und mit der neuen serverlosen Option ist die Wahl ein Kinderspiel. Ich benutze es seit über einem Jahr in der Produktion, und das Sparse-Dense-Angebot hat die Abrufqualität (domänenlastiges Lexikon) erheblich verbessert. Die Tutorials und Inhalte auf der Website sind sowohl extrem gut durchdacht als auch präsentiert. Die ein oder zwei Male, die ich den Support kontaktiert habe, haben sie meine Missverständnisse höflich und schnell geklärt. Aber im Ernst, mit serverlos kann ich jetzt verrückte Funktionen für Benutzer anbieten, die vorher kostspielig waren.“

- Pinecone Review, James R. H.

Was Benutzer nicht mögen:

„Pinecone könnte in ein paar Bereichen verbessert werden. Erstens sind die Optionen für das Hosting von Rechenzentren begrenzt. Zum Beispiel unterstützt es derzeit nur die US-east-1-Region für Amazon Web Services (AWS), was einschränkend sein kann. Zweitens fehlen der Konsole robuste Sicherheitsmaßnahmen für kritische Aktionen. Das Hinzufügen einer Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für das Löschen von Indizes und Projekten würde die Sicherheit erhöhen und versehentlichen Datenverlust verhindern.“

- Pinecone Review, Jimmie A.

Neugierig, wie sich Pinecone im Vergleich zur Konkurrenz schlägt? Schauen Sie sich die Top 10 Pinecone-Alternativen an.

Möchten Sie mehr über Vektordatenbank-Software erfahren? Erkunden Sie Vektordatenbank Produkte.

2. Zilliz: bekannt für semantische Suche

Zilliz ist eine cloud-native Vektordatenbank, die auf einer Open-Source-Vektordatenbank namens Milvus basiert. Sie verwendet die Cardinal-Suchmaschine, um schnellere Suchfunktionen und AUTOINDEX für Rückrufbalance bereitzustellen.

Zilliz-Funktionen:

  • Datenmigration und -modellierung
  • Datenindexierung mit semantischer Suche
  • Benutzerzugriffskontrolle
  • Datenverschlüsselung

Was uns auffiel, war die Fähigkeit von Zilliz, großskalige Vektoren zu handhaben, Vektordaten mit gesicherten Cloud-Diensten zu clustern und Milliarden von Vektoren mit Integrationen zu verwalten.

Zilliz

Zilliz-Preise:

  • Starter: Kostenloser Start; bietet eine gemeinsame Umgebung und bis zu zwei kostenlose Sammlungen
  • Standard: $99/Monat (für die Bearbeitung komplexer Arbeitslasten mit weniger als fünf Ingenieuren)
  • Enterprise: $155/Monat (für erweiterte Sicherheitsanforderungen und mehrere Verfügbarkeitszonen)
  • Bring your own cloud (BYOC): Preise auf Anfrage
Was Benutzer am meisten mögen:

„Ich mag, dass Zilliz Cloud schnell, skalierbar und zuverlässig ist. Es kann großskalige Vektordaten verarbeiten. Zilliz ist mit vielen Frameworks und Plattformen kompatibel, wie Tensorflow und Pytorch. Es bietet auch ein benutzerfreundliches Dashboard und eine API zur Verwaltung und Überwachung der Datenbank.“

- Zilliz Review, Piyush C.

Was Benutzer nicht mögen:

„Es sollte eine Option geben, um die kritischen Warnungen oben im Projektwarn-Dashboard-Bereich zu sortieren. Außerdem sollte es eine Option geben, das Dashboard nach den Bedürfnissen der Benutzer anzupassen.“

- Zilliz Review, Rokan H.

Möchten Sie Pinecone und Zilliz vergleichen? Schauen Sie sich unseren detaillierten Vergleich von Pinecone vs. Zilliz an, um herauszufinden, was am besten für Ihr Unternehmen ist. 

3. Weaviate: bekannt für Metadatenabfragen und semantische Suche

Weaviate ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die für ihre genaue Datenindexierung und einstufige Filterfunktionen bekannt ist. Wenn Sie benutzerdefinierte Codierung eliminieren möchten, werden Sie Weaviate lieben, da es Ihnen ermöglicht, schneller mit vorgefertigten Modulen zu entwickeln. 

Weaviate-Funktionen:

  • Datenindexierung
  • Semantische Suche
  • Einstufige Filterung

Wir mochten, wie Weavite Daten organisierte und indexierte und genaue Suchen mit Metadatenabfragen während des Testens ermöglichte. 

Weaviate

Weaviate-Preise:

  • Free Sandbox: 14-tägige kostenlose Testversion verfügbar
  • Serverless: Beginnt bei $25/Monat ($0,095 pro 1M Vektordimensionen)
  • Enterprise dedicated: Auf Anfrage verfügbar
  • Bring your own cloud: Auf Anfrage verfügbar
Was Benutzer am meisten mögen:

„Weaviate ist benutzerfreundlich, mit einer gut gestalteten Oberfläche, die eine einfache Navigation ermöglicht. Die intuitive Natur der Plattform macht sie sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer zugänglich. Das Kundenserviceteam von Weaviate beantwortet Anfragen schnell, und die Community-Foren bieten zusätzliche kollaborative Problemlösungsressourcen. Es ist ein integraler Bestandteil unseres Workflows geworden, insbesondere für Projekte, die fortschrittliche KI-Fähigkeiten erfordern. Seine Zuverlässigkeit und konstante Leistung tragen zu seiner häufigen Nutzung in unseren KI-Entwicklungsprojekten bei. Die Flexibilität der Plattform gewährleistet die Kompatibilität mit verschiedenen Anwendungen und Anwendungsfällen. Der Implementierungsprozess ist reibungslos.“

- Weaviate Review, Rajesh M.

Was Benutzer nicht mögen:

„Eine Herausforderung bei der Verwendung von Weaviate ist die steile Lernkurve, insbesondere für diejenigen, die neu in diesem Bereich sind. Es erfordert eine beträchtliche Menge an technischen Programmierkenntnissen, um seine Funktionen vollständig zu nutzen. Sobald Sie es erreicht haben, sind die Möglichkeiten endlos!“

- Weaviate Review, Maxime H.

Möchten Sie Weaviate und Zilliz vergleichen? Schauen Sie sich unseren detaillierten Vergleich von Weaviate vs. Zilliz an, um herauszufinden, was am besten für Ihr Unternehmen ist. 

4. PG Vector: bekannt für Ähnlichkeitssuchen

PG Vector ist eine PostgreSQL-Vektordatenbankerweiterung, die es Ihnen ermöglicht, Vektordaten in Postgres zu speichern, zu indexieren und abzufragen. Sie müssen PostgreSQL 11+, die PG Vector-Erweiterung und ein OpenAPI-Konto installieren, um Vektoreinbettungen in Postgres zu generieren und zu speichern. 

PG Vector-Funktionen:

  • Perfekter Rückruf mit exakter nächster Nachbarsuche
  • Einfache Entdeckung von innerem Produkt und Kosinusabstand

Wir mochten die Benutzerfreundlichkeit von PG Vector, die flexible Indexierung und die Fähigkeit, schnelle Ähnlichkeitssuchen durchzuführen.

PG Vector

PG Vector-Preise:

PG Vector ist eine Open-Source-Vektordatenbank, was bedeutet, dass Sie die Software verwenden, kopieren und ändern können, solange Sie die Lizenzbedingungen der Software einhalten.
Was Benutzer am meisten mögen:

„PG Vector integriert maschinelles Lernen nahtlos in PostgreSQL. Es ermöglicht mir, leistungsstarke semantische Suche freizuschalten, ohne meinen bestehenden Datenstapel zu durchbrechen.“

- PG Vector Review, Sangeetha K.

Was Benutzer nicht mögen:

„PG Vector befindet sich noch in der Entwicklung und ist noch nicht produktionsreif; deshalb gibt es viele Bugs oder Leistungsprobleme, die die Stabilität beeinträchtigen. PG Vector ist nur mit bestimmten Versionen von PostgreSQL kompatibel. Aber ich habe eine ältere Version von PostgreSQL, also ist es nicht kompatibel!“

- PG Vector Review, Kartik S.

Möchten Sie PG Vector mit Weaviate vergleichen? Schauen Sie sich unseren detaillierten PG Vector vs. Weaviate Vergleich an, um herauszufinden, was am besten für Ihr Unternehmen ist. 

5. Supabase: bekannt für Postgres-Instanzen

Supabase ist eine Postgres-Vektordatenbank, die PG Vector verwendet, um Vektoreinbettungen zu speichern, zu indexieren und zuzugreifen. Die Plattform ermöglicht es Ihnen auch, KI-Anwendungen mit Hugging Face und OpenAI zu erstellen. 

Supabase-Funktionen:

  • Wissensdatenbank-Scannen mit semantischer Ähnlichkeitssuche
  • Ähnliche Bildmustererkennung mit Bildvektordarstellungen
  • Muster-Tagging, -Erkennung und -Deduplizierung für nahtloses Datenmanagement

Wir mochten die Benutzerfreundlichkeit von Supabase, insbesondere mit PostgreSQL als Datenbank.

supabase

Supabase-Preise:

  • Free: Kostenlos für 50.000 monatlich aktive Benutzer (MAUs) und 500 MB Datenbankspeicher
  • Pro: $25/Monat für 100.000 MAUs, 8 GB Datenbankspeicher und 250 GB Bandbreite
  • Team: $599/Monat, alles in Pro plus 14-tägige Sicherung und Prioritätssupport
  • Enterprise: Auf Anfrage verfügbar
Was Benutzer am meisten mögen:

„Das Beste an SupaBase sind die Abfragen, die es bei der Suche in der Postgres-Datenbank gibt. Es bietet auch eine Speicheroption, bei der Benutzer Daten ohne Kosten speichern können. Authentifizierung wird ebenfalls bereitgestellt, ähnlich wie bei Firebase. Sie sind Open-Source geworden und haben ihren Code auf GitHub veröffentlicht. Jeder kann den Code nehmen und seine Supabase-App auf einem privaten Netzwerkserver bereitstellen.“

- Supabase Review, Ashish M.

Was Benutzer nicht mögen:

„Das Debuggen von Datenbankproblemen ist aufgrund fehlender leicht zugänglicher Protokolle eine Herausforderung.“

- Supabase Review, Michele O.

Möchten Sie Supabase und PG Vector vergleichen? Schauen Sie sich unseren detaillierten PG Vector vs. Supabase Vergleich an, um herauszufinden, was am besten für Ihr Unternehmen ist. 

6. DataStax: bekannt für Vektorähnlichkeitssuche

DataStax’s Astra bietet eine einfach zu bedienende Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) zum Speichern strukturierter Daten für RAG-Anwendungen. Astra DB basiert auf Apache Cassandra, um Ihnen beim Speichern und Zugreifen auf Vektoreinbettungen zu helfen. 

DataStax-Funktionen:

  • Echtzeit-KI-Anwendungserstellung mit Vektorsuche
  • Kontextuelle Datenanalysen mit KI/ML-Integrationen
  • Genauere LLM-Antworten mit Vektor-, Tabellen- und Streaming-Daten

Was während des Testens auffiel, war die Fähigkeit von DataStax, eine breite Palette von Datenformaten zu unterstützen, Vektorähnlichkeitssuchen fehlerfrei auszuführen und hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. 

Datastax

DataStax-Preise:

  • Free: Kostenlos für bis zu 80GB freien Speicher und 20M Lese-/Schreiboperationen
  • Pay as you go: Auf Anfrage verfügbar
  • Enterprise: Auf Anfrage verfügbar
Was Benutzer am meisten mögen:

„DataStax bietet kollaborativen Support, Zugang zu neuesten Funktionen und Stabilität und Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau“

- DataStax Review, Abhilash S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Dokumentation ist etwas mangelhaft, wird aber durch direkten Support ausgeglichen.“

- DataStax Review, Reinaldo G.

Möchten Sie Supabase und DataStax vergleichen? Schauen Sie sich unseren detaillierten DataStax vs. Supabase Vergleich an, um herauszufinden, was am besten für Ihr Unternehmen ist. 

7. KX: bekannt für Unterstützung mehrerer Datentypen

KX’s KDB.AI integriert RAG und gemischte Suche, um kontextbezogene beziehungsbasierte Einblicke aus semantischen, literalen und Zeitreihendaten zu gewinnen. Die Plattform ermöglicht es Ihnen, temporale, hybride, semantische und Schlüsselwortsuchen für schnellere Vektordarstellung durchzuführen. 

KX-Funktionen:

  • Multimodale unstrukturierte Datenverarbeitung
  • Automatische Sharding und Wiederherstellung
  • Zeitorientierte Muster- und Anomalieerkennung

Wir mochten die Fähigkeit von KX, minimalistische Syntax zu verwenden und Zeitreihendaten während unseres Tests zu verarbeiten. 

kx

KX-Preise:

  • Cloud: Kostenlos für 4 GB Speicher pro Instanz und 30 GB Datenspeicher
  • Server: 90-tägige Evaluierungsperiode; Preise auf Anfrage
Was Benutzer am meisten mögen:

„Schnell, effizient, hoch ausdrucksstarke knappe Syntax, die wunderschön gestaltet und gut durchdacht ist. Die Fähigkeit, Programmier- und Datenbankprimitive zu mischen, kann zu eleganten Lösungen führen. KDB Developer ist eine nette Ergänzung für EDA/Charting. Die Leistung ist so schnell, wie es das Metall erlaubt, und die Nutzung von Multicore ist transparent und einfach.“

- KX Review, Chris M.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Programmiersprache kann ein zweischneidiges Schwert sein — es gibt eine (manchmal übertriebene) Lernkurve. Die Lernkurve bezieht sich auf die Syntax und die erforderliche Denkweise, wenn man von einer traditionelleren Programmierumgebung zu einer Vektorsprache wechselt. Der Vorteil ist die Ausdruckskraft und Produktivität, die erreicht wird, wenn die Kurve überwunden ist.

Das Standard-Tooling ist begrenzt - man baut viel, was man bei anderen Systemen nicht muss, aber weil die Leute die Sprache und das System mögen, bauen sie manchmal zu viel, was auf andere Weise besser gemacht werden könnte.“

- KX Review, Jonny P.

Möchten Sie DataStax und KX vergleichen? Schauen Sie sich unseren detaillierten KX vs. DataStax Vergleich an, um herauszufinden, was am besten für Ihr Unternehmen ist. 

8. Milvus: bekannt für cloud-native Ähnlichkeitssuche

Milvus ist eine skalierbare und Open-Source-Vektordatenbank, die ideal zum Speichern, Indexieren und Verwalten von Einbettungsvektoren aus tiefen neuronalen Netzwerken und maschinellen Lernmodellen ist. Das Beste daran ist, dass Sie Vektoreinbettungsähnlichkeitssuchen auf großen Mengen unstrukturierter Daten ohne Ausfallzeiten durchführen können. 

Milvus-Funktionen:

  • SDKs für großskalige Ähnlichkeitssuchen
  • Hohe Verfügbarkeit mit isolierten individuellen Systemkomponenten
  • Hoher Durchsatz mit einem systematischen cloud-nativen Ansatz

Wir mögen, wie Milvus eine aktive Benutzer-Community hat und großskalige Datensätze und mehrere Anwendungsszenarien mit Ähnlichkeitssuchen unterstützt.

Milvus

Milvus-Preise:

Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, was bedeutet, dass Sie die Software verwenden, kopieren und ändern können, wenn Sie die Lizenzbedingungen der Software einhalten. Um Milvus zu verwenden, müssen Sie Docker installieren und die Software- und Hardwareanforderungen erfüllen. 
Was Benutzer am meisten mögen:

„Milvus hat eine cloud-native Architektur, exzellente Leistung, reiche Indextypen und kann eine Vielzahl von Anwendungsszenarien unterstützen, was es sehr geeignet für großskalige Implementierungen in Unternehmen macht. Seine reichhaltige API-Unterstützung macht den Aufbau einer Unternehmensplattform bequem. Wir verwenden Milvus in Bildähnlichkeitssuche, Videoähnlichkeitssuche und Empfehlungssystem-Szenarien. Unser System hat sich mit Milvus erheblich in Leistung und Stabilität verbessert.

- Milvus Review, Xingxing D.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die RESTful-Modus-Abfragegeschwindigkeit ist langsamer als die Python- und Java-APIs. Ich hoffe, sie optimieren die RESTful-Anfragemethode.“

- Milvus Review, Liu l.

Möchten Sie Milvus und KX vergleichen? Schauen Sie sich unseren detaillierten KX vs. Milvus Vergleich an, um herauszufinden, was am besten für Ihr Unternehmen ist. 

Shalaka und ich mochten auch die folgenden Lösungen sehr, während wir Vektordatenbanken testeten.

Bonus-Vektordatenbanken:

1. CrateDB: bekannt für Skalierbarkeit und Sicherheit
2. SingleStore: bekannt für die Unterstützung mehrerer Datentypen
3. Chroma Vector Database: bekannt für komplexe Bereichssuchen
4. Qdrant: bekannt für die Handhabung großer Datensätze
5. Rockset: bekannt für niedrigere kontinuierliche Abfragelatenz

Click to chat with G2s Monty-AI-3

Die beste Vektordatenbank für Ihren Anwendungsfall finden

Bei der Auswahl einer Vektordatenbank sind Shalaka und ich uns einig, dass Sie Skalierbarkeit, Geschwindigkeit, Community-Support, Latenz, regulatorische Compliance und Preisgestaltung berücksichtigen müssen.

Wichtig ist auch, ob Sie nach cloud-gehosteten oder Open-Source-Vektordatenbanken wie PG Vector oder Milvus suchen. In jedem Fall ist Ihr Ziel, eine Vektordatenbank zu finden, die höhere rohe QPS mit der Suche nach dem nächsten Nachbarn bietet, die Fehlerbehebung mit Support erleichtert, Indextypen bietet und rollenbasierte Zugriffskontrolle hat — alles abhängig von Ihrem Anwendungsfall und den Anforderungen Ihrer Organisation. Wir hoffen, dass diese Liste der besten Vektordatenbanken Sie einen Schritt näher bringt, die richtige Lösung zu finden! 

Schauen Sie sich die besten generativen KI-Infrastruktursysteme an, die Vektordatenbankbenutzer wie Sie verwenden, um generative Modelle zu trainieren und bereitzustellen.

Sudipto Paul
SP

Sudipto Paul

Sudipto Paul is an SEO content manager at G2. He’s been in SaaS content marketing for over five years, focusing on growing organic traffic through smart, data-driven SEO strategies. He holds an MBA from Liverpool John Moores University. You can find him on LinkedIn and say hi!