| 序号 | 向量数据库 | 特点 | 定价 | 用户最喜欢 | 用户不喜欢 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Pinecone | 无服务器、易用的向量存储，支持大型嵌入和低延迟的向量搜索，兼容多个AI/LLM模型，如OpenAI等 | 入门版：免费（2GB存储）；标准版：$0.33/GB/月；企业版：定价待发布 | 易用性、元数据过滤、高效的每秒查询（QPS）、并行处理、批处理，低延迟检索 | 数据中心托管选项有限、安全措施不足（如缺乏多因素认证MFA验证） | 大规模搜索、推荐系统、AI应用 |
| 2 | Zilliz | 基于开源Milvus，提供更快的搜索能力和大规模向量处理，集成Cardinal搜索引擎和AUTOINDEX | 入门版：免费；标准版：$99/月；企业版：$155/月 | 适合大规模向量数据处理，支持Tensorflow、Pytorch，用户友好的仪表盘和API | 缺少定制化仪表盘功能，警报排序功能不足 | 语义搜索、大规模向量数据管理、云服务 |
| 3 | Weaviate | 开源数据库，支持准确数据索引和单级过滤，适合快速开发并通过预构建模块消除自定义编码 | 免费沙箱：14天试用；无服务器版：从$25/月开始；企业版：按需提供 | 界面友好、易于导航、提供快速的客户支持，社区资源丰富，灵活性高，与AI项目兼容性强 | 学习曲线较陡，特别是对于新手用户；需要较高的技术编程技能 | 数据索引、AI开发、语义搜索 |
| 4 | PG Vector | PostgreSQL扩展，支持向量数据存储、索引和查询，支持内积和余弦距离计算 | 开源（免费） | 无缝集成PostgreSQL，便于机器学习嵌入，无需破坏现有数据堆栈 | 尚在开发中，兼容性问题影响稳定性，部分版本的PostgreSQL不兼容 | 数据存储、机器学习应用、相似性搜索 |
| 5 | Supabase | 基于Postgres的向量数据库，使用PG Vector，支持知识库扫描和语义相似性搜索 | 免费版：50,000月活跃用户，500MB空间；专业版：$25/月；团队版：$599/月 | 提供与Postgres兼容的强大查询功能，易于使用，开源并支持自托管 | 缺乏易于访问的日志，调试数据库问题具有挑战性 | AI应用、知识库管理、数据库应用 |
| 6 | DataStax | 基于Apache Cassandra，提供向量相似性搜索和AI/ML集成支持，适用于结构化和非结构化数据 | 免费版：80GB存储；按需付费（企业版） | 提供协作支持、企业级稳定性和高可用性，支持广泛的数据格式 | 文档不足，支持虽好但存在学习曲线和理解困难 | 向量相似性搜索、RAG应用、AI数据处理 |
| 7 | KX | 多模态数据处理，支持时间序列数据分析和混合搜索 | 云版：免费（4GB内存和30GB存储）；服务器版：90天评估期 | 简洁的语法设计，支持混合编程，性能优越，处理时间序列数据高效 | 学习曲线较陡，编程语言需要特殊思维转变，工具相对有限 | 时间序列分析、混合搜索、非结构化数据处理 |
| 8 | Milvus | 开源向量数据库，支持大规模非结构化数据的相似性搜索，具备高可用性和云原生架构 | 开源（免费） | 支持大规模数据集，广泛的API支持，适合多种应用场景，活跃的用户社区 | RESTful查询速度较慢，Python和Java API性能更好 | 大规模数据处理、推荐系统、图像和视频相似性搜索 |
简单总结一下：
定价结构：
Pinecone、Zilliz、Milvus等开源数据库通常提供免费的入门版，并且根据存储和查询需求按量收费。商业版则为企业提供更高性能和额外功能。
Supabase和DataStax也有按需付费的定价方式，但提供免费版本支持入门使用。
用户喜好：
多数用户赞赏这些数据库的易用性、高效的查询性能和强大的功能，特别是在处理大规模向量数据和与AI/LLM兼容方面。
Weaviate和PG Vector因其开源性质和与Postgres的良好兼容性被开发者青睐。
用户不满：
一些数据库存在学习曲线陡峭、稳定性问题和有限的定制选项，如Weaviate、PG Vector和KX，它们需要较强的技术背景才能充分利用其功能。
Pinecone的用户反馈表明它的数据中心托管选项有限，且缺乏某些安全措施。
适用场景：
向量数据库的应用范围广泛，从语义搜索、推荐系统到AI数据处理和时间序列分析。开源数据库（如Milvus、PG Vector）适合需要高度定制的项目，而商业解决方案（如Pinecone、Zilliz）则适用于快速部署、企业级应用。
选择合适的数据库需根据具体的业务需求、预算以及技术栈来决定。如果您的重点是大规模数据处理和高效搜索，可以考虑Milvus或Pinecone。如果需要更灵活的开源解决方案，Weaviate和PG Vector则是不错的选择。
最终，选择哪个向量数据库取决于您的具体用例和组织需求，包括您是否需要云托管或开源解决方案，以及您对性能、成本和易用性的偏好。希望这个列表能帮助您更接近找到合适的解决方案！