Apache Cassandra vs. Vearch: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Anwendungen auswählen
Da KI-gestützte Anwendungen immer weiter verbreitet werden, stehen Entwickler und Ingenieure vor der Herausforderung, die richtige Datenbank auszuwählen, um Vektordaten effizient zu verarbeiten. Zwei beliebte Optionen in diesem Bereich sind Apache Cassandra und Vearch. Dieser Artikel vergleicht diese Technologien, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung für Ihre Anforderungen an Vektordatenbanken zu treffen.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Apache Cassandra und Vearch vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken näher betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell darauf ausgelegt, hochdimensionale Vektor-Einbettungen zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie etwa die semantische Bedeutung von Text, visuelle Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Vektordatenbanken werden in vielen Anwendungsfällen eingesetzt, darunter Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen außerdem eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem externes Wissen bereitgestellt wird, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Zweckgebundene Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Cassandra und Qdrant stehen für unterschiedliche Ansätze bei Vektordatenbanken. Cassandra ist eine traditionelle Datenbank, die sich weiterentwickelt hat, um Vektorsuchfunktionen einzuschließen, während Vearch hingegen eine zweckgebundene Vektordatenbank ist. Sie wurde von Grund auf dafür entwickelt, Vektordaten zu verarbeiten und Ähnlichkeitssuchen effizient durchzuführen. Als spezialisierte Lösung konzentriert sich Vearch ausschließlich auf Vektoroperationen und ist für Aufgaben wie Ähnlichkeitssuche und Empfehlungen optimiert.
Apache Cassandra: Überblick und Kerntechnologie
Apache Cassandra ist eine quelloffene, verteilte NoSQL-Datenbank, die für ihre Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bekannt ist. Zu Cassandras Funktionen gehören eine masterlose Architektur für Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, abstimmbare Konsistenz und ein flexibles Datenmodell. Mit der Veröffentlichung von Cassandra 5.0 unterstützt sie nun Vektoreinbettungen und Vektorähnlichkeitssuche über ihre Storage-Attached Indexes (SAI)-Funktion. Während diese Integration es Cassandra ermöglicht, Vektordaten zu verarbeiten, ist es wichtig zu beachten, dass die Vektorsuche als Erweiterung der bestehenden Architektur von Cassandra implementiert ist und nicht als native Funktion.
Die Vektorsuchfunktionalität von Cassandra baut auf der bestehenden Architektur auf. Sie ermöglicht es Benutzern, Vektoreinbettungen zusammen mit anderen Daten zu speichern und Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Diese Integration ermöglicht es Cassandra, KI-gestützte Anwendungen zu unterstützen und gleichzeitig seine Stärken bei der Verarbeitung großer, verteilter Datenmengen beizubehalten.
Eine Schlüsselkomponente der Vektorsuche von Cassandra ist die Verwendung von Storage-Attached Indexes (SAI). SAI ist ein hochskalierbarer und global verteilter Index, der Spaltenindizes zu jeder Spalte eines Vektordatentyps hinzufügt. Er bietet einen hohen I/O-Durchsatz für Datenbanken, um Vector Search sowie andere Suchindexierungen zu nutzen. SAI bietet umfangreiche Indexierungsfunktionen und kann sowohl Abfragen als auch Inhalte (einschließlich großer Eingaben wie Dokumente, Wörter und Bilder) indexieren, um Semantik zu erfassen.
Vector Search ist die erste Instanz, die die Erweiterbarkeit von SAI validiert und dessen neue Modularität nutzt. Diese Kombination aus Vector Search und SAI erweitert Cassandras Fähigkeiten bei der Verarbeitung von KI- und Machine-Learning-Workloads und macht es zu einem starken Anwärter im Bereich der Vektordatenbanken.
Vearch: Überblick und Kerntechnologie
Vearch ist ein leistungsstarkes Tool, das für Entwickler mit KI-Anwendungen entwickelt wurde, die schnelle und effiziente Ähnlichkeitssuchen benötigen. Es ist wie eine leistungsstarke Datenbank, aber anstatt nur reguläre Daten zu speichern, ist es darauf ausgelegt, die komplexen Vektoreinbettungen zu verarbeiten, die einen Großteil der modernen KI-Technologie antreiben.
Eines der coolsten Dinge an Vearch ist seine hybride Suchfunktion. Sie können mit Vektoren suchen (denken Sie an das Finden ähnlicher Bilder oder Texte) und Ergebnisse auf Basis regulärer Daten wie Zahlen oder Text filtern. Sie können komplexe Suchen durchführen wie „Finde Produkte, die diesem ähnlich sind, aber nur in der Kategorie Elektronik und unter 500 $.“ Es ist außerdem schnell – wir sprechen davon, Millionen von Elementen in nur Millisekunden zu durchsuchen.
Vearch ist darauf ausgelegt, mit Ihren Anforderungen zu wachsen. Es verwendet ein Cluster-Setup, wie ein Team von Computern, die zusammenarbeiten. Es gibt verschiedene Arten von Knoten (Master, Router und Partition Server), die unterschiedliche Aufgaben übernehmen, von der Verwaltung von Metadaten bis hin zum Speichern und Berechnen von Daten. Dieses Setup ermöglicht es Vearch, einfach horizontal zu skalieren und zuverlässig zu bleiben, selbst wenn Ihre Daten wachsen. Sie können Maschinen hinzufügen, um mehr Daten oder Traffic ohne Aufwand zu bewältigen.
Für Entwickler bietet Vearch einige praktische Funktionen, die das Leben erleichtern. Sie können Ihrem Index Daten in Echtzeit hinzufügen, sodass Ihre Suchergebnisse immer aktuell sind. Es unterstützt mehrere Vektorfelder in einem einzigen Dokument, was für komplexe Daten nützlich ist. Es gibt außerdem ein Python SDK für schnelle Entwicklung und Tests. Außerdem ist Vearch flexibel bei Indexierungsmethoden (wie IVFPQ und HNSW) und unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Versionen, sodass Sie für Ihre spezifische Hardware und Ihren Anwendungsfall optimieren können. Ganz gleich, ob Sie ein Empfehlungssystem, eine Suche nach ähnlichen Bildern oder eine KI-App entwickeln, die schnelles Ähnlichkeits-Matching benötigt: Vearch gibt Ihnen die Werkzeuge, um dies effizient umzusetzen.
Hauptunterschiede: Apache Cassandra vs. Vearch
Suchmethodik
Cassandra und Vearch verwenden unterschiedliche Ansätze für die Vektorsuche. Cassandra integriert Vektorsuchfunktionen über sein Feature Storage-Attached Indexes (SAI), das Spaltenindizes zu Spalten vom Vektordatentyp hinzufügt. Dadurch kann Cassandra Ähnlichkeitssuchen neben seinen traditionellen Datenbankoperationen durchführen. Vearch hingegen ist speziell für die Vektorsuche entwickelt und bietet hybride Suchfunktionen. Es kann Vektorsuchen (zum Finden ähnlicher Elemente) und skalare Filterung gleichzeitig durchführen, wodurch komplexe Abfragen möglich sind, die Ähnlichkeit und traditionelle Filterung kombinieren.
Datenverarbeitung
Cassandra ist als NoSQL-Datenbank darauf ausgelegt, strukturierte und halbstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten. Durch die Ergänzung um Vektorsuchfunktionen kann sie nun Vektor-Embeddings neben anderen Datentypen speichern. Das macht Cassandra vielseitig für Anwendungen, die sowohl traditionelle Datenspeicherung als auch Vektoroperationen benötigen. Vearch ist speziell für die Verarbeitung von Vektordaten konzipiert und unterstützt mehrere Vektorfelder in einem einzigen Dokument. Es kann sowohl Vektor- als auch skalare Daten verwalten und ermöglicht so komplexe Datenstrukturen, die Embeddings mit traditionellen Datentypen kombinieren.
Skalierbarkeit und Leistung
Beide Technologien bieten starke Skalierbarkeit, jedoch durch unterschiedliche Architekturen. Cassandra verwendet eine masterlose Architektur, die hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit mit einstellbarer Konsistenz bietet. Die SAI-Funktion wird als hoch skalierbar und global verteilt beschrieben. Vearch verwendet ein Cluster-Setup mit verschiedenen Knotentypen (Master, Router und Partitionsserver), um die Arbeitslast zu verteilen und einfach zu skalieren. Vearch wirbt mit hoher Leistung und gibt an, Millionen von Objekten in Millisekunden zu durchsuchen. Es unterstützt außerdem Echtzeit-Indizierung, wodurch Suchergebnisse sofort aktualisiert werden können.
Flexibilität und Anpassung
Cassandra bietet Flexibilität durch sein NoSQL-Datenmodell und die Erweiterbarkeit seiner SAI-Funktion. Es kann sich innerhalb seines Datenbankparadigmas an verschiedene Anwendungsfälle anpassen. Vearch bietet Flexibilität bei seinen Indizierungsmethoden und unterstützt Optionen wie IVFPQ und HNSW. Es bietet außerdem Anpassungsmöglichkeiten hinsichtlich der Hardwarenutzung und unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Versionen. Vearch ermöglicht komplexe Datenstrukturen mit mehreren Vektorfeldern in einem einzigen Dokument und unterstützt verschiedene Indizierungsmethoden zur Optimierung.
Wann Vearch oder Apache Cassandra gewählt werden sollte
Cassandra: Entscheide dich für Cassandra, wenn du an einem großen Projekt arbeitest, das viele verschiedene Datentypen verarbeiten muss, nicht nur Vektoren. Es ist ideal, wenn du Cassandra bereits nutzt und einige KI-Funktionen hinzufügen möchtest, die Vektorsuche benötigen. Cassandra ist perfekt, wenn du deine Daten über viele Maschinen verteilen und alles reibungslos am Laufen halten musst. Es ist auch eine gute Wahl, wenn du einstellen können musst, wie konsistent deine Daten über alle deine Maschinen hinweg sind. Wenn du also eine groß angelegte Anwendung betreibst, die sowohl reguläre Datenspeicherung als auch einige Vektorsuchfunktionen benötigt, könnte Cassandra deine beste Wahl sein.
Vearch: Wähle Vearch, wenn dein Hauptfokus auf schnellen, effizienten Vektorsuchen liegt, besonders wenn du KI-Anwendungen entwickelst. Es ist die richtige Wahl, wenn du komplexe Suchen durchführen musst, die Vektorähnlichkeit mit regulärer Datenfilterung kombinieren – zum Beispiel ähnliche Produkte finden, aber nur in bestimmten Kategorien oder Preisspannen. Vearch eignet sich hervorragend für Projekte, die Echtzeitaktualisierungen der Suchergebnisse benötigen, und kann Millionen von Elementen schnell durchsuchen. Wenn du an Empfehlungssystemen, Bildähnlichkeitssuche oder einer KI-App arbeitest, bei der das schnelle Finden ähnlicher Elemente entscheidend ist, wurde Vearch genau dafür entwickelt. Es ist auch eine gute Wahl, wenn du die Flexibilität haben möchtest, je nach verfügbarer Hardware CPU oder GPU für deine Suchen zu verwenden.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Cassandra als auch Vearch leistungsstarke Lösungen für den Umgang mit Vektordaten bieten, jedoch in unterschiedlichen Szenarien ihre Stärken ausspielen. Cassandra ist die erste Wahl für groß angelegte Anwendungen, die unterschiedliche Datentypen zusammen mit Vektorsuchfunktionen verwalten müssen, und bietet eine robuste, verteilte Architektur mit der Flexibilität, verschiedene Anwendungsfälle abzudecken. Vearch hingegen glänzt in KI-gesteuerten Anwendungen, die eine leistungsstarke Vektorsuche und komplexe hybride Abfragen erfordern, und bietet blitzschnelle Suchen sowie Echtzeit-Indexierung. Wenn Sie zwischen den beiden entscheiden, berücksichtigen Sie Ihre spezifischen Anforderungen: Wenn Sie nach einer vielseitigen Datenbank suchen, die Vektorsuche in eine umfassendere Datenmanagementstrategie integrieren kann, könnte Cassandra Ihre beste Wahl sein. Wenn Ihr Hauptfokus jedoch auf spezialisierten, schnellen Vektorsuchoperationen mit der Fähigkeit liegt, komplexe Abfragen auszuführen, könnte Vearch die ideale Lösung sein. Letztendlich hängt die Wahl von den einzigartigen Anforderungen Ihres Projekts, der Skalierung und dem Gleichgewicht ab, das Sie zwischen allgemeinem Datenmanagement und spezialisierten Vektorsuchfunktionen benötigen.
Während dieser Artikel einen Überblick über Cassandra und Vearch bietet, ist es entscheidend, diese Datenbanken anhand Ihres spezifischen Anwendungsfalls zu bewerten. Ein Tool, das bei diesem Prozess helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das zum Vergleich der Leistung von Vektordatenbanken entwickelt wurde. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit spezifischen Datensätzen und Abfragemustern unerlässlich sein, um eine fundierte Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur eigenständigen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
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 sowie das am besten geeignete System für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Benutzer fundierte Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, anstatt sich auf Marketingaussagen oder anekdotische Belege zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, modifizieren und verbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung widmen.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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