免费向量数据库积分值多少钱？
免费向量数据库积分从 300 美元的试用期到 100,000 美元的赠金不等，而且由于该领域竞争激烈，且竞争对手资金雄厚，因此这些优惠相对于实际基础设施成本而言异常慷慨。
向量搜索是初创公司在第一年几乎可以完全通过积分来支付的少数 AI 基础设施费用之一。追逐同一批买家的供应商数量超过了市场所能支持的数量，而这种竞争就体现在免费积分上。
AI Perks 跟踪了该领域所有供应商的当前条款，以及来自 194 家公司的 770 万美元积分。
| 提供商 | 免费积分 | 积分可购买 |
|---|---|---|
| Weaviate | 最高 100,000 美元 | Weaviate Cloud 上的托管向量和混合搜索 |
| Neon | 最高 100,000 美元 | Serverless Postgres，通过 pgvector 进行向量搜索 |
| MongoDB Atlas | 最高 25,000 美元 | 文档存储以及向量和全文搜索 |
| Redis Cloud | 最高 10,000 美元 | 内置向量搜索的内存存储 |
| Elastic Cloud | 最高 5,000 美元 | 搜索、日志分析和向量检索 |
| Qdrant Cloud | 2,000 美元 | 开源 Qdrant 引擎的托管服务 |
| Pinecone | 300 美元 | 全功能评估试用 |
| Supabase | 300 美元 | Postgres，支持 pgvector，以及身份验证和存储 |
该类别总计：超过 240,000 美元。
这些数字不能直接比较。一家提供商的高昂标价可能会导致相同的存储向量数量，因为其免费赠金较大，但如果选择另一家更便宜的提供商，则数量会少很多。将这些数字视为运行时间，而不是价值。
向量数据库实际上是做什么用的
向量数据库存储嵌入，并快速回答一个问题：我的语料库中有什么与此最相似？这是每个 RAG 系统、语义搜索功能和推荐引擎的检索部分。
语言模型对您的文档、工单或产品目录一无所知。检索是在查询时将您的数据置于模型前的机制，而向量数据库就是检索发生的地方。
三种工作负载占了大多数实际用例：
检索增强生成。 您将文档分块、嵌入，并在查询时获取与用户问题最相关的少数几块，以便模型从您的数据中回答，而不是猜测。
语义搜索和混合搜索。 用户通过含义进行搜索，而不是通过精确的关键字。混合搜索将语义搜索与传统的关键字匹配相结合，而这比大多数团队期望的更重要，因为真实用户会输入产品代码和专有名词。
去重、聚类和推荐。 相似性搜索是相同的基本操作，无论是将问题与文档匹配，还是将用户与产品匹配。
令人不安的真相是，在小规模使用时，这些功能都不需要专用的向量数据库。几千个向量可以存储在内存中，并且暴力相似性搜索足够快。数据库的成本效益体现在这个点之上。
向量数据库的成本如何随规模变化
向量数据库定价主要取决于内存中驻留的索引量，而不是您运行的查询次数，这使得账单成为固定的月度基础成本，而不是随着流量变化的消费曲线。
这是与模型 API 账单最大的区别，后者在安静的一周内不会产生任何费用。向量索引在安静的一周内成本相同。
三个变量决定了基础成本：
向量数量乘以维度。 这是索引的原始大小。1000 万个 1536 维度的向量，其存储量大约是相同语料库在 384 维度下的四倍。
副本和可用性。 生产环境通常至少需要两个副本，这会将驻留存储量翻倍，而无需额外服务一个查询。
索引类型。 近似索引会牺牲召回率来换取内存和速度。默认配置通常不是您召回目标的最便宜配置。
让团队陷入陷阱的是嵌入维度。选择 3072 维度的模型而不是 768 维度的模型，会使您的存储账单永久翻四倍，而召回率的提升在特定领域的语料库上通常是边际的。许多现代嵌入模型支持截断到更小的维度，而质量损失很小，在加载 1000 万个向量之前进行测试是整个项目中最高效的一小时。
如何在 Pinecone、Weaviate、Qdrant 和 pgvector 之间选择
在向量数量大约一百万以下，并且已经在使用 Postgres 的情况下，pgvector 通常是正确的选择。专用向量数据库的成本效益会随着规模的增长而体现，或者如果您需要进行严格的元数据过滤或混合搜索，则会更早体现。
一个简短的决策指南：
已经在 Postgres 上，向量数量大约一百万以下。 在 Neon 或 Supabase 上使用 pgvector。一个数据库，一个备份方案，并且您可以在单个查询中将向量结果与关系数据连接起来。最后一点的价值超过大多数基准测试。
严格的元数据过滤。 如果大多数查询是“与此相似，但仅限于此租户、此语言、今年更新的”，那么像 Qdrant 和 Weaviate 这样的专用引擎在过滤搜索方面比附加的索引要好得多。朴素的过滤会破坏召回率，而这正是通用数据库最先遇到困难的地方。
混合搜索是产品核心。 Weaviate、Elastic 和 MongoDB Atlas 都原生结合了关键字和向量检索，这使您无需构建和调整自己的融合层。
您已经为 Redis 或 MongoDB 付费。 两者现在都支持向量搜索。在您已经运行和拥有人员的现有基础设施中添加向量，比在您的架构中添加第九个服务要便宜。
您希望零运维开销。 Pinecone 是该领域中最易于管理的选项，这正是其免费优惠是短期评估试用而不是大型赠金的原因。
AI Perks 列出了哪些提供商目前有开放的计划以及每项计划的要求。
以什么顺序申请
首先申请您已有的数据库，然后申请大型类别赠金，最后申请短期评估试用，因为一旦您接受试用，即使您尚未准备好使用它们，计时也会开始。
首先，您已有的数据库。 如果您使用 Supabase、Neon、MongoDB 或 Redis，积分将附加到您已在支付的账单上，无需迁移。这是免费的钱，没有架构成本。请访问 getaiperks.com 并按数据库类别筛选。
其次，大型类别赠金。 Weaviate 和 Neon 处于最高级别。这些值得申请，即使您尚未承诺使用它们，因为批准率各不相同，并且拥有已批准的赠金是架构决策中合法的一个考量因素。
第三，相邻基础设施。 MongoDB Atlas、Redis Cloud 和 Elastic Cloud 都与您的云提供商分开计费，这意味着这些积分可以与 AWS、Google Cloud 或 Azure 的赠金叠加，而不是重叠。
最后，评估试用。 Pinecone 的 300 美元是为了在您自己的数据上进行适当的基准测试，而不是用于生产。在您计划实际运行该基准测试的周开始使用它。
资格取决于您所处的阶段和融资情况，并且对于上表中的每个计划都不同。每个计划的当前要求均列于 getaiperks.com。
创始人对向量数据库积分的误解
最昂贵的错误是先选择向量数据库，然后再选择嵌入模型。嵌入模型决定了您的索引大小、召回率上限和迁移成本，而数据库是更容易更换的一半。
其他四个值得避免的模式：
将积分作为选择的理由。 一笔 100,000 美元的赠金将您推向不适合您工作负载的基础设施，其工程时间成本将高于节省的托管费用。根据匹配度进行选择，然后再为其融资。
忘记嵌入账单。 向量数据库积分涵盖存储和搜索。它们不涵盖生成嵌入的费用，这是一笔模型 API 账单，需要单独的积分。
低估重新嵌入的成本。 在不同向量数据库之间迁移很容易。在不同嵌入模型之间迁移意味着重新生成您语料库中的每个向量，这是真正的锁定。
在没有工作负载之前就开始计时。 在您有数据可供索引之前获得的时间限制积分，其大部分价值将浪费在空索引上。
为全栈而不是单层融资的创始人最终会走得最远。AI Perks 跟踪了 194 家公司的 770 万美元积分，因此数据库、计算和模型调用都可以同时得到覆盖。
常见问题解答
哪个向量数据库为初创公司提供最多的免费积分？
Weaviate 在该领域提供最大的专用向量数据库赠金，高达 100,000 美元，Neon 在 Postgres 和 pgvector 方面也达到了相同的数额。MongoDB Atlas 以高达 25,000 美元紧随其后。正确的选择取决于您的工作负载，而不是标榜的数字。当前条款可在 getaiperks.com 上跟踪。
我需要向量数据库，还是 pgvector 就够了？
对于大多数向量数量大约一百万以下的初创公司来说，您现有的 Postgres 中的 pgvector 就足够了，并且要简单得多。您将获得一个备份方案而不是两个，并且可以直接将向量结果与关系数据连接起来。专用引擎在严格的元数据过滤、混合搜索和超过该规模的情况下更胜一筹。
我可以叠加向量数据库积分与 OpenAI 或 Anthropic 积分吗？
是的，您应该这样做。它们涵盖不同的账单。向量数据库积分用于存储和搜索嵌入，而模型积分用于生成这些嵌入以及基于检索构建的答案。两者兼备是如何在 getaiperks.com 上覆盖一整年的。
没有积分的情况下，向量数据库的实际成本是多少？
一个小索引通常每月成本几十美元，而当您拥有数千万个向量并带有副本以确保可用性时，成本会上升到几百或几千美元。标价因提供商而异，并且经常变化，因此请根据您自己的语料库进行基准测试，而不是依赖定价页面的比较。
向量数据库积分是否涵盖嵌入成本？
不。生成嵌入是模型 API 调用，由您的模型提供商计费，而不是由向量数据库计费。只有数据库积分的团队仍然需要支付嵌入其语料库的费用，并且在模型更改后重新嵌入通常是更大的账单。在 getaiperks.com 上为两层都融资。
以后在不同向量数据库之间迁移是否很难？
迁移数据库很简单，因为您只是在移动已经拥有的向量。困难的迁移是更改嵌入模型，这会使所有存储的向量失效，并需要重新生成整个语料库。仔细选择嵌入模型，并将数据库视为一个可逆的决策。
存储向量。让别人来支付索引的费用。