2023年、ベクターデータベース選定のための比較とガイド / Picking a vector database: a comparison and guide for 2023

• LLM、RAG、Semantic Search などのアプリケーションで使用する Vector Database を選定するための比較・ガイド記事で、Vectorview 共同創業者エミル・フローベリ（Emil Fröberg）による記事を翻訳したものです。

• Pinecone、Weviate、Milvus、Qdrant、Chroma、Elasticsearch、PGvector の 7 つの Vector Database を比較しています。

• 比較項目は次のとおりです。

  1. オープンソースかどうか
  2. セルフホスティング可能かどうか
  3. クラウド管理に対応しているかどうか
  4. ベクター専用かどうか
  5. 開発者体験とコミュニティ
  6. QPS(Query-per-Second) とレイテンシー(Latency)
  7. サポートするインデックスの種類
  8. ハイブリッド検索およびディスクインデックス対応の有無
  9. ロールベースアクセス制御(RBAC) 対応の有無
  10. 動的セグメント vs. 静的データシャーディング
  11. 無料ホスティング層の提供有無と価格

• 原文: https://benchmark.vectorview.ai/vectordbs.html