本文主要是介绍《向量数据库指南》——向量数据库Weaviate Cloud 特性对比，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
随着以 Milvus 为代表的向量数据库在 AI 产业界越来越受欢迎，传统数据库和检索系统也开始在快速集成专门的向量检索插件方面展开角逐。
例如 Weaviate 推出开源向量数据库，凭借其易用、开发者友好、上手快速、API 文档齐全等特点脱颖而出。同样，Zilliz Cloud/Milvus 向量数据库因为能够高性能、低时延处理海量数据而备受瞩目。
二者都是专为向量数据打造，但适用于不同场景。Weaviate 更适合需要快速集成向量数据库的开发人员。如果应用系统更注重可扩展性、高性能、低时延，Zilliz Cloud/Milvus 是更合适的选择，因为其架构更灵活，性能更佳，更稳定，适用于对性能指标有着严格要求的场景。
本文将撇开这些表面差异，通过比较二者的性能基准测试结果和 Weaviate Cloud 的相关特性，深入探究 Weaviate Cloud 和 Zilliz Cloud 的差异。
Weaviate Cloud 特性对比
随着向量数据库可以存储的数据量呈几何级数的增长，性能也成为了向量数据库的重大挑战。为了保障数据检索性能，数据库的跨节点横向扩展能力至关重要。另外，数据插入速率、检索速率以及底层硬件的不同可能会衍生出不同的应用需求，这也让全局参数调节能力成为向量数据库的必备能力之一。
<这篇关于《向量数据库指南》——向量数据库Weaviate Cloud 特性对比的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
