Annoy vs Voyager: Das richtige Vektorsuch-Tool für GenAI auswählen
Da KI-gesteuerte Anwendungen weiter wachsen, ist der Bedarf an schnellen und skalierbaren Tools für die Vektorsuche unverzichtbar geworden. Vektorsuche ist ein Schlüsselelement in Empfehlungssystemen, Bildabruf, Natural Language Processing (NLP) und anderen Bereichen, in denen das Finden von Ähnlichkeiten zwischen hochdimensionalen Daten entscheidend ist. Unter den vielen verfügbaren Tools für die Vektorsuche sind Annoy und Voyager zwei weit verbreitete Optionen, die jeweils unterschiedliche Vorteile bieten.
In diesem Artikel vergleichen wir Annoy und Voyager und konzentrieren uns dabei auf ihre Funktionen, Suchmethoden, Skalierbarkeit und Anwendungsfälle, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welches besser für Ihre Anforderungen geeignet ist.
Was ist Vektorsuche?
Bevor wir in die Details von Annoy und Voyager eintauchen, ist es wichtig, die Vektorsuche zu verstehen. Einfach ausgedrückt findet Vektorsuche, oder Vektorähnlichkeitssuche, die nächstgelegenen Vektoren (Datenpunkte) in einem hochdimensionalen Raum zu einem gegebenen Abfragevektor. Diese Vektoren werden häufig von Machine-Learning-Modellen generiert, um das Wesentliche der unstrukturierten Daten zu erfassen (z. B. die Bedeutung eines Satzes oder die Merkmale eines Bildes).
Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken, bei denen Suchen auf exakten Übereinstimmungen oder Filterung basieren, konzentriert sich die Vektorsuche auf Ähnlichkeit. Ziel ist es, Vektoren zu finden, die basierend auf einer Distanzmetrik (wie euklidischer Distanz oder Kosinusähnlichkeit) „nah“ beieinander liegen. Beispielsweise können Vektoren Wörter oder Sätze im Natural Language Processing (NLP) darstellen, und die Vektorsuche hilft dabei, die semantisch ähnlichsten Wörter oder Texte zu finden. In Empfehlungssystemen identifiziert die Vektorsuche Elemente, die den Präferenzen eines Benutzers am nächsten kommen. Vektorsuchen spielen auch eine entscheidende Rolle bei retrieval augmented generation (RAG), einer Technik, die die Ausgabe großer Sprachmodelle (LLMs) erweitert, indem sie ihnen zusätzliche Kontextinformationen bereitstellt.
Auf dem Markt gibt es viele Lösungen zur Durchführung von Vektorsuchen, darunter:
- Vektorsuchbibliotheken wie Annoy und Voyager.
- Speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Add-ons
Was ist Annoy? Ein Überblick
Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) ist eine von Spotify entwickelte Open-Source-Bibliothek, die für die effiziente Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Suche in hochdimensionalen Räumen konzipiert ist. Ihre Hauptfunktion besteht darin, auf Basis von Vektoreinbettungen schnell Elemente zu finden, die einem gegebenen Abfrageelement ähnlich sind. Annoy ist besonders nützlich bei der Arbeit mit großen Datensätzen, bei denen exakte Übereinstimmungen weniger wichtig sind als das schnelle Finden von Ergebnissen, die „nah genug“ sind. Basierend auf Benutzerpräferenzen wird es häufig verwendet, um Empfehlungsmaschinen zu erstellen, die ähnliche Elemente vorschlagen (wie Songs, Produkte oder Videos).
Kernfunktionen und Stärken von Annoy
- Ungefähre Suche nach nächsten Nachbarn: Annoy ist für seine Geschwindigkeit bei der Durchführung ungefährer Suchen nach nächsten Nachbarn (ANN) bekannt, die Ergebnisse liefern, die „nah genug“ sind, ohne exakte Übereinstimmungen zu erfordern. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die mit riesigen Datensätzen arbeiten, bei denen eine exakte Suche zu langsam oder ressourcenintensiv sein könnte.
- Baumbasierte Indexierung: Annoy verwendet Random-Projection-Trees zur Indexierung von Daten, was Suchabfragen beschleunigt, indem die Daten in leichter handhabbare Teilmengen organisiert werden.
- Festplattenbasierte Speicherung: Eine der wertvollsten Funktionen von Annoy ist, dass es seine Indizes auf der Festplatte speichert. Das bedeutet, dass große Datensätze, die nicht in den Arbeitsspeicher passen, dennoch effizient indexiert und durchsucht werden können. Die festplattenbasierte Speicherung von Annoy ermöglicht außerdem die gemeinsame Nutzung von Indizes über verschiedene Prozesse hinweg und hilft so, den Speicherverbrauch zu reduzieren.
- Speichereffizienz: Annoy ist darauf optimiert, effizient mit Speicher zu arbeiten. Es ermöglicht Ihnen, den Index im Arbeitsspeicher zu erstellen und auf der Festplatte zu speichern, wodurch es möglich wird, große Datensätze zu verarbeiten, selbst wenn Sie nicht genügend RAM haben. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn der Arbeitsspeicher Ihres Systems eine Einschränkung darstellt.
- Unveränderliche Indizes: Sobald ein Index in Annoy erstellt wurde, kann er nicht mehr geändert werden. Wenn sich der Datensatz ändert, müssen Sie den gesamten Index neu erstellen. Das macht es zu einer guten Wahl für statische Datensätze, bei denen sich die Daten nicht häufig ändern.
- Batch-Abfragen: Sie können mehrere Abfragen parallel ausführen, was hilft, den Suchprozess weiter zu optimieren, insbesondere für Anwendungen mit hohem Durchsatz.
- Sprachunterstützung: Annoy wird hauptsächlich in Python verwendet, ist aber aus Leistungsgründen in C++ geschrieben.
Die Stärke von Annoy liegt in seiner Einfachheit und seiner Fähigkeit, hochdimensionale Vektorsuchen schnell und effizient zu verarbeiten. Allerdings opfert es ein gewisses Maß an Genauigkeit, um diese Leistungsgewinne zu erzielen.
Was ist Voyager? Ein Überblick
Voyager ist Spotifys neueste Vektorsuchbibliothek, die als Ersatz für Annoy entwickelt wurde. Aufbauend auf hnswlib ist Voyager für moderne Anwendungsfälle der Suche nach nächsten Nachbarn optimiert, die höhere Geschwindigkeit und Genauigkeit, bessere Speichereffizienz und größere Flexibilität erfordern. Es bietet außerdem starke, produktionsreife Funktionen, die es besser für Bereitstellungen auf Unternehmensebene geeignet machen.
Kernfunktionen und Stärken von Voyager
- Geschwindigkeit und Genauigkeit: Voyager bietet mehr als die 10-fache Geschwindigkeit von Annoy bei gleichbleibender Recall-Rate. Es liefert außerdem bis zu 50 % mehr Genauigkeit bei gleichem Geschwindigkeitsniveau und bietet präzisere Ergebnisse, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
- Speichereffizienz: Voyager ist äußerst speichereffizient und verwendet bis zu 4-mal weniger Speicher als Annoy, dank der Verwendung der 8-Bit-Gleitkommadarstellung E4M3. Das macht es ideal für speicherbeschränkte Umgebungen.
- Multithreading und Skalierbarkeit: Voyager unterstützt multithreaded Indexerstellung und Abfragen, wodurch es hoch skalierbar ist. Ob Sie eine kleine App oder eine große Unternehmenslösung erstellen, Voyager kann die Arbeitslast effizient bewältigen.
- Sprachunterstützung: Im Gegensatz zu vielen Suchwerkzeugen für nächste Nachbarn, die nur Python unterstützen, bietet Voyager identische Schnittstellen für Python und Java, was es vielseitiger für verschiedene Entwicklungsumgebungen macht.
- Fehlertolerant und produktionsreif: Voyager enthält fehlertolerante Indexdateien mit Erkennung von Beschädigungen, wodurch sichergestellt wird, dass das System groß angelegte Bereitstellungen ohne das Risiko von Datenbeschädigung bewältigen kann.
- Google-Cloud-Integration: Voyager bietet integrierte Unterstützung für streambasierte I/O von Google Cloud Services, sodass Sie Indizes direkt aus der Cloud streamen können, was die Verwaltung großer Datensätze vereinfachen kann.
Voyager ist auf den Produktionseinsatz ausgelegt und bietet Geschwindigkeit, Genauigkeit und Speichereffizienz sowie starke Sprachunterstützung und Kompatibilität mit cloudbasierter Infrastruktur.
Wichtige Unterschiede zwischen Annoy und Voyager
Suchmethodik
Annoy verwendet Random-Projection-Trees für seine approximative Suche nach nächsten Nachbarn und priorisiert Geschwindigkeit auf Kosten einer gewissen Genauigkeit. Diese Methode funktioniert gut, wenn der Suchdatensatz groß ist und Sie keine perfekten Ergebnisse benötigen. Im Gegensatz dazu basiert Voyager auf hnswlib, das den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus einsetzt. Diese Methode bietet eine bessere Genauigkeit und Geschwindigkeit und übertrifft Annoy in den meisten Anwendungsfällen, insbesondere wenn Präzision wichtig ist.
Datenverarbeitung
Annoy ist für unstrukturierte Daten und hochdimensionale Vektorsuchen optimiert. Sein baumbasierter Ansatz verarbeitet große Datenmengen effizient, ist jedoch nicht sehr flexibel, wenn es um strukturierte oder halbstrukturierte Daten geht. Voyager hingegen ist flexibler. Während beide Vektordaten verarbeiten, macht Voyagers Design, insbesondere sein Multithreading und die Google-Cloud-Integration, es besser geeignet für komplexere, großskalige Datenumgebungen, in denen mehrere Datentypen beteiligt sind.
Skalierbarkeit und Leistung
Beide Tools skalieren gut, aber Voyager bietet mit seiner Unterstützung für multithreaded Indexerstellung und Abfragen mehr Skalierbarkeitsoptionen. Voyagers fehlertolerante Indexdateien und Cloud-Kompatibilität erleichtern außerdem die Skalierung über verteilte Systeme oder Cloud-Umgebungen hinweg. Annoy ist einfacher bereitzustellen und kann große Datensätze effizient verarbeiten, ist jedoch nicht so robust in Bezug auf Skalierbarkeit auf Unternehmensebene oder cloud-native Architekturen.
Flexibilität und Anpassung
Annoy bietet grundlegende Anpassungsmöglichkeiten, aber sein Hauptfokus liegt auf der approximativen Suche nach nächsten Nachbarn, was seine Flexibilität bei der Anpassung an verschiedene Datentypen oder Suchmethoden einschränkt. Voyager hingegen wurde mit Anpassbarkeit im Blick entwickelt. Benutzer können die Leistung basierend auf ihren spezifischen Anforderungen feinabstimmen und zwischen Geschwindigkeit, Genauigkeit, Latenz und Kosten abwägen. Dadurch eignet sich Voyager besser für Anwendungen, die stärker maßgeschneiderte Lösungen erfordern.
Integration und Ökosystem
Annoy ist eine eigenständige Bibliothek mit begrenzter Unterstützung für die Integration in größere Ökosysteme. Es funktioniert gut mit Python-basierten Projekten, verfügt jedoch nicht über die umfassenderen Integrationsmöglichkeiten, die für Unternehmensumgebungen erforderlich sind. Voyager glänzt hier und bietet nahtlose Integration mit cloudbasierten Diensten wie Google Cloud sowie vollständige Unterstützung für Java und Python. Dadurch lässt sich Voyager leichter in größere Datenpipelines, Machine-Learning-Workflows und Unternehmenssysteme integrieren.
Benutzerfreundlichkeit
Annoys Einfachheit ist eine seiner größten Stärken. Es ist leicht einzurichten und zu verwenden, insbesondere wenn Sie in einer Python-Umgebung arbeiten. Allerdings ist sein Umfang relativ begrenzt. Voyager hingegen bietet mehr Funktionen und Flexibilität, bringt jedoch aufgrund seiner zusätzlichen Möglichkeiten und Anpassungsoptionen eine etwas höhere Lernkurve mit sich. Die Tatsache, dass Voyager produktionsbereit ist und umfangreiche Dokumentation sowohl für Python als auch für Java enthält, hilft jedoch dabei, den Prozess der Integration in komplexere Systeme zu erleichtern.
Kostenüberlegungen
Annoy ist vollständig Open Source und verursacht keine Lizenzkosten. Benutzer müssen jedoch weiterhin Infrastruktur- und Skalierungskosten berücksichtigen, wenn sie es in großskaligen Umgebungen bereitstellen. Voyager, da es neuer und fortschrittlicher ist, kann zusätzliche Kosten verursachen, insbesondere wenn Sie verwaltete Dienste wie Google Cloud zum Hosten seiner Indizes verwenden. Dennoch können Voyagers Speichereffizienz und seine Fähigkeit, große Datensätze in großem Maßstab zu verarbeiten, im Laufe der Zeit zu Kosteneinsparungen führen, insbesondere für Anwendungen auf Unternehmensebene.
Sicherheitsfunktionen
Annoy verfügt nicht über integrierte Sicherheitsfunktionen. Nutzer müssten Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle bei Bedarf separat implementieren. Voyager, das für Produktionsumgebungen entwickelt wurde, bietet bessere Unterstützung für fehlertolerante Indexdateien und Korruptionserkennung, aber Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrolle müssten dennoch außerhalb des Tools selbst implementiert werden.
Wann Annoy die richtige Wahl ist
Annoy ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn:
- Sie an einem kleineren Projekt arbeiten, bei dem eine approximative Suche nach nächsten Nachbarn ausreichend ist.
- Ihre Anwendung keine strukturierten oder semi-strukturierten Daten verarbeiten muss.
- Sie Geschwindigkeit gegenüber Genauigkeit priorisieren und die Präzision der Suchergebnisse weniger kritisch ist.
- Sie durch Speicherressourcen eingeschränkt sind, aber große Datensätze effizient verarbeiten müssen.
- Ihr Team ein leichtgewichtiges, einfach zu verwendendes Tool mit minimalem Einrichtungsaufwand bevorzugt.
Wann Voyager die richtige Wahl ist
Voyager ist die bessere Wahl, wenn:
- Sie ein hohes Maß an Genauigkeit benötigen und präzise Ergebnisse für Ihre Suchen nach nächsten Nachbarn brauchen.
- Ihre Anwendung strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeitet und Sie mehr Flexibilität benötigen.
- Sie in einer groß angelegten, cloudbasierten Umgebung arbeiten und eine nahtlose Integration mit Cloud-Diensten wie Google Cloud benötigen.
- Ihr Projekt Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten ausbalancieren muss, mit der Option, die Suchalgorithmen und Datenverarbeitung anzupassen.
- Sie eine produktionsreife Lösung mit starker Unterstützung für sowohl Python als auch Java und robusten Fehlertoleranzfunktionen benötigen.
Vergleich von Vektorsuchbibliotheken und speziell entwickelten Vektordatenbanken
Sowohl Vektorsuchbibliotheken wie Annoy und Voyager als auch speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus zielen darauf ab, das Ähnlichkeitssuchproblem für hochdimensionale Vektordaten zu lösen, erfüllen jedoch unterschiedliche Rollen.
Vektorsuchbibliotheken konzentrieren sich ausschließlich auf die Aufgabe der effizienten Suche nach nächsten Nachbarn. Sie bieten leichtgewichtige, schnelle Lösungen, um Vektoren zu finden, die einem Abfragevektor ähnlich sind. Sie werden häufig in kleineren Single-Node-Umgebungen oder für Anwendungen mit statischen oder mittelgroßen Datensätzen eingesetzt. Allerdings fehlen ihnen im Allgemeinen Funktionen zur Verwaltung dynamischer Daten, zur Bereitstellung von Persistenz oder zur Skalierung über verteilte Systeme hinweg. Entwickler, die diese Bibliotheken verwenden, müssen Datenverwaltung, Aktualisierungen und Skalierung typischerweise manuell handhaben.
Andererseits sind speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) umfassende Systeme, die für die Verwaltung großer Mengen an Vektordaten entwickelt wurden. Diese Datenbanken gehen über einfache Vektorsuche hinaus und bieten Funktionen wie persistente Speicherung, Echtzeit-Updates, verteilte Architektur und erweiterte Abfragemöglichkeiten. Sie unterstützen dynamische Datensätze und können Echtzeitanwendungen, bei denen Daten häufig aktualisiert werden, problemlos bewältigen. Darüber hinaus enthalten Vektordatenbanken häufig integrierte Unterstützung für die Kombination von Vektorsuchen mit traditionellen Filter- und Metadatenabfragen, wodurch sie ideal für Produktionsumgebungen sind, die Skalierbarkeit, hohe Verfügbarkeit und komplexere Suchfunktionen erfordern.
- Sehen Sie sich die neuesten Funktionen und Verbesserungen von Zilliz Cloud an: Zilliz Cloud Update: Migration Services, Fivetran Connectors, Multi-replicas, and More
Wann welche Vektorsuchlösung die richtige Wahl ist
Wählen Sie Vektorsuchbibliotheken, wenn:
- Sie einen kleinen bis mittelgroßen, relativ statischen Datensatz haben.
- Sie die vollständige Kontrolle über Indexierungs- und Suchalgorithmen bevorzugen.
- Sie die Suche in ein bestehendes System einbetten und die Infrastruktur verwalten können.
Wählen Sie speziell entwickelte Vektordatenbanken, wenn:
- Sie müssen auf Milliarden von Vektoren über verteilte Systeme hinweg skalieren.
- Ihr Datensatz ändert sich häufig und erfordert Echtzeit-Updates.
- Sie bevorzugen Managed Solutions, die Speicherung, Skalierung und Abfrageoptimierungen für Sie übernehmen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Vector-Search-Bibliotheken am besten für einfachere, kleinere Anwendungsfälle geeignet sind, bei denen Geschwindigkeit und Speichereffizienz Priorität haben, die betriebliche Komplexität jedoch minimal ist. Speziell entwickelte Vektordatenbanken hingegen sind für groß angelegte, produktionsreife Systeme konzipiert, die dynamische Datenverarbeitung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit erfordern, und bieten Entwicklern, die komplexe Anwendungen verwalten, oft erhebliche betriebliche Vorteile.
Bewertung und Vergleich beliebiger Vector-Search-Lösungen
OK, nun haben wir den Unterschied zwischen verschiedenen Vector-Search-Lösungen kennengelernt. Die folgenden Fragen lauten: Wie stellen Sie sicher, dass Ihr Suchalgorithmus genaue Ergebnisse liefert und dies blitzschnell tut? Wie bewerten Sie die Effektivität verschiedener ANN-Algorithmen, insbesondere im großen Maßstab?
Um diese Fragen zu beantworten, benötigen wir ein Benchmarking-Tool. Es gibt viele solcher Tools, und zwei erweisen sich als die effizientesten: ANN benchmarks und VectorDBBench.
ANN benchmarks
ANN Benchmarks (Approximate Nearest Neighbor Benchmarks) ist ein Open-Source-Projekt, das entwickelt wurde, um die Leistung verschiedener Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Algorithmen zu bewerten und zu vergleichen. Es bietet ein standardisiertes Framework für das Benchmarking verschiedener Algorithmen bei Aufgaben wie der hochdimensionalen Vektorsuche und ermöglicht Entwicklern und Forschern, Kennzahlen wie Suchgeschwindigkeit, Genauigkeit und Speicherverbrauch über verschiedene Datensätze hinweg zu messen. Durch die Verwendung von ANN-Benchmarks können Sie die Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Präzision für Algorithmen wie diejenigen bewerten, die in Bibliotheken wie Faiss, Annoy, HNSWlib und anderen zu finden sind. Dadurch ist es ein wertvolles Tool, um zu verstehen, welche Algorithmen für bestimmte Anwendungen am besten abschneiden.
ANN Benchmarks GitHub-Repository: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
ANN Benchmarks Website: https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench: ein Open-Source-Benchmarking-Tool
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Benutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, die Leistung verschiedener Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und das für ihre Anwendungsfälle am besten geeignete System zu bestimmen. VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, ändern und verbreiten kann.
VectorDBBench GitHub-Repository: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
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