Comparing the best open source vector databases (2026)

A comparison of leading open source vector databases for production AI workloads, covering Redis, Milvus, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, and Faiss. The piece evaluates each on index types, hybrid search support, licensing, and deployment models. A recurring theme is the tradeoff between specialized vector stores and unified platforms: specialized tools excel at vector search but require separate systems for caching and operational data, while Redis positions itself as a unified platform combining all three. Key decision factors include scale requirements, Kubernetes expertise, LLM cost reduction via semantic caching, and operational overhead tolerance.

Nguồn: https://redis.io/blog/best-open-source-vector-databases-comparison. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

Mabl Engineering Blog1 Hot11 phút7 giờ trướcAI

Three Years of Building Agents in Production (Part 1)

Kỹ sư mabl chia sẻ ba năm kinh nghiệm xây dựng AI agents cho kiểm thử phần mềm sản xuất, từ những thất bại ban đầu với PaLM 2023 đến việc tận dụng sức mạnh LLM như LLM-as-judge, RAG với Gemini 2, và quản lý trạng thái đa nền tảng. Họ rút ra bài học: giao diện UI đơn giản vẫn khó điều hướng, nhóm ngữ nghĩa hiệu quả hơn so khớp từ, dữ liệu kiểm thử tĩnh không phù hợp cho AI xác suất, và CoT cứng nhắc phản tác dụng khi nâng cấp lên Gemini 2.5.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ những thất bại ban đầu trong ứng dụng AI như PaLM sang xây dựng các hệ thống agent hiệu quả trong thực tế, từ đó tránh những sai lầm về cách tiếp cận và tối ưu hóa kiến trúc cho các ứng dụng AI trong sản xuất.