Datenbanken für Embeddings und semantische Suche.
Chroma (ChromaDB) ist eine quelloffene Vektordatenbank zum Speichern und Durchsuchen von Embeddings. Sie wird vor allem in RAG-Systemen genutzt, um relevante Textpassagen per Ähnlichkeitssuche an Sprachmodelle zu liefern.
Milvus ist eine quelloffene, verteilte Vektordatenbank für die schnelle Ähnlichkeitssuche über große Mengen von Embeddings. Sie steht unter Apache-2.0-Lizenz im Rahmen der LF AI & Data Foundation, Hauptentwickler ist die Firma Zilliz.
pgvector ist eine quelloffene PostgreSQL-Erweiterung für Vektor-Suche — bringt Embedding-Spalten, Distanzfunktionen und ANN-Indizes (HNSW, IVFFlat) direkt in die bestehende Postgres-Datenbank.
Pinecone ist ein gemanagter Vektor-Datenbank-Dienst für RAG- und Semantic-Search-Workloads — speichert Embeddings, beantwortet Nearest-Neighbor-Suchen und skaliert ohne dass der Nutzer den Index selbst betreibt.
Qdrant ist eine Open-Source-Vektor-Datenbank in Rust — speichert Embeddings für Semantic Search, RAG und Empfehlungssysteme, läuft lokal, im eigenen Cluster oder als gemanagte Cloud.
Weaviate ist eine quelloffene Vektor-Datenbank in Go — sie speichert Objekte samt Embeddings, kombiniert semantische und Keyword-Suche (BM25) und bietet integrierte Vektorisierung, RAG und Multi-Mandanten-Betrieb.