Pythonで利用可能なベクトルDBライブラリ一覧
近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）のRAG（Retrieval Augmented Generation）用途で、ベクトルDB（ベクトルデータベース）の需要が高まっています。今回は、Pythonから利用できる代表的なベクトルDBライブラリを調べてリストアップしてみました。
主なベクトルDBライブラリ（Python対応）
Milvus
OSSベースでコミュニティも活発
Python SDK: pymilvus
RAG用途でよく使われる
Weaviate
LLMとの連携機能が標準で豊富
Python SDK: weaviate-client
データのスキーマ定義・REST/GraphQLも対応
Qdrant
高速な近傍探索
Python SDK: qdrant-client
軽量なローカル運用も可能
Pinecone
完全マネージドのクラウドサービス
Python SDK: pinecone-client
セットアップが簡単・スケールも容易
Chroma
Pythonのpipだけで導入可能
ローカルでのRAGプロトタイプに最適
FAISS
インデックスライブラリ。DBサーバ機能は持たない
Pythonバインディングあり
ミニマルな高速近傍探索用途に
企業内などを取り扱いたい場合、独自のRAGを構築して細かくカスタマイズすると回答精度の向上が期待できます。
それぞれのライブラリを調査したら、また記事を上げてみたいと思います！
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