در عصر حاضر، هوش مصنوعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از محصولات و خدمات دیجیتال تبدیل شده و حجم گسترده‌ای از داده‌های پیچیده و غیرساخت‌یافته مثل تصاویر، ویدئوها، صدا و متن تولید می‌شود. مدیریت و جست‌وجوی این داده‌ها با پایگاه‌های داده سنتی کارآمد نیست، به همین دلیل پایگاه‌های داده برداری برتر به ابزار کلیدی توسعه‌دهندگان و مهندسین هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند.
این پایگاه‌ها به‌طور اختصاصی برای ذخیره‌سازی و جست‌وجوی بردارهای امبدینگ (Vector Embeddings) طراحی شده‌اند؛ همان بردارهایی که قلب تپنده‌ی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) و الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند. از سیستم‌های پیشنهاددهی گرفته تا موتورهای جست‌وجوی معنایی، پایگاه‌های داده برداری زیرساختی حیاتی برای اپلیکیشن‌های نسل جدید محسوب می‌شوند.
در این مقاله، علاوه بر مرور تفاوت پایگاه داده‌های برداری و کتابخانه‌های برداری، به معرفی و مقایسه ۱۷ پایگاه داده و ابزار مهم این حوزه در سال ۲۰۲۵ می‌پردازیم تا انتخاب بهترین گزینه برای پروژه‌های شما ساده‌تر شود.
پایگاه داده برداری (Vector Database) چیست؟
پایگاه‌های داده برداری چند سال پیش برای پشتیبانی از نسل جدید موتورهای جستجو مبتنی بر شبکه‌های عصبی به وجود آمدند. امروزه اما نقش تازه‌ای پیدا کرده‌اند: کمک به سازمان‌ها برای پیاده‌سازی اپلیکیشن‌هایی که بر پایه مدل‌های زبانی بزرگ مثل GPT-4 ساخته می‌شوند.
پایگاه داده برداری با پایگاه‌های داده رابطه‌ای استاندارد مثل PostgreSQL تفاوت دارد؛ چون پایگاه‌های رابطه‌ای برای ذخیره داده‌های جدولی در قالب ردیف و ستون طراحی شده‌اند. همچنین با پایگاه‌های داده NoSQL جدیدتر مثل MongoDB هم متفاوت است؛ چون آن‌ها داده‌ها را در قالب JSON ذخیره می‌کنند. دلیل این تفاوت آن است که پایگاه داده برداری تنها برای ذخیره و بازیابی یک نوع داده ساخته شده است: بردارهای امبدینگ (Vector Embeddings).
بردارهای امبدینگ در واقع نمایه‌های فشرده و خلاصه‌شده‌ای از داده‌های آموزشی هستند که در مرحله آموزش مدل‌های یادگیری ماشین تولید می‌شوند. این بردارها در زمان استنتاج (Inference) مانند یک فیلتر عمل می‌کنند و داده‌های جدید از طریق آن‌ها پردازش می‌شوند.
اکنون این پرسش مطرح می‌شود: چه راهکارهایی برای ذخیره و بازیابی بردارهای با ابعاد بالا وجود دارد؟ پیش از آنکه به معرفی ۱۷ پایگاه داده و کتابخانه برداری برتر بپردازیم، ابتدا باید تفاوت میان این دو دسته فناوری را روشن کنیم.
مقایسه کتابخانه‌های برداری با پایگاه‌های داده برداری
در حالی که پایگاه‌های داده برداری، سیستم‌های ذخیره‌سازی تخصصی هستند که برای مدیریت بهینه بردارهای متراکم (Dense Vectors) طراحی شده‌اند، کتابخانه‌های برداری معمولا درون سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS) یا موتورهای جستجو ادغام می‌شوند تا قابلیت «جستجوی شباهت» (Similarity Search) را فراهم کنند.
کتابخانه‌های برداری گزینه‌ای مناسب برای کاربردهایی با داده‌های ایستا هستند؛ مثل بنچمارک‌های بازیابی اطلاعات در حوزه دانشگاهی. اما پایگاه‌های داده برداری برای اپلیکیشن‌هایی ارزشمندند که داده‌های آن‌ها مرتب تغییر می‌کند؛ مانند سیستم‌های پیشنهاددهی در تجارت الکترونیک، جستجوی تصویر و جستجوی معنایی.
نگاهی سریع به تفاوت‌های ۱۷ پایگاه داده برداری برتر
انتخاب بهترین پایگاه داده برداری بستگی زیادی به نوع پروژه، حجم داده‌ها، نیاز به مقیاس‌پذیری و امکانات جانبی مثل فیلترینگ یا یکپارچه‌سازی با LLMها دارد. برای همین، در جدول زیر ویژگی‌های کلیدی ۱۷ پایگاه داده و کتابخانه برداری محبوب در سال ۲۰۲۵ را کنار هم قرار دادیم. این مقایسه شامل متن‌باز بودن هر ابزار و انواع ایندکس‌های برداری پشتیبانی‌شده است تا دید بهتری نسبت به گزینه‌های موجود داشته باشید.
| پایگاه داده | متن‌باز؟ | انواع ایندکس پشتیبانی‌شده |
| Pinecone | خیر | – |
| MongoDB | خیر | HNSW |
| Milvus | بله | انواع مختلف: FLAT، IVF_FLAT، IVF_PQ، IVF_SQ8، HNSW، HNSW_SQ، HNSW_PQ، HNSW_PRQ و SCANN |
| Chroma | بله | HNSW |
| Weaviate | بله | HNSW |
| Deep Lake | بله | Inverted و BM25 |
| Qdrant | بله | HNSW |
| Elasticsearch | خیر | HNSW (۳۲، ۸ یا ۴ بیتی)، FLAT (۳۲، ۸ یا ۴ بیتی) |
| Vespa | بله | HNSW |
| Vald | بله | NGT |
| ScaNN | بله | SCANN |
| pgvector | بله | HNSW / IVFFlat |
| Faiss | بله | HNSW، IVFFlat، LSH، PQ و بیشتر |
| ClickHouse | بله | HNSW |
| OpenSearch | بله | HNSW |
| Apache Cassandra | بله | HNSW |
| KDB.AI | خیر | انواع مختلف: Flat، qFlat، IVF، IVFPQ، HNSW و qHNSW |
۱۷ پایگاه داده برداری برتر که در سال ۲۰۲۵ باید در نظر بگیرید
با گسترش سریع هوش مصنوعی و به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها)، نیاز به ذخیره‌سازی و جست‌وجوی بردارهای امبدینگ بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. پایگاه‌های داده برداری به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند داده‌های غیرساخت‌یافته مانند متن، تصویر و صدا را به شکل بردارهای قابل جست‌وجو مدیریت کنند و امکان پیاده‌سازی قابلیت‌هایی مثل جست‌وجوی معنایی، سیستم‌های توصیه‌گر و تحلیل داده‌های لحظه‌ای را فراهم آورند.
در سال ۲۰۲۵، ده‌ها ابزار و پایگاه داده برای این هدف معرفی شده‌اند؛ اما همه آن‌ها کارایی، پشتیبانی و مقیاس‌پذیری یکسانی ندارند. به همین دلیل در ادامه، ۱۷ پایگاه داده و کتابخانه برداری مهم و پرکاربرد را مرور می‌کنیم که هر کدام مزایا و ویژگی‌های خاص خود را دارند. این فهرست می‌تواند به شما کمک کند بسته به نیاز پروژه‌تان، بهترین گزینه را انتخاب کنید.
۱- Pinecone
- وب‌سایت: pinecone.io
- متن‌باز؟ خیر
- امتیاز GitHub: ندارد
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Pinecone یک پایگاه داده برداری مدیریت‌شده و بومی ابری (Cloud-Native) است که API ساده‌ای ارائه می‌دهد و هیچ نیازی به مدیریت زیرساخت ندارد. با استفاده از Pinecone، کاربران می‌توانند راهکارهای هوش مصنوعی خود را بدون دغدغه نگهداری سرورها، پایش سرویس‌ها یا عیب‌یابی الگوریتم‌ها راه‌اندازی، اجرا و مقیاس‌دهی کنند.
این سرویس داده‌ها را با سرعت بالا پردازش کرده و امکان استفاده از فیلترهای متادیتا و پشتیبانی از ایندکس Sparse-Dense را برای دستیابی به نتایج دقیق و مرتبط فراهم می‌کند. به این ترتیب، پاسخ‌گویی سریع و دقیق در طیف گسترده‌ای از نیازهای جست‌وجو تضمین می‌شود.
ویژگی‌های کلیدی
- شناسایی داده‌های تکراری (Duplicate Detection)
- ردیابی رتبه (Rank Tracking)
- جست‌وجوی داده (Data Search)
- دسته‌بندی (Classification)
- حذف داده‌های تکراری (Deduplication)
۲- MongoDB
- وب‌سایت: mongodb.com
- امتیاز گیت‌هاب: ۲۵٫۲k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
MongoDB Atlas یکی از محبوب‌ترین پلتفرم‌های داده مدیریت‌شده برای توسعه‌دهندگان است که می‌تواند طیف گسترده‌ای از بارهای کاری تراکنشی و جست‌وجو را پشتیبانی کند. قابلیت Atlas Vector Search در MongoDB از یک ایندکس برداری تخصصی استفاده می‌کند که به‌صورت خودکار با پایگاه داده اصلی همگام می‌شود و در صورت نیاز می‌تواند روی زیرساخت جداگانه‌ای اجرا شود. این یعنی کاربران از مزایای یک پایگاه داده یکپارچه برخوردار می‌شوند، در حالی که همچنان امکان مقیاس‌دهی مستقل وجود دارد، همان ویژگی‌ای که معمولا کاربران را به سمت پایگاه‌های داده برداری سوق می‌دهد.
ویژگی‌های کلیدی
- ترکیب پایگاه داده یکپارچه با قابلیت جست‌وجوی برداری
- امکان پیکربندی و مقیاس‌دهی مستقل برای پایگاه داده و ایندکس جست‌وجو
- پشتیبانی از ذخیره‌سازی تا ۱۶ مگابایت برای هر سند
- دسترس‌پذیری بالا، تضمین تراکنش‌های قوی، سطوح مختلف پایداری داده، آرشیو و پشتیبان‌گیری
- پیشتاز در رمزنگاری داده‌های تراکنشی در صنعت
- جست‌وجوی ترکیبی (Hybrid Search)
۳- Milvus
- وب‌سایت: milvus.io
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۲۱٫۱k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Milvus یک پایگاه داده برداری متن‌باز است که برای کار با بردارهای امبدینگ، جست‌وجوی شباهت با کارایی بالا و اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. این پروژه در اکتبر ۲۰۱۹ تحت مجوز Apache 2.0 منتشر شد و اکنون یکی از پروژه‌های اصلی تحت حمایت بنیاد LF AI & Data به‌شمار می‌رود.
Milvus فرایند جست‌وجوی داده‌های غیرساخت‌یافته را ساده می‌کند و تجربه‌ای یکنواخت برای کاربر ارائه می‌دهد، صرف‌نظر از اینکه روی چه محیطی مستقر شده باشد. در نسخه بازطراحی‌شده Milvus 2.0، همه اجزا بدون حالت (Stateless) هستند تا انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بالاتری فراهم شود.
از کاربردهای Milvus می‌توان به جست‌وجوی تصویر، ساخت چت‌بات‌ها و جست‌وجوی ساختارهای شیمیایی اشاره کرد.
ویژگی‌های کلیدی
- توانایی جست‌وجو در تریلیون‌ها بردار در کسری از ثانیه
- مدیریت ساده داده‌های غیرساخت‌یافته
- پایگاه داده برداری پایدار و همیشه در دسترس
- مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری بسیار بالا
- پشتیبانی از جست‌وجوی ترکیبی (Hybrid Search)
- ساختار یکپارچه Lambda
- برخورداری از حمایت جامعه متن‌باز و تایید صنعت
۴- Chroma
- وب‌سایت: trychroma.com
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۷k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Chroma DB یک پایگاه داده برداری متن‌باز و بومی هوش مصنوعی است که هدف آن ساده‌سازی فرایند ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ است. این ابزار امکان تزریق دانش، اطلاعات و مهارت‌ها را به مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس LLM فراهم می‌کند و هم‌زمان به کاهش توهمات مدل (Hallucinations) کمک می‌کند.
بسیاری از مهندسان مدت‌ها به‌دنبال چیزی شبیه به «ChatGPT برای داده‌ها» بوده‌اند و Chroma این نیاز را از طریق بازیابی اسناد مبتنی بر بردار امبدینگ (Embedding-based Retrieval) برطرف می‌کند. این پایگاه داده به‌صورت «باتری‌های آماده» ارائه می‌شود؛ یعنی همه‌چیز لازم برای ذخیره، امبدینگ (Embedding) و پرس‌وجوی داده را در اختیار تیم‌ها می‌گذارد. قابلیت‌هایی مثل فیلترینگ قدرتمند همین حالا موجود است و ویژگی‌هایی مثل گروه‌بندی هوشمند و ارزیابی ارتباط پرس‌وجو نیز در راه هستند.
ویژگی‌های کلیدی
- امکانات غنی: پرس‌وجوها، فیلترینگ، برآورد چگالی و بسیاری قابلیت‌های دیگر
- پشتیبانی از LangChain (پایتون و جاوااسکریپت)، LlamaIndex و سایر فریم‌ورک‌ها (در حال اضافه‌شدن)
- API یکسانی که در نوت‌بوک پایتون اجرا می‌شود، قابلیت مقیاس‌پذیری تا سطح کلاستر را برای توسعه، تست و تولید دارد
۵- Weaviate
- وب‌سایت: github.com/weaviate/weaviate
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۶٫۷k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Weaviate یک پایگاه داده برداری متن‌باز و بومی ابری است که ویژگی‌های مقیاس‌پذیری، سرعت و پایداری را هم‌زمان ارائه می‌دهد. این ابزار می‌تواند متن، تصویر و انواع داده‌های دیگر را با استفاده از مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیشرفته به بردارهای قابل جست‌وجو تبدیل کند.
Weaviate توانایی اجرای جست‌وجوی ۱۰-NN (۱۰ نزدیک‌ترین همسایه) را در چند میلی‌ثانیه روی میلیون‌ها داده دارد. توسعه‌دهندگان می‌توانند در فرایند وارد کردن داده، عملیات بردارسازی را انجام دهند یا بردارهای از پیش‌ساخته خود را بارگذاری کنند. نتیجه این است که می‌توان سیستم‌هایی برای پرسش‌وپاسخ، خلاصه‌سازی و دسته‌بندی خودکار ایجاد کرد.
ماژول‌های Weaviate امکان اتصال به سرویس‌ها و هاب‌های مدل مطرحی مثل OpenAI، Cohere و HuggingFace را فراهم می‌کنند. همچنین قابلیت استفاده از مدل‌های محلی یا سفارشی نیز وجود دارد. معماری Weaviate با در نظر گرفتن مقیاس‌پذیری، تکرارپذیری (Replication) و امنیت طراحی شده است.
ویژگی‌های کلیدی
- ماژول‌های داخلی برای جست‌وجوی هوش مصنوعی، پرسش‌وپاسخ، ترکیب داده‌ها با LLMها و دسته‌بندی خودکار
- پشتیبانی کامل از عملیات CRUD (ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی و حذف)
- بومی ابری، توزیع‌شده، مقیاس‌پذیر و بهینه برای اجرا روی Kubernetes
- امکان انتقال یکپارچه مدل‌های ML به محیط‌های MLOps از طریق این پایگاه داده
۶- Deep Lake
- وب‌سایت: github.com/activeloopai/deeplake
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۶٫۴k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Deep Lake یک پایگاه داده هوش مصنوعی است که بر پایه یک قالب ذخیره‌سازی اختصاصی طراحی شده مخصوص اپلیکیشن‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و مدل‌های زبانی بزرگ با محوریت پردازش زبان طبیعی ساخته شده است. این ابزار به مهندسان کمک می‌کند محصولات سازمانی مبتنی بر LLM را سریع‌تر توسعه و مستقر کنند، چرا که علاوه بر ذخیره‌سازی بردارها، مجموعه‌ای از قابلیت‌های متنوع ارائه می‌دهد.
Deep Lake می‌تواند با داده‌هایی در هر اندازه کار کند، Serverless است و اجازه می‌دهد تمام داده‌ها را در یک مکان واحد ذخیره کنید.
همچنین این پایگاه داده یکپارچه‌سازی‌هایی با ابزارهای مختلف دارد تا عملیات یادگیری عمیق ساده‌تر شود. برای مثال، با ترکیب Deep Lake و Weights & Biases (W&B) می‌توانید آزمایش‌ها را ردیابی کرده و تکرارپذیری کامل مدل‌ها را تضمین کنید. این یکپارچه‌سازی به‌صورت خودکار اطلاعات مربوط به دیتاست (مثل URL، هش کامیت و View ID) را به اجرای W&B اضافه می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی
- پشتیبانی از تمام انواع داده (بردارهای تعبیه، صدا، متن، ویدئو، تصویر، PDF، حاشیه‌نویسی و …)
- قابلیت پرس‌وجو و جست‌وجوی برداری
- استریم داده در حین آموزش مدل‌ها در مقیاس بزرگ
- نسخه‌بندی داده و ردیابی منشاء (Lineage) برای بارهای کاری
- یکپارچه‌سازی با ابزارهایی مثل LangChain، LlamaIndex، Weights & Biases و بسیاری ابزار دیگر
۷- Qdrant
- وب‌سایت: github.com/qdrant/qdrant
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۱۱٫۵k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Qdrant یک موتور جست‌وجوی شباهت برداری و پایگاه داده متن‌باز است. این ابزار یک سرویس آماده برای محیط تولید (Production-Ready) ارائه می‌دهد که API ساده و قدرتمندی برای ذخیره‌سازی، جست‌وجو و مدیریت نقاط-بردار و بردارهای پُربُعد به همراه بار اضافی (Payload) دارد.
Qdrant با پشتیبانی گسترده از فیلترینگ طراحی شده و همین انعطاف‌پذیری آن را به انتخابی مناسب برای کاربردهایی مانند جفت‌سازی مبتنی بر شبکه‌های عصبی یا معنایی، جست‌وجوی Faceted و بسیاری سناریوهای دیگر تبدیل می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی
- امکان اتصال Payloadهای JSON به بردارها، برای ذخیره‌سازی و فیلترینگ مبتنی بر Payload
- پشتیبانی از طیف وسیعی از انواع داده و معیارهای پرس‌وجو (Matching متنی، بازه‌های عددی، موقعیت جغرافیایی و …)
- استفاده از اطلاعات کش‌شده Payload در Query Planner برای بهبود اجرای پرس‌وجو
- مکانیزم Write-Ahead Log در هنگام قطعی برق، که همه عملیات‌ها را ثبت می‌کند و بازسازی آخرین وضعیت پایگاه داده را آسان می‌سازد
- عملکرد مستقل از پایگاه‌های داده یا کنترلرهای ارکستریشن خارجی (Orchestration Controllers)، که باعث ساده‌تر شدن پیکربندی می‌شود
۸- Elasticsearch
- وب‌سایت: elastic.co/elasticsearch
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۶۴٫۴k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Elasticsearch یک موتور آنالیتیکس توزیع‌شده، متن‌باز و مبتنی بر REST است که می‌تواند داده‌های متنی، عددی، جغرافیایی، ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته را مدیریت کند. این ابزار که بر پایه Apache Lucene ساخته شده، نخستین بار در سال ۲۰۱۰ توسط شرکت Elasticsearch N.V. (که اکنون با نام Elastic شناخته می‌شود) منتشر شد.
Elasticsearch بخشی از Elastic Stack است؛ مجموعه‌ای از ابزارهای رایگان و متن‌باز برای جمع‌آوری، پردازش، ذخیره، تحلیل و مصورسازی داده‌ها.
این موتور می‌تواند طیف وسیعی از کاربردها را پوشش دهد: ذخیره‌سازی متمرکز داده برای جست‌وجوی سریع و دقیق، تنظیم‌پذیری نتایج و آنالیتیکس پیشرفته که به‌راحتی مقیاس‌پذیر است. Elasticsearch به‌صورت افقی گسترش پیدا می‌کند تا میلیاردها رویداد در هر ثانیه را پشتیبانی کند، در حالی که به‌طور خودکار مدیریت توزیع ایندکس‌ها و پرس‌وجوها در کلاستر را بر عهده دارد تا عملیات روان و بدون اختلال انجام شود.
ویژگی‌های کلیدی
- خوشه‌بندی (Clustering) و دسترس‌پذیری بالا
- بازیابی خودکار نودها و متعادل‌سازی مجدد داده‌ها
- مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scalability)
- تکثیر بین‌کلاستری و بین دیتاسنتری (Cross-cluster & Cross-datacenter Replication) که اجازه می‌دهد کلاستر ثانویه به‌عنوان نسخه پشتیبان فعال عمل کند
- مکانیزم شناسایی خطا برای حفظ امنیت و دسترس‌پذیری داده‌ها
- معماری توزیع‌شده که از پایه برای اطمینان دائمی طراحی شده است
۹- Vespa
- وب‌سایت: vespa.ai
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۴٫۵k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Vespa یک موتور سروینگ داده متن‌باز است که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های عظیم را ذخیره، جست‌وجو، سازمان‌دهی و حتی قضاوت‌های مبتنی بر یادگیری ماشین را در لحظه انجام دهند.
در مقیاس بزرگ، دیتاست‌های حجیم باید میان چندین نود توزیع شوند و به‌صورت موازی پردازش شوند. Vespa این وظیفه را برای شما انجام می‌دهد و در عین حال، دسترس‌پذیری بالا و کارایی مطلوب را تضمین می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی
- نوشتن داده‌ها در چند میلی‌ثانیه تایید و برای پرس‌وجوها قابل‌مشاهده می‌شوند
- پشتیبانی از نرخ نوشتن مداوم در محدوده هزاران تا ده‌ها هزار عملیات در ثانیه برای هر نود
- داده‌ها با افزونگی (Redundancy) قابل‌پیکربندی کپی می‌شوند
- پرس‌وجوها می‌توانند ترکیبی از فیلترهای ساخت‌یافته، اپراتورهای جست‌وجوی متن آزاد و اپراتورهای جست‌وجوی برداری باشند، همراه با پشتیبانی از تنسورها و بردارهای حجیم
- نتایج یک پرس‌وجو می‌توانند بر اساس تعریف پرس‌وجو گروه‌بندی و تجمیع شوند
- تمام نتایج برگردانده می‌شوند، حتی اگر در حال اجرا روی چند ماشین مختلف باشند
۱۰- Vald
- وب‌سایت: vald.vdaas.org
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۱,۲۷۴ ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Vald یک موتور جست‌وجوی برداری توزیع‌شده، مقیاس‌پذیر و سریع است. این ابزار با رویکرد Cloud-Native ساخته شده و از سریع‌ترین الگوریتم ANN (Approximate Nearest Neighbor) به نام NGT برای یافتن نزدیک‌ترین همسایه‌ها استفاده می‌کند.
Vald قابلیت ایندکس‌گذاری خودکار بردارها و پشتیبان‌گیری از ایندکس‌ها را فراهم می‌کند و از مقیاس‌پذیری افقی پشتیبانی می‌کند تا بتواند جست‌وجو میان میلیاردها داده برداری را انجام دهد. این ابزار ساده برای استفاده و بسیار قابل‌پیکربندی است؛ برای مثال، فیلتر Ingress/Egress را می‌توان به‌صورت دلخواه تنظیم کرد تا با رابط gRPC کار کند.
ویژگی‌های کلیدی
- پشتیبان‌گیری خودکار از طریق Object Storage یا Persistent Volume برای بازیابی در شرایط بحرانی
- توزیع ایندکس‌های برداری میان چندین Agent، به‌طوری‌که هر Agent یک ایندکس منحصربه‌فرد را نگه می‌دارد
- تکثیر ایندکس‌ها با ذخیره‌سازی چند نسخه در Agentهای مختلف؛ در صورت از کار افتادن یک Agent، سیستم به‌طور خودکار تعادل را برقرار می‌کند
- انعطاف‌پذیری بالا: امکان انتخاب تعداد ابعاد بردار، تعداد Replicaها و تنظیمات دیگر
- پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف از جمله Python، Golang، Java، Node.js و بیشتر
۱۱- ScaNN
- وب‌سایت: ScaNN در GitHub
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز GitHub: ذکر نشده
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
ScaNN (مخفف Scalable Nearest Neighbors) روشی برای جست‌وجوی کارآمد شباهت برداری در مقیاس بزرگ است. گوگل در ScaNN یک روش فشرده‌سازی کاملا جدید معرفی کرده که دقت را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد. بر اساس نتایج منتشرشده در ann-benchmarks.com، این ابزار عملکردی تا دو برابر بهتر از سایر کتابخانه‌های جست‌وجوی برداری ارائه می‌دهد.
ScaNN شامل قابلیت‌هایی مثل کاهش فضای جست‌وجو (Search Space Trimming) و کوانتیزه‌سازی (Quantization) برای Maximum Inner Product Search است. همچنین توابع فاصله اضافی مثل فاصله اقلیدسی (Euclidean Distance) را پشتیبانی می‌کند.
این پیاده‌سازی برای پردازنده‌های x86 که از AVX2 پشتیبانی می‌کنند طراحی شده است.
۱۲- pgvector
- وب‌سایت: github.com/pgvector/pgvector
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۴٫۵k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
pgvector یک افزونه (Extension) برای PostgreSQL است که امکان جست‌وجوی شباهت برداری را فراهم می‌کند. همچنین می‌توان از آن برای ذخیره بردارهای امبدینگ (Embeddings) استفاده کرد. در نهایت، pgvector کمک می‌کند تا همه داده‌های اپلیکیشن را در یک پایگاه داده واحد نگه دارید.
کاربران این افزونه می‌توانند از تمام قابلیت‌های ارزشمند PostgreSQL بهره‌مند شوند، از جمله: رعایت کامل ACID، بازیابی Point-in-Time، امکان استفاده از JOIN و سایر ویژگی‌های کلیدی که PostgreSQL را محبوب کرده است.
ویژگی‌های کلیدی
- پشتیبانی از جست‌وجوی Exact و Approximate Nearest Neighbor
- پشتیبانی از معیارهای فاصله: L2 Distance، Inner Product و Cosine Distance
- سازگار با هر زبانی که کلاینت PostgreSQL داشته باشد
۱۳- Faiss
- وب‌سایت: github.com/facebookresearch/faiss
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۲۳k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Faiss توسط تیم Facebook AI Research توسعه یافته و یک کتابخانه متن‌باز برای جست‌وجوی سریع شباهت برداری متراکم و خوشه‌بندی داده‌ها است. این کتابخانه روش‌هایی برای جست‌وجوی مجموعه‌ای از بردارها در هر اندازه ارائه می‌دهد، حتی مجموعه‌هایی که ممکن است در حافظه RAM جا نشوند. همچنین شامل کدهایی برای ارزیابی و تنظیم پارامترها است.
Faiss بر پایه نوعی ایندکس ساخته شده که مجموعه‌ای از بردارها را نگه می‌دارد و تابعی برای جست‌وجوی آن‌ها بر اساس L2 Distance و/یا Dot Product فراهم می‌کند. برخی انواع ایندکس (مثل جست‌وجوی دقیق) به‌عنوان خط مبنا (Baseline) ساده استفاده می‌شوند.
ویژگی‌های کلیدی
- بازگرداندن نه‌فقط نزدیک‌ترین همسایه، بلکه دومین، سومین و حتی k-اُمین همسایه
- امکان جست‌وجوی چند بردار به‌صورت هم‌زمان (Batch Processing)
- استفاده از Greatest Inner Product Search به‌جای صرفا جست‌وجوی اقلیدسی حداقلی
- پشتیبانی نسبی از سایر معیارهای فاصله مثل L1، Linf و غیره
- قابلیت Range Search برای بازگرداندن همه عناصری که در شعاع مشخصی از نقطه پرس‌وجو قرار دارند
- امکان ذخیره ایندکس روی دیسک به‌جای نگهداری در RAM
۱۴- ClickHouse
- وب‌سایت: clickhouse.com
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۳۱٫۸k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
ClickHouse یک سیستم مدیریت پایگاه داده ستونی (Column-Oriented DBMS) متن‌باز برای پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) است. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد با اجرای پرس‌وجوهای SQL، گزارش‌های تحلیلی را به‌صورت بلادرنگ (Real-Time) تولید کنند.
هسته اصلی ClickHouse طراحی ستونی منحصربه‌فرد آن است. در این معماری، داده‌ها به‌صورت فشرده و بدون ذخیره‌سازی اضافی همراه مقادیر نگهداری می‌شوند، که همین موضوع کارایی پردازش را به شکل چشمگیری افزایش می‌دهد.
ClickHouse برای پردازش داده‌ها از بردارها استفاده می‌کند؛ رویکردی که باعث افزایش بهره‌وری CPU شده و یکی از دلایل سرعت فوق‌العاده این پایگاه داده است.
ویژگی‌های کلیدی
- فشرده‌سازی داده که به‌طور قابل توجهی کارایی ClickHouse را افزایش می‌دهد
- ترکیب استخراج کم‌تاخیر داده با هزینه کم به‌لطف استفاده از هارددیسک‌های معمولی
- بهره‌گیری از چند‌هسته‌ای و چند‌سروری برای تسریع پرس‌وجوهای عظیم؛ ویژگی‌ای کمیاب در DBMSهای ستونی
- پشتیبانی قدرتمند از SQL برای پردازش طیف گسترده‌ای از پرس‌وجوها
- افزودن مداوم داده و ایندکس‌گذاری سریع برای پاسخ‌گویی به نیازهای بلادرنگ
- تاخیر بسیار کم در پردازش پرس‌وجو، که برای فعالیت‌های آنلاین حیاتی است
۱۵- OpenSearch
- وب‌سایت: opensearch.org
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز GitHub: ذکر نشده
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
OpenSearch یکی از راهکارهای جالب در میان پایگاه‌های داده برداری است. استفاده از OpenSearch به‌عنوان پایگاه داده برداری، قدرت جست‌وجوی کلاسیک، آنالیتیکس و جست‌وجوی برداری را در یک راهکار واحد ترکیب می‌کند. قابلیت‌های برداری OpenSearch توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را سریع‌تر می‌کند، زیرا حجم کاری موردنیاز برای عملیاتی‌سازی، مدیریت و یکپارچه‌سازی دارایی‌های تولیدشده توسط AI را کاهش می‌دهد.
با OpenSearch می‌توانید مدل‌ها، بردارها و داده‌های خود را وارد کنید تا جست‌وجوی برداری، جست‌وجوی واژگانی (Lexical) و جست‌وجوی ترکیبی (Hybrid) را همراه با آنالیتیکس، با کارایی و مقیاس‌پذیری داخلی در اختیار داشته باشید.
ویژگی‌های کلیدی
- به‌عنوان پایگاه داده برداری می‌تواند در موارد مختلفی به کار رود: جست‌وجو، شخصی‌سازی، تضمین کیفیت داده و موتور پایگاه داده برداری
- کاربردهای جست‌وجو شامل جست‌وجوی چندوجهی (Multimodal Search)، جست‌وجوی معنایی، جست‌وجوی تصویری و Agentهای GenAI
- امکان ساخت Embedding برای محصول و کاربر با تکنیک‌های Collaborative Filtering و استفاده از آن برای سیستم‌های پیشنهاددهی
- کمک به عملیات کیفیت داده از طریق Similarity Search برای خودکارسازی شناسایی الگو و داده‌های تکراری
- ارائه یک پلتفرم یکپارچه با پایگاه داده برداری متن‌باز (Apache 2.0) که راهکاری مطمئن و مقیاس‌پذیر برای Embeddingها و جست‌وجوی برداری فراهم می‌کند
۱۶- Apache Cassandra
- وب‌سایت: cassandra.apache.org
- متن‌باز؟ بله
- امتیاز گیت‌هاب: ۸٫۳k ستاره
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
Cassandra یک پایگاه داده NoSQL متن‌باز و توزیع‌شده با ساختار Wide-Column Store است. این پایگاه داده برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها روی تعداد زیادی سرور ارزان‌قیمت طراحی شده و در عین حال دسترس‌پذیری بالا را تضمین می‌کند؛ بدون هیچ نقطه شکست واحد (Single Point of Failure).
قابلیت جست‌وجوی برداری به‌زودی به Cassandra اضافه خواهد شد، که نشان‌دهنده تعهد جامعه Cassandra به ارائه نوآوری‌های قابل اعتماد و سریع است. این ویژگی باعث افزایش محبوبیت Cassandra در بین توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی و کسب‌وکارهایی شده که با کلان‌داده سروکار دارند، چون امکان ساخت اپلیکیشن‌های پیچیده و داده‌محور را فراهم می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی
- اضافه شدن یک نوع داده جدید برای ذخیره‌سازی بردارهای پُربُعد (High-Dimensional Vectors)، که امکان نگهداری و دست‌کاری Embeddingهای Float32 راکه در اپلیکیشن‌های AI پرکاربرد هستند، فراهم می‌کند
- معرفی یک ایندکس جدید متصل به ذخیره‌سازی (Storage-Attached Index – SAI) با نام VectorMemtableIndex برای پشتیبانی از قابلیت ANN (Approximate Nearest Neighbor)
- ارائه یک عملگر جدید در زبان CQL با نام ANN OF برای ساده‌تر کردن اجرای جست‌وجوهای ANN روی داده‌ها
- قابلیت جست‌وجوی برداری در Cassandra به‌عنوان یک افزونه به چارچوب موجود SAI طراحی شده و نیازی به بازطراحی موتور ایندکس‌گذاری اصلی ندارد
۱۷- KDB.AI Server
- وب‌سایت: kdb.ai
- متن‌باز؟ خیر
- امتیاز GitHub: ذکر نشده
چه مسئله‌ای را حل می‌کند؟
KDB.AI یک پایگاه داده و موتور جست‌وجوی برداری مبتنی بر دانش است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر، قابل اعتماد و بلادرنگ بسازند. این ابزار قابلیت‌هایی برای جست‌وجو، سیستم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که نیازمند داده‌های لحظه‌ای هستند.
ویژگی‌های کلیدی
- ویژگی منحصربه‌فرد KDB.AI امکان افزودن زمینه زمانی و معنایی (Temporal & Semantic Context) به اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی است
- یکپارچگی روان با LLMها و جریان‌های کاری یادگیری ماشین مانند LangChain و ChatGPT
- پشتیبانی بومی از Python و APIهای RESTful که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد عملیات متداولی مانند ورود داده، جست‌وجو و تحلیل را در اپلیکیشن‌ها و زبان‌های موردنظرشان انجام دهند
چگونه بهترین پایگاه داده برداری را برای پروژه خود انتخاب کنیم؟
انتخاب پایگاه داده برداری مناسب می‌تواند تاثیر قابل توجهی روی اپلیکیشن شما داشته باشد اما این کار همیشه ساده نیست. عوامل متعددی باید در نظر گرفته شوند از عملکرد و مقیاس‌پذیری پایگاه داده گرفته تا سازگاری آن با سیستم‌های موجود شما. هنگام انتخاب پایگاه داده برداری برای پروژه، به این نکات توجه کنید:
- دقت جست‌وجو: پایگاه داده باید نتایج جست‌وجوی دقیقی ارائه دهد. این موضوع به‌ویژه برای اپلیکیشن‌هایی که به دقت بالا نیاز دارند حیاتی است.
- مقیاس‌پذیری: با رشد داده‌ها، پایگاه داده باید بتواند بدون افت کارایی پاسخ‌گو باشد.
- عملکرد: سرعت و کارایی پایگاه داده را ارزیابی کنید؛ از جمله سرعت ذخیره‌سازی، بازیابی و جست‌وجوی داده‌ها.
- کلاینت‌های زبانی: کتابخانه‌های مخصوص زبان‌های برنامه‌نویسی که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند با پایگاه داده تعامل کنند. انتخاب کلاینتی که هم مستند و کاربرپسند باشد، فرایند یکپارچه‌سازی را ساده‌تر می‌کند.
- پشتیبانی از انواع داده: مطمئن شوید پایگاه داده از نوع داده‌هایی که قصد استفاده از آن‌ها را دارید پشتیبانی می‌کند. بعضی پایگاه‌ها برای داده‌های خاص بهتر عمل می‌کنند.
- یکپارچگی با سیستم‌ها: بررسی کنید پایگاه داده تا چه حد می‌تواند به‌راحتی با سیستم‌های فعلی شما ادغام شود. یکپارچگی روان می‌تواند در زمان و هزینه صرفه‌جویی کند.
- مستندات: وجود مستندات جامع برای پیاده‌سازی درست ضروری است. این مستندات باید شامل دستورالعمل‌ها، راهکارهای رفع خطا و پیشنهادهایی برای بهینه‌سازی هم باشند.
جمع‌بندی
با گسترش داده‌های پیچیده و غیرساخت‌یافته مثل تصاویر، ویدئوها و زبان طبیعی، پایگاه‌های داده سنتی دیگر پاسخ‌گوی نیازها نیستند. در اینجا پایگاه‌های داده برداری وارد عمل می‌شوند و راهکاری قدرتمند برای مدیریت و بازیابی بردارهای امبدینگ (Vector Embeddings) ارائه می‌دهند؛ بردارهایی که سوخت اصلی اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مدرن محسوب می‌شوند.
برخلاف پایگاه‌های داده رابطه‌ای یا NoSQL، پایگاه‌های داده برداری به‌طور اختصاصی برای پشتیبانی از نیازهای جست‌وجوی مبتنی بر شبکه‌های عصبی و ابزارهای مجهز به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ساخته شده‌اند.
امیدواریم مرور جامع ۱۷ پایگاه داده برداری برتر به شما کمک کند تا بهترین گزینه را متناسب با نیازهای پروژه‌تان انتخاب کنید. با ادامه رشد و تسلط هوش مصنوعی در صنعت فناوری، پایگاه‌های داده برداری به بخش جدایی‌ناپذیر زیرساخت‌ها تبدیل خواهند شد و بدون تردید ابزارها و راهکارهای بیشتری در این حوزه ظهور خواهند کرد.
منابع
سوالات متداول
پایگاه داده رابطه‌ای برای داده‌های ساخت‌یافته (ردیف و ستون) طراحی شده، در حالی که پایگاه داده برداری مخصوص داده‌های غیرساخت‌یافته است و جست‌وجوی شباهت (Similarity Search) روی بردارهای پر‌بُعد را بهینه‌سازی می‌کند.
کتابخانه‌های برداری معمولا برای کاربردهای پژوهشی یا داده‌های ایستا استفاده می‌شوند و اغلب داخل موتورهای جست‌وجو یا DBMSهای موجود ادغام می‌شوند. اما پایگاه داده برداری برای اپلیکیشن‌های پویا و در حال تغییر (مثل سیستم‌های توصیه‌گر یا جست‌وجوی معنایی) طراحی شده‌اند.
دقت جست‌وجو، مقیاس‌پذیری، سرعت بازیابی، پشتیبانی از انواع داده، کلاینت‌های زبانی، امکان یکپارچگی با سیستم‌های موجود و مستندات فنی جامع از مهم‌ترین معیارها هستند.
بیشتر در اپلیکیشن‌های AI و LLMها استفاده می‌شوند اما در حوزه‌هایی مثل امنیت سایبری، تحلیل داده‌های ژنتیکی، جست‌وجوی تصویری و حتی تجارت الکترونیک هم کاربرد دارند.
دیدگاهتان را بنویسید