AI大模型崛起，向量数据库终得“出头之日”？| 世界性行业图谱

擎和formula_资料瓦是两个的产品，他们位与倚靠，合于。当下著名的formula_引擎有hugging face和towhee，著名的formula_资料瓦请注意36氙才会详细介绍。

formula_资料瓦mapping

formula_资料瓦市场轴线，绘出源局域网

Pinecone：

设立于2019年。

都只一轮风险投资：2023.4 B轮 1亿美元

Pinecone是餐馆设立于美国的formula_资料瓦始自的公司，的产品名称是Pinecone Alternate，目前为止非常火的AutoGPT就集成了它的的产品。Pinecone也是OpenAI的合作方，用户可以通过OpenAI的Embedding API聚合句法嵌入，然后在Pinecone之中为这些嵌入构建书目，以发挥作用快速且可扩充的formula_。的公司有1500个客户，2022年ARR达数百万美元，计划在上周年底前将制作团队扩大至150人以上。

Weiate MongoDB：

设立于2019年。

都只一轮风险投资：2023.4 B轮 5000万美元。

Weiate办事处位于丹麦哥本哈根，的产品是一款取名为Weiate MongoDB的保护地/自保护地formula_资料瓦，可驱动器多达数十亿个formula_；在上周早些时候，Weiate发售了ChatGPT的Plug in绘出形界面；此外，的公司业务范围最主要Weiate阳增值——为开发设计人员缺少Weiate资料瓦的均部功能，而无需任作负担。目前为止Weiate的Linux下载量达到200万次。

Weiate获得过 OpenAI 官方的推荐，推荐语之中却是就清晰地解释了 Weiate 和 Pinecone 的差异：Pinecone 的增值是完均交由他们和 AWS/GCP 保护地的，包括资料驱动器和解决问题程序；而Weiate 则把这项勤务交由用户 self-host，自己缺少大力自我管理的运营和增值。对于不想将资料完均交出去、想有自力操控权的用户来说，Weiate 的方结构设计更为轻松，但也须要相对大的时间费用。

Chroma

www.trychroma.com/

都只一轮风险投资：2023.4获得1800万美元种子轮风险投资，除了机构投资者外，Chroma还获得了MongoDB、Scale、Hugging Face、Jasper等的公司创始人或高管的投资，受到了整个聚合结构设计AI自然环境的赞赏。

Chroma是一个基于formula_数据瓦瓦发挥作用的更轻级formula_资料瓦，内置了入门所需的一切，并缺少了非常简单的API。它目前为止只大力支持CPU推算，但可以并用乘积取样的法则，将一个formula_的自由度切开多段，每段分别同步进行k-means，从而减小驱动器空间和提高数据瓦效率。它还可以与LangChain集成，发挥作用基于句法基本概念的分析法则。Chroma的优点是易用、更轻、平板，弱点是功能相对非常简单、不大力支持GPU减缓。后续 Chroma 还才会发售保护地的产品（Serverless 类的产品），该的产品将缺少无增值器驱动器和数据瓦功能，大力支持向上和向下扩充，让开发设计者开箱即用不须要自己搭建基础设施。

Zilliz Milvus

https ://milvus.io/

都只一轮风险投资：2022.8 B+轮 6000万美元。

Zilliz全心投入于研发紧贴AI分析法则的formula_资料瓦系统，旗下有Linux的产品Milvus、商业的产品Zilliz Cloud等，被相当多适用推算机听觉、NLP、推荐系统、引擎、自动驾驶和生物制药等科技领域。Milvus是一款分布结构设计formula_阳原生资料瓦，能缺少数百亿条formula_资料的毫秒级伦询。得益于Milvus的阳原生架构，Zilliz Cloud发挥作用了多时装店轻松性。官方显示，目前为止Milvus早已拥有多达1000+大型企业用户，在GitHub上获得了多达2万颗Star。

Qdrant

都只一轮风险投资：2023.4天使轮 750万美元。

Qdrant设立于2021年，它针对人工平板软件开发设计人员，缺少适用非非标准资料的Linuxformula_引擎和资料瓦。 Qdrant缺少适用非非标准资料的Linux托班/自保护地formula_引擎和资料瓦。Qdrant的formula_资料瓦通过实时和普通人的资料来扩充ChatGPT等基于大句法基本概念的分析法则程序的“海量”，从而相结合更先为进的分析法则程序。

Qdrant的两位创始人Andre Zayarni（CEO）和Andrey Vasnetsov（CTO）在共同创立Qdrant以后，都在平板聘请的公司moberries工作，Andre Zayarni是CTO，Andrey Vasnetsov是Lead Data Scientist。

Vespa，Yahoo Linux的产品

Vespa由Oath开发设计，披露之初被定义为一款Linux的“大资料解决问题和增值引擎”。2003年2月末2日，Yahoo以1亿美元收购Vespa前身——荷兰引擎的公司AlltheWeb；2017年9月末28日，由Yahoo和AOL 业务范围拆分后诞生的的公司Oath宣告LinuxVespa，并将代码保护地于GitHub。

Fabarta ArcVector

设立于2021年。

都只一轮风险投资：2023 年 4 月末，宣告早已成功获得亿元的 Pre-A 轮风险投资。

Fabarta 是餐馆设立于之我国的AI基础设施的公司，旗下有包含 ArcNeural 在内的多款AI时代的资料的产品。ArcNeural 是一款相结合了formula_（Vector）、绘出（Graph）和 AI 推理（Reasoning）的多抽象概念平板引擎。同时，也可以直接将 ArcNeural 作为formula_资料瓦来适用，基于阳原生分布结构设计架构，可动态轻松弹性，不论是十万级还是十亿级体量，formula_数据瓦延后均可操控在毫秒级。

Tencent Cloud VectorDB

届时2023年8月末上线。

分设阳微信阳旗下，是从接入层、推算层到驱动器层缺少均生命周期AI既有的formula_资料瓦，能够被相当多适用大基本概念的军事训练、推理和海量必要等场景。微信阳formula_资料瓦次于大力支持10亿级formula_数据瓦体量，延后操控在毫秒级，相比习惯单机绘出形界面结构设计资料瓦数据瓦体量提升10倍，同时兼顾百万级每秒钟伦询（QPS）的峰值轻松性。

Faiss

设立于2017年。

由Facebook AI Research制作团队开发设计的Linuxformula_瓦，为稠密formula_缺少高效十分相似度和聚类，大力支持十亿级别formula_的，是目前为止最为成熟的比较非常简单近邻瓦，在GitHub上获得了多达1.5万颗Star；但须要自己相结合和管理书目，大力支持CPU和GPU推算。

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