2023: Vergleich und Leitfaden zur Auswahl einer Vektor-Datenbank / Picking a vector database: a comparison and guide for 2023

• Ein Vergleichs- und Leitfadenartikel zur Auswahl einer Vector Database für Anwendungen wie LLM, RAG und Semantic Search; es handelt sich um eine Übersetzung eines Beitrags von Emil Fröberg, Mitgründer von Vectorview.

• Verglichen werden sieben Vector Databases: Pinecone, Weviate, Milvus, Qdrant, Chroma, Elasticsearch und PGvector.

• Die Vergleichskriterien sind wie folgt.

  1. Ob Open Source oder nicht
  2. Ob Self-Hosting möglich ist
  3. Ob Cloud-Managed angeboten wird
  4. Ob es sich um eine reine Vektor-Lösung handelt
  5. Developer Experience und Community
  6. QPS (Query-per-Second) und Latenz
  7. Welche Arten von Indizes unterstützt werden
  8. Ob Hybrid Search und Disk Indexing unterstützt werden
  9. Ob rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) unterstützt wird
  10. Dynamische Segmente vs. statisches Data Sharding
  11. Ob ein kostenloses Hosting-Tier angeboten wird und wie die Preise sind

• Original: https://benchmark.vectorview.ai/vectordbs.html