Elasticsearch vs Vald: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gestützter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte nicht hoch genug eingeschätzt werden. Dieser Blogbeitrag bespricht zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: Elasticsearch und Vald. Beide bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung von Vektorsuchen, einer wesentlichen Funktion für Anwendungen wie Empfehlungsmaschinen, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten, der bei der Entscheidung hilft, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Elasticsearch vs Vald vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten handelt. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Text, die visuellen 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.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Content-Discovery-Plattformen, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
- Speziell entwickelte 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 im kleinen Maßstab durchzuführen.
Elasticsearch ist eine auf Apache Lucene basierende Suchmaschine mit Vektorsuche als Erweiterung. Vald ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Elasticsearch: Überblick und Kerntechnologie
Elasticsearch ist eine Open-Source-Suchmaschine, die auf der Apache Lucene-Bibliothek aufbaut. Sie ist für Echtzeit-Indexierung und Volltextsuche bekannt und daher eine bevorzugte Suchlösung für anspruchsvolle Anwendungen und Log-Analysen. Elasticsearch ermöglicht es, große Datenmengen schnell und effizient zu durchsuchen und zu analysieren.
Elasticsearch wurde für Suche und Analytik entwickelt, mit Funktionen wie Fuzzy-Suche, Phrasenabgleich und Relevanzranking. Es eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen komplexe Suchabfragen und Datenabruf in Echtzeit erforderlich sind. Mit dem Aufstieg von KI-Anwendungen hat Elasticsearch Vektorsuchfunktionen hinzugefügt, sodass es Ähnlichkeitssuche und semantische Suche durchführen kann, was für KI-Anwendungsfälle wie Bilderkennung, Dokumentenabruf und Generative AI erforderlich ist.
Vektorsuche
Die Vektorsuche ist in Elasticsearch über Apache Lucene integriert. Lucene organisiert Daten in unveränderlichen Segmenten, die regelmäßig zusammengeführt werden; Vektoren werden den Segmenten auf die gleiche Weise hinzugefügt wie andere Datenstrukturen. Der Prozess umfasst das Puffern von Vektoren im Speicher zur Indexierungszeit und anschließend das Serialisieren dieser Puffer als Teil von Segmenten, wenn dies erforderlich ist. Segmente werden regelmäßig zur Optimierung zusammengeführt, und Suchvorgänge kombinieren Vektortreffer über alle Segmente hinweg.
Für die Vektorindexierung verwendet Elasticsearch den HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World), der einen Graphen erstellt, in dem ähnliche Vektoren miteinander verbunden sind. Dieser wird aufgrund seiner Einfachheit, starken Benchmark-Leistung und Fähigkeit gewählt, inkrementelle Updates zu verarbeiten, ohne ein vollständiges Neutraining des Index zu erfordern. Das System führt Vektorsuchen typischerweise in Dutzenden oder Hunderten von Millisekunden durch, deutlich schneller als Brute-Force-Ansätze.
Die technische Architektur von Elasticsearch ist eine seiner größten Stärken. Das System unterstützt sperrfreie Suche auch während gleichzeitiger Indexierung und gewährleistet strikte Konsistenz über verschiedene Felder hinweg, wenn Dokumente aktualisiert werden. Wenn du also sowohl Vektor- als auch Keyword-Felder aktualisierst, sehen Suchvorgänge entweder alle alten Werte oder alle neuen Werte; Datenkonsistenz ist garantiert. Während das System über den verfügbaren RAM hinaus skalieren kann, ist die Performance optimal, wenn Vektordaten in den Speicher passen.
Über die zentralen Vektorsuchfunktionen hinaus bietet Elasticsearch praktische Integrationsfunktionen, die es besonders wertvoll machen. Vektorsuchen können mit traditionellen Elasticsearch-Filtern kombiniert werden, sodass du hybride Suche durchführen kannst, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuchergebnissen mischt. Die Vektorsuche ist vollständig kompatibel mit den Sicherheitsfunktionen, Aggregationen und der Indexsortierung von Elasticsearch, sodass sie eine vollständige Lösung für moderne Suchanwendungsfälle ist.
Vald: Überblick und Kerntechnologie
Vald ist ein leistungsstarkes Tool, um riesige Mengen an Vektordaten wirklich schnell zu durchsuchen. Es ist darauf ausgelegt, Milliarden von Vektoren zu verarbeiten, und kann problemlos wachsen, wenn deine Anforderungen größer werden. Das Coole an Vald ist, dass es einen superschnellen Algorithmus namens NGT verwendet, um ähnliche Vektoren zu finden.
Eine der besten Funktionen von Vald ist, wie es die Indexierung handhabt. Normalerweise muss alles stoppen, wenn du einen Index erstellst. Aber Vald ist clever - es verteilt den Index auf verschiedene Maschinen, sodass Suchvorgänge weiterhin stattfinden können, während der Index aktualisiert wird. Außerdem sichert Vald deine Indexdaten automatisch, sodass du dir keine Sorgen machen musst, alles zu verlieren, wenn etwas schiefgeht.
Vald lässt sich hervorragend in verschiedene Setups einfügen. Du kannst anpassen, wie Daten hinein- und hinausfließen, sodass es gut mit gRPC funktioniert. Es ist außerdem dafür gebaut, reibungslos in der Cloud zu laufen, sodass du bei Bedarf einfach mehr Rechenleistung oder Speicher hinzufügen kannst. Vald verteilt deine Daten auf mehrere Maschinen, was ihm hilft, riesige Informationsmengen zu verarbeiten.
Ein weiterer praktischer Trick von Vald ist die Indexreplikation. Es speichert Kopien jedes Index auf verschiedenen Maschinen. Das bedeutet, dass deine Suchvorgänge weiterhin problemlos funktionieren können, wenn eine Maschine ein Problem hat. Vald gleicht diese Kopien automatisch aus, sodass du dir keine Gedanken darüber machen musst. All das macht Vald zu einer soliden Wahl für Entwickler, die schnell und zuverlässig riesige Mengen an Vektordaten durchsuchen müssen.
Wichtige Unterschiede
Wenn du dich zwischen Elasticsearch und Vald für die Vektorsuche entscheidest, hängt deine Wahl von deinem Anwendungsfall ab. Vergleichen wir sie in den Bereichen, die für Engineering-Teams am wichtigsten sind.
Kerntechnologie der Suche
Elasticsearch verwendet den HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World) für die Vektorsuche. HNSW erstellt einen Graphen, der ähnliche Vektoren verbindet, und macht Suchvorgänge schneller und effizienter. Suchvorgänge erfolgen in Millisekunden, mit starker Konsistenz über Feldaktualisierungen hinweg.
Vald verfolgt einen anderen Ansatz und verwendet den NGT-Algorithmus für die Vektorähnlichkeitssuche. Es ist für Milliarden von Vektoren konzipiert, wobei die Architektur auf Vektoroperationen ausgerichtet ist.
Datenverwaltung und Indexierung
Elasticsearch ist gut im Umgang mit Daten. Es kombiniert Volltextsuche mit Vektorfunktionen, sodass du Vektorähnlichkeitssuchen mit Keyword-Filtern mischen kannst. Das System verwendet unveränderliche Segmente zur Datenorganisation und führt sie regelmäßig zur Optimierung zusammen.
Vald konzentriert sich auf verteilte Indexierung. Sein Hauptmerkmal ist die Fähigkeit, Indizes über mehrere Maschinen hinweg zu aktualisieren, ohne Suchvorgänge zu stoppen. Das bedeutet, dass du suchen kannst, während du deine Daten aktualisierst, was für Anwendungen, die immer verfügbar sein müssen, sehr nützlich ist.
Integration und Anwendungsfälle
Elasticsearch ist gut geeignet, wenn du sowohl traditionelle Suche als auch Vektorsuche benötigst. Seine Vektorsuche integriert sich gut mit bestehenden Elasticsearch-Funktionen wie Sicherheit, Aggregationen und Indexsortierung. Wenn du Elasticsearch bereits verwendest oder eine vollständige Suchlösung benötigst, dann ist Elasticsearch eine gute Wahl.
Vald ist für die Integration von Vektorsuche über gRPC gedacht. Es ist für die Cloud entwickelt und auf Vektoroperationen fokussiert. Wenn dein Hauptbedarf reine Vektorsuche in großem Maßstab ist, dann könnte Valds Spezialisierung besser geeignet sein.
Skalierung und Zuverlässigkeit
Elasticsearch ist am besten, wenn Vektordaten in den Speicher passen, kann aber über den RAM hinaus skalieren. Es ist während Updates konsistent und unterstützt gleichzeitige Operationen ohne Sperren.
Vald verwendet Indexreplikation über Maschinen hinweg für Zuverlässigkeit. Es verwaltet Datenverteilung und Lastverteilung automatisch, sodass es widerstandsfähig gegenüber Maschinenausfällen ist. Diese Architektur ist gut für groß angelegte Vektoroperationen.
Wann man Elasticsearch vs. Vald wählen sollte
Elasticsearch: Für kombinierte Suchanforderungen
Elasticsearch ist am besten, wenn du eine vollständige Suchlösung benötigst, die sowohl traditionelle als auch Vektorsuche handhabt. Es ist die richtige Wahl, wenn deine App Textsuche, Abfragen strukturierter Daten und Vektorähnlichkeitssuche zusammen benötigt. Die Plattform ist gut für Unternehmen, die bereits den ELK Stack für Logging oder Suche verwenden, starke Datenkonsistenz benötigen oder Vektorsuche mit Textfilterung kombinieren möchten. Beispiele sind E-Commerce-Plattformen, die Bildähnlichkeit mit Textfiltern verwenden, Content-Empfehlungssysteme, die semantische und Keyword-Suche mischen, oder Dokumentenabrufsysteme, die sowohl Vektoreinbettungen als auch Volltextsuche benötigen.
Vald: Für reine Vektorsuche in großem Maßstab
Vald ist die bessere Wahl, wenn du riesige Mengen an Vektordaten effizient verarbeiten musst. Es ist für Anwendungen entwickelt, die reine Vektorähnlichkeitssuche in großem Maßstab benötigen, insbesondere wenn kontinuierliche Indexierung entscheidend ist. Vald ist gut für Szenarien, in denen du Milliarden von Vektoren hast, Indizes ohne Ausfallzeiten aktualisieren musst oder ein System möchtest, das verteilte Operationen und Failovers automatisch handhabt. Das ist gut für groß angelegte Bildähnlichkeitssuche, Echtzeit-Empfehlungsmaschinen oder jede Anwendung, bei der Vektoroperationen die Hauptanforderung sind.
Fazit
Die Wahl zwischen Elasticsearch und Vald liegt bei dir. Elasticsearch ist eine vollständige Plattform, die traditionelle Suche mit Vektorfunktionen kombiniert, daher ist es gut für Anwendungen, die beides benötigen. Vald ist eine spezialisierte Lösung für reine Vektorsuche in großem Maßstab mit starken verteilten Fähigkeiten. Deine Wahl sollte darauf basieren, ob du eine Suchplattform mit Vektorfunktionen (Elasticsearch) oder eine Vektorsuchlösung (Vald) benötigst. Berücksichtige deine bestehende Infrastruktur, den Umfang der benötigten Vektoroperationen und ob du über Vektorähnlichkeit hinaus weitere Suchfunktionen benötigst.
Lies dies, um einen Überblick über Elasticsearch und Vald zu erhalten, aber um diese zu bewerten, musst du sie basierend auf deinem Anwendungsfall evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit deinen eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source-VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Benutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, verschiedene Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und dasjenige zu finden, das zu ihren Anwendungsfällen passt. Mit VectorDBBench können Benutzer Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, ändern und verteilen kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse für Ihre eigenen Datensätze 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.
Weitere Ressourcen zu VectorDB, GenAI und ML
Weiterlesen
8 Latest RAG Advancements Every Developer Should Know
Explore eight advanced RAG variants that can solve real problems you might be facing: slow retrieval, poor context understanding, multimodal data handling, and resource optimization.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.