Elasticsearch vs Vearch: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gesteuerter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte kaum überschätzt werden. Dieser Blogbeitrag behandelt zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: Elasticsearch und Vearch. Beide bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung von Vektorsuche, einem wesentlichen Merkmal 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 Vearch vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell darauf ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie etwa 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 fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, 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.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Zweckentwickelte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Elasticsearch ist eine Suchmaschine auf Basis von Apache Lucene mit Vektorsuche als Add-on. Vearch ist eine zweckentwickelte 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 bekannt für Echtzeit-Indexierung und Volltextsuche und ist daher eine bevorzugte Suchlösung für anspruchsvolle Anwendungen und Log-Analysen. Elasticsearch ermöglicht es Ihnen, große Datenmengen schnell und effizient zu durchsuchen und zu analysieren.
Elasticsearch wurde für Suche und Analytik entwickelt, mit Funktionen wie unscharfer 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 KI erforderlich ist.
Vektorsuche
Die Vektorsuche ist über Apache Lucene in Elasticsearch 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 Arbeitsspeicher zur Indexierungszeit und anschließend das Serialisieren dieser Puffer als Teil von Segmenten bei Bedarf. 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 der Fähigkeit gewählt, inkrementelle Aktualisierungen zu verarbeiten, ohne ein vollständiges Neutrainieren 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 Suchen sogar während gleichzeitiger Indexierung und gewährleistet strikte Konsistenz über verschiedene Felder hinweg, wenn Dokumente aktualisiert werden. Wenn Sie also sowohl Vektor- als auch Keyword-Felder aktualisieren, sehen Suchvorgänge entweder alle alten Werte oder alle neuen Werte; Datenkonsistenz ist garantiert. Während das System über den verfügbaren RAM hinaus skalieren kann, wird die Leistung optimiert, wenn Vektordaten in den Arbeitsspeicher passen.
Über die Kernfunktionen der Vektorsuche hinaus bietet Elasticsearch praktische Integrationsfunktionen, die es besonders wertvoll machen. Vektorsuchen können mit traditionellen Elasticsearch-Filtern kombiniert werden, sodass Sie eine hybride Suche durchführen können, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuchergebnissen mischt. Die Vektorsuche ist vollständig kompatibel mit den Sicherheitsfunktionen, Aggregationen und der Indexsortierung von Elasticsearch und ist damit eine vollständige Lösung für moderne Suchanwendungsfälle.
Was ist Vearch? Überblick und Kerntechnologie
Vearch ist ein Tool für Entwickler, die KI-Anwendungen erstellen, die schnelle und effiziente Ähnlichkeitssuchen benötigen. Es ist wie eine leistungsstarke Datenbank, aber anstatt reguläre Daten zu speichern, ist es darauf ausgelegt, jene komplexen Vektoreinbettungen zu verarbeiten, die viele moderne KI-Technologien antreiben.
Eines der coolsten Dinge an Vearch ist seine hybride Suche. Sie können nach Vektoren suchen (etwa ähnliche Bilder oder Texte finden) und außerdem nach regulären Daten wie Zahlen oder Text filtern. So können Sie komplexe Suchen durchführen wie „finde Produkte wie dieses, aber nur in der Kategorie Elektronik und unter 500 $“. Es ist außerdem schnell – wir sprechen von Suchen in einem Korpus von Millionen von Vektoren innerhalb von Millisekunden.
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 Partitionsserver), die unterschiedliche Aufgaben übernehmen, von der Verwaltung von Metadaten bis hin zum Speichern und Berechnen von Daten. Dadurch kann Vearch horizontal skalieren und zuverlässig bleiben, wenn Ihre Daten wachsen. Sie können weitere Maschinen hinzufügen, um mehr Daten oder Traffic zu bewältigen, ohne ins Schwitzen zu geraten.
Für Entwickler bietet Vearch einige nützliche Funktionen, die das Leben erleichtern. Sie können Daten in Echtzeit zu Ihrem Index hinzufügen, sodass Ihre Suchergebnisse immer aktuell sind. Es unterstützt mehrere Vektorfelder in einem einzelnen Dokument, was für komplexe Daten praktisch ist. Außerdem gibt es ein Python-SDK für schnelle Entwicklung und Tests. Vearch ist flexibel bei Indexierungsmethoden (IVFPQ und HNSW) und unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Versionen, sodass Sie für Ihre spezifische Hardware und Ihren Anwendungsfall optimieren können. Ob Sie ein Empfehlungssystem, eine Suche nach ähnlichen Bildern oder eine KI-App erstellen, die schnelles Ähnlichkeitsmatching benötigt: Vearch gibt Ihnen die Werkzeuge, um dies effizient umzusetzen.
Hauptunterschiede
Elasticsearch vs. Vearch für Vektorsuche: Ein Entwicklerleitfaden
Wenn Sie zwischen Elasticsearch und Vearch als Tool für Vektorsuche wählen, müssen Sie beide über mehrere Dimensionen hinweg vergleichen. Beide verfügen über Vektorsuchfunktionen, bedienen jedoch unterschiedliche Anforderungen und glänzen in unterschiedlichen Szenarien. Hier ist ein kurzer Überblick, der Ihnen hilft, das richtige Tool für Ihren Anwendungsfall auszuwählen.
Suchmethodik
Elasticsearch: Elasticsearch verwendet Vektorsuche mit dem HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World) über Apache Lucene. HNSW erstellt einen Graphen, in dem ähnliche Vektoren verbunden sind, sodass Sie effizient suchen können. Es unterstützt hybride Abfragen, die vektorbasierte Suchen mit traditionellen schlüsselwortbasierten Filtern kombinieren, und eignet sich daher gut für Anwendungen, die komplexe Abfragekombinationen benötigen.
Vearch:Vearch unterstützt ebenfalls HNSW und IVFPQ (Inverted File with Product Quantization). HNSW ist gut für Geschwindigkeit und Präzision, IVFPQ ist gut für Speichereffizienz, insbesondere bei der Verwendung von GPUs. Vearch ist für KI-Anwendungen entwickelt und konzentriert sich stark auf Ähnlichkeitsabgleich über Vektor-Embeddings hinweg.
Datenverarbeitung
Elasticsearch: Elasticsearch ist für strukturierte und halbstrukturierte Daten konzipiert. Es kann unstrukturierte Daten (wie Text und Embeddings) verarbeiten, ist aber in der Volltextsuche verwurzelt. Es kombiniert Suche und Analytik mit Vektorsuche und eignet sich daher gut für hybride Anwendungsfälle.
Vearch: Vearch ist für unstrukturierte Daten konzipiert, insbesondere für Vektor-Embeddings. Es unterstützt mehrere Vektorfelder in einem einzelnen Dokument, was für KI-Anwendungen nützlich ist, bei denen Entitäten mehrere Embeddings haben (z. B. Text- und Bild-Embeddings). Es verarbeitet auch Echtzeit-Updates gut, sodass Suchergebnisse aktuell sind.
Skalierbarkeit und Leistung
Elasticsearch: Elasticsearch skaliert horizontal über Cluster hinweg und erzielt gute Leistung, wenn Vektordaten in den Arbeitsspeicher passen. Es verarbeitet große Datensätze, indem es Daten segmentiert und sie periodisch zusammenführt, aber die Leistung nimmt ab, wenn Abfragen den verfügbaren RAM überschreiten.
Vearch: Die Architektur von Vearch ist auf Skalierbarkeit ausgelegt. Es verwendet ein clusterbasiertes Design mit dedizierten Knotenrollen—Master-, Router- und Partitionsservern. Dadurch kann Vearch reibungslos skalieren, wenn Daten oder Traffic wachsen, und bestimmte Knoten können rechenintensive Vektoroperationen übernehmen. GPU-Unterstützung ist ebenfalls für anspruchsvolle KI-Workloads verfügbar.
Flexibilität und Anpassung
Elasticsearch: Elasticsearch ist gut darin, Vektorsuche mit seinen ausgereiften Volltextsuchfunktionen zu kombinieren. Sie können Ergebnisse mithilfe traditioneller Felder filtern und sortieren, während Sie Vektorähnlichkeitsabgleich durchführen. Es unterstützt auch Aggregationen und hybride Suchen und eignet sich daher gut für verschiedene Datenmodelle.
Vearch: Vearch ist für KI-gesteuerte Anwendungsfälle wie Empfehlungssysteme und Multimediasuchen stark anpassbar. Es verfügt über Echtzeit-Indexierung und unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Berechnung, sodass Sie die Leistung basierend auf Ihrer Hardware abstimmen können. Es unterstützt auch mehrere Vektorindexierungsmethoden, sodass Sie eine weitere Ebene der Flexibilität haben.
Integration und Ökosystem
Elasticsearch: Als ausgereiftes Tool lässt sich Elasticsearch gut in viele Ökosysteme und Frameworks integrieren, einschließlich Kibana für Visualisierung und Logstash für Datenaufnahme. Es ist mit Ihren bestehenden Workflows kompatibel und daher eine sicherere Wahl, wenn Sie sein Ökosystem bereits nutzen.
Vearch: Vearch ist weniger ausgereift, aber spezialisierter. Sein Python SDK erleichtert die Integration in KI-Pipelines, insbesondere für Machine-Learning- und Deep-Learning-Anwendungen. Es verfügt nicht über das breitere Ökosystem von Elasticsearch, ist aber auf KI-Anwendungen fokussiert und eignet sich daher gut für embedding-lastige Systeme.
Benutzerfreundlichkeit
Elasticsearch: Elasticsearch ist einfach zu verwenden, wenn Sie bereits mit seinem Ökosystem vertraut sind. Aber seine Vektorsuchfunktionen sind relativ neu, daher müssen Sie sie möglicherweise konfigurieren und etwas Fachwissen mitbringen. Seine Dokumentation und Community-Unterstützung sind ein großer Pluspunkt.
Vearch: Vearch ist für KI-Anwendungsfälle von Haus aus einfacher. Sein Python SDK und die Echtzeit-Indexierung erleichtern Entwicklern die Arbeit mit Embeddings. Aber sein Ökosystem ist enger, und weniger Community-Unterstützung kann für manche eine Herausforderung sein.
Kostenüberlegungen
Elasticsearch: Die Kosten hängen von der Größe Ihres Clusters und dem Datenvolumen ab. Verwaltete Elasticsearch-Services können mehr Komfort bieten, verursachen jedoch zusätzliche Kosten. Für eine optimale Leistung bei der Vektorsuche kann außerdem mehr Arbeitsspeicher erforderlich sein, was die Kosten weiter erhöht.
Vearch: Vearch ist für groß angelegte KI-Anwendungen konzipiert. Die GPU-Unterstützung kann die Hardwarekosten erhöhen, bietet jedoch einen erheblichen Leistungsgewinn. Je nach Anwendungsfall kann dies für KI-zentrierte Anwendungen ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bieten.
Sicherheitsfunktionen
Elasticsearch: Elasticsearch verfügt über robuste Sicherheitsfunktionen, darunter Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle. Alle sind in den Kern und in verwaltete Services integriert, sodass es den Sicherheitsstandards von Unternehmen entspricht.
Vearch: Vearch bietet standardmäßig weniger Sicherheitsfunktionen, unterstützt jedoch grundlegende Authentifizierung und Zugriffskontrolle. Für Anwendungen, die erweiterte Sicherheit erfordern, müssen Sie zusätzliche Schichten manuell implementieren.
Wann Sie Elasticsearch wählen sollten
Elasticsearch eignet sich für Anwendungsfälle, die Vektorsuche mit traditioneller Suche und Analysen auf Big Data kombinieren. Es ist hervorragend für hybride Suchszenarien geeignet, in denen Sie Volltextsuche, Keyword-Filterung und Vektorähnlichkeitsabfragen kombinieren müssen. Wenn Sie Elasticsearch bereits für Log-Analysen, E-Commerce-Suche oder Unternehmenssuche verwenden und sein robustes Ökosystem, seine Skalierbarkeit und Integrationen nutzen möchten, ist es eine gute Wahl. Wenn Sie komplexe Abfragen, Relevanz-Ranking oder Kompatibilität mit Kibana und Logstash benötigen, ist Elasticsearch eine sichere Wahl.
Wann Sie Vearch wählen sollten
Vearch eignet sich für KI-gesteuerte Anwendungen, die stark auf Vektor-Embeddings angewiesen sind, wie Empfehlungs-Engines, Bildähnlichkeitssuche und generative KI-Anwendungsfälle. Es ist für unstrukturierte Vektordaten konzipiert und eignet sich hervorragend für Echtzeit-Indexierung und GPU-beschleunigte Leistung. Vearch kann mehrere Vektorfelder pro Dokument verarbeiten und unterstützt verschiedene Indexierungsmethoden, sodass es perfekt für komplexe Datenmodelle in der KI ist. Wenn Sie sich auf Multimedia-Suche oder embedding-zentrierte Anwendungen mit Skalierbarkeitsanforderungen konzentrieren, ist Vearch die richtige Lösung für Sie.
Zusammenfassung
Elasticsearch und Vearch eignen sich beide gut für die Vektorsuche, jedoch aus unterschiedlichen Gründen. Elasticsearch ist vielseitig, verfügt über ein Ökosystem und hybride Suchfunktionen, sodass es eine sichere Wahl für traditionelle und neue Such-Workloads ist. Vearch ist für KI-Anwendungen optimiert und führt schnelle und effiziente Ähnlichkeitssuchen für embedding-intensive Anwendungsfälle durch. Wählen Sie zwischen diesen beiden auf Grundlage Ihres Anwendungsfalls, Datentyps und Ihrer Leistungsanforderungen, damit die Technologie zu Ihren Projektzielen passt.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Elasticsearch und Vearch zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit Ihren 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 Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage 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 der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingaussagen oder Hörensagen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, verändern und verbreiten 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 Performance-Ergebnisse für Ihre eigenen Datensätze zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Performance gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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