파인콘

• 간단한 API

• 빠른 검색 성능

• 클라우드 기반으로 쉬운 확장성

• 높은 가용성 및 보안성

• 제어에 제한이 있을 수 있음

밀버스

• 오픈 소스

• 고성능

• 광범위한 AI 애플리케이션 지원

• 무료로 사용 가능

• 높은 수준의 제어가 가능

• 관리와 유지보수 필요

쿼드런트

• 오픈 소스

• 고성능

• 유연한 데이터 모델링 및 고급 필터링 기능

• 벡터 및 스칼라 데이터 모두 지원

• 복잡한 검색 쿼리 가능

• 커뮤니티 지원이 밀버스나 엘라스틱서치에 비해 제한적

크로마

• LLM을 위한 벡터 데이터베이스

• 텍스트 데이터와 언어 모델에 특화된 기능을 제공

• 이미지나 오디오 데이터 같은 다른 유형의 벡터 데이터 처리에는 덜 최적화되어 있음

엘라스틱서치

• 널리 사용되는 검색 엔진

• 벡터 검색과 전통적인 텍스트 검색을 모두 지원

• 다양한 플러그인 및 통합 옵션

• 벡터 검색에 대해 다른 전문 벡터 데이터베이스만큼 강력하지 않을 수 있음

• 데이터 사이즈가 커지면 그에 따라 리소스 사용량이 높을 수 있음

파이스

• 오픈 소스

• 고성능

• 무료로 사용 가능

• GPU와 결합하여 빠른 검색 기능 제공

• 인덱스에 대한 사전 지식이 필요