OpenSearch vs Deep Lake: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gesteuerter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte nicht hoch genug eingeschätzt werden. In diesem Blogbeitrag werden zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen besprochen: OpenSearch und Deep Lake. Beide bieten robuste Funktionen für die Handhabung der Vektorsuche, 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 OpenSearch vs Deep Lake vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. 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.
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.
Sowohl OpenSearch vs Deep Lake sind traditionelle Datenbanken, die weiterentwickelt wurden, um Vektorsuchfunktionen als Erweiterung einzuschließen.
Was ist OpenSearch? Ein Überblick
OpenSearch ist eine robuste, quelloffene Such- und Analysesuite, die eine vielfältige Bandbreite von Datentypen verwaltet, von strukturierten und semistrukturierten bis hin zu unstrukturierten Daten. Diese OpenSearch-Suite wurde 2021 als Community-getriebener Fork von Elasticsearch und Kibana eingeführt und umfasst den OpenSearch-Datenspeicher und die Suchmaschine, OpenSearch Dashboards für fortschrittliche Datenvisualisierung sowie Data Prepper für effiziente serverseitige Datenerfassung.
Auf der soliden Grundlage von Apache Lucene ermöglicht OpenSearch hochgradig skalierbare und effiziente Volltextsuchen (Keyword-Suche) und ist damit ideal für die Verarbeitung großer Datensätze. Mit seinen neuesten Versionen hat OpenSearch seine Suchfunktionen erheblich erweitert, um über zusätzliche Plugins Vektorsuche einzuschließen, was für den Aufbau KI-gestützter Anwendungen unerlässlich ist. OpenSearch unterstützt nun eine Reihe von durch maschinelles Lernen unterstützten Suchmethoden, darunter traditionelle lexikalische Suchen, k-nearest neighbors (k-NN), semantische Suche, multimodale Suche, neuronale Sparse-Suche und hybride Suchmodelle. Diese Erweiterungen integrieren neuronale Modelle direkt in das Such-Framework und ermöglichen die bedarfsgerechte Generierung von Embeddings und Suche zum Zeitpunkt der Datenaufnahme. Diese Integration optimiert nicht nur Prozesse, sondern verbessert auch deutlich die Suchrelevanz und Effizienz.
Jüngste Updates haben die Funktionalität von OpenSearch weiter vorangebracht und Funktionen wie festplattenoptimierte Vektorsuche, binäre Quantisierung und Byte-Vektor-Codierung in k-NN-Suchen eingeführt. Diese Ergänzungen, zusammen mit Verbesserungen bei der Verarbeitung von Aufgaben des maschinellen Lernens und der Leistung von Suchabfragen, bestätigen OpenSearch erneut als hochmodernes Tool für Entwickler und Unternehmen, die ihre Daten voll ausschöpfen möchten. Unterstützt von einer dynamischen und kollaborativen Community entwickelt sich OpenSearch kontinuierlich weiter und bietet eine umfassende, skalierbare und anpassungsfähige Such- und Analyseplattform, die sich als Top-Wahl für Entwickler auszeichnet, die erweiterte Suchfunktionen in ihren Anwendungen benötigen.
Was ist Deep Lake? Ein Überblick
Deep Lake ist ein spezialisiertes Datenbanksystem, das für die Speicherung, Verwaltung und Abfrage von Vektor- und Multimediadaten wie Bildern, Audio, Video und anderen unstrukturierten Datentypen entwickelt wurde, die zunehmend in KI- und Machine-Learning-Anwendungen eingesetzt werden. Deep Lake kann als Data Lake und als Vektorspeicher verwendet werden:
Deep Lake als Data Lake: Deep Lake ermöglicht die effiziente Speicherung und Organisation unstrukturierter Daten wie Bilder, Audio, Videos, Text, medizinischer Bildgebungsformate wie NIfTI und Metadaten in einem versionskontrollierten Format, das darauf ausgelegt ist, die Deep-Learning-Leistung zu verbessern. Es ermöglicht Benutzern, ihre Datensätze schnell abzufragen und zu visualisieren, wodurch die Erstellung hochwertiger Trainingsdatensätze erleichtert wird.
Deep Lake als Vektorspeicher: Deep Lake bietet eine robuste Lösung zum Speichern und Durchsuchen von Vektor-Embeddings und den zugehörigen Metadaten, einschließlich Text-, JSON-, Bild-, Audio- und Videodateien. Sie können Daten lokal, in Ihrer bevorzugten Cloud-Umgebung oder im verwalteten Speicher von Deep Lake speichern. Deep Lake bietet außerdem eine nahtlose Integration mit Tools wie LangChain und LlamaIndex, sodass Entwickler problemlos Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen erstellen können.
Vergleich von OpenSearch und Deep Lake: Hauptunterschiede
Suchmethodik
OpenSearch baut auf Apache Lucene auf, um sowohl traditionelle Volltext- als auch fortgeschrittene Vektorsuchen anzubieten, und integriert Methoden des maschinellen Lernens wie k-NN und semantische Suche, um die Suchrelevanz über verschiedene Datentypen hinweg zu verbessern.
Deep Lake ist auf Vektor- und Multimediadaten spezialisiert und konzentriert sich auf ausgefeilte Abruffunktionen, die auf Medieninhalte wie Bilder, Audio und Video zugeschnitten sind, was es ideal für komplexe Mediensuchanwendungen macht.
Datenverarbeitung
OpenSearch verwaltet eine vielfältige Palette von Datentypen, mit jüngsten Verbesserungen wie festplattenoptimierter Vektorsuche und Byte-Vektor-Codierung, um Effizienz und Leistung bei der Verarbeitung großer Datensätze zu verbessern.
Deep Lake fungiert sowohl als Data Lake als auch als Vektorspeicher, organisiert Multimedia- und Vektordaten effizient und unterstützt umfangreiche Anwendungsfälle vom Training von Machine-Learning-Modellen bis hin zu komplexen Vektorabfragen.
Skalierbarkeit und Leistung
OpenSearch bietet hohe Skalierbarkeit für groß angelegte Bereitstellungen, optimiert die Leistung von Suchabfragen und die Datenaufnahme, um wachsende Datenmengen und komplexe Anforderungen effektiv zu bewältigen.
Deep Lake bietet robuste Skalierungsoptionen, die die Datenspeicherung lokal oder in der Cloud ermöglichen, optimiert für KI- und Machine-Learning-Anwendungen, die mit großen Mengen an Multimediadaten arbeiten.
Flexibilität und Anpassung
OpenSearch bietet umfassende Funktionen zur Datenmodellierung und Abfrageanpassung, unterstützt von einer dynamischen Community und einer Vielzahl von Plugins, die seine Anpassungsfähigkeit erhöhen.
Deep Lake bietet erhebliche Anpassungsmöglichkeiten beim Speichern und Abfragen von Daten, einschließlich nahtloser Integration mit Tools wie LangChain und LlamaIndex zur Entwicklung spezialisierter KI-Anwendungen.
Integration und Ökosystem
OpenSearch profitiert von einem breiten Ökosystem mit starken Integrationen in Datenverarbeitungs-, Visualisierungs- und Erfassungstools, das kontinuierlich durch eine aktive Community bereichert wird.
Deep Lake lässt sich gut in KI- und Machine-Learning-Tools integrieren und bietet spezialisierte Unterstützung für die Verwaltung und Nutzung von Multimediadaten in großem Maßstab.
Benutzerfreundlichkeit
OpenSearch behält trotz seiner komplexen Funktionalitäten eine überschaubare Lernkurve bei, unterstützt durch umfassende Dokumentation und eine aktive Community.
Deep Lake richtet sich an Nutzer, die mit KI- und Multimediadaten arbeiten, und zielt darauf ab, die Verwaltung und den Abruf groß angelegter Daten mit spezifischen Tools und Schnittstellen zu vereinfachen.
Kostenüberlegungen
OpenSearch ist für Open-Source-Bereitstellungen kosteneffizient, kann jedoch bei großen, verwalteten Bereitstellungen erhebliche Betriebskosten verursachen.
Deep Lake bietet flexibles Kostenmanagement basierend auf Bereitstellungsstrategien, mit Optionen für lokale oder cloudbasierte Abläufe, die in ihrer Kosteneffizienz variieren können.
Sicherheitsfunktionen
OpenSearch bietet umfassende Sicherheitsfunktionen, darunter Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Audit-Protokollierung, geeignet für Unternehmen mit strengen Sicherheitsanforderungen.
Deep Lake wird voraussichtlich grundlegende Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Multimedia- und Vektordaten enthalten, was für KI-Anwendungen entscheidend ist.
Dieses Format bietet einen klaren, prägnanten Vergleich, der die einzigartigen Merkmale und Fähigkeiten jeder Datenbank hervorhebt und Ihnen hilft, basierend auf Ihren spezifischen Anwendungsanforderungen eine fundierte Entscheidung zu treffen.
Wann die beiden Datenbanken zu wählen sind
Die Wahl zwischen OpenSearch und Deep Lake hängt in erster Linie von Ihren spezifischen Anwendungsanforderungen ab, insbesondere in Bezug auf die Art der Daten, die Sie verwalten, und die Funktionalität, die Sie benötigen.
Wählen Sie OpenSearch, wenn:
- Erweiterte Textsuche benötigt wird: Ihre Anwendung anspruchsvolle Textsuchfunktionen erfordert, einschließlich Volltextsuche, Fuzzy-Suche und Echtzeit-Suchanalysen. OpenSearch eignet sich gut für Umgebungen, in denen die Suche mit komplexen Abfrageanforderungen über verschiedene Datentypen hinweg integriert ist.
- Skalierbare Analysen und Visualisierung: Sie benötigen eine Plattform, die nicht nur die Suche abwickelt, sondern auch leistungsstarke Analyse- und Visualisierungstools bereitstellt. OpenSearch ist ideal, wenn Sie Echtzeit-Datenanalysen durchführen und diese Ergebnisse visualisieren müssen, indem Sie OpenSearch Dashboards für umfassende Dateneinblicke nutzen.
- Machine-Learning-Integration: Ihre Projekte profitieren von der Integration von Machine-Learning-Modellen direkt in das Suchframework, insbesondere wenn Sie mit KI-gesteuerten Anwendungen arbeiten, die On-the-fly-Embedding-Generierung und anspruchsvolle Suchmodelle wie semantische Suche erfordern.
Wählen Sie Deep Lake, wenn:
- Medienreiche Anwendungen: Ihre Anwendung stützt sich stark auf Multimedia-Inhalte wie Bilder, Audio und Video. Deep Lake ist auf effiziente Speicherung, Verwaltung und Abfrage von Multimediadaten zugeschnitten und eignet sich daher perfekt für Anwendungsfälle mit umfangreicher Medienverarbeitung.
- Anforderungen an die Vektorsuche: Sie benötigen robuste Unterstützung für das Speichern und Durchsuchen von Vektor-Embeddings und den zugehörigen Metadaten. Deep Lake überzeugt bei der Verarbeitung von Vektordaten und bietet spezialisierte Suchfunktionen, die für Anwendungen wie Empfehlungssysteme oder Content-Discovery-Plattformen entscheidend sind.
- Integration mit KI-Tools: Ihre Entwicklung umfasst Retrieval Augmented Generation (RAG) oder ähnliche KI-Anwendungen, die eine nahtlose Integration mit Tools wie LangChain und LlamaIndex erfordern. Deep Lake ist darauf ausgelegt, diese Integrationen zu erleichtern und die Erstellung und Bereitstellung KI-gestützter Lösungen zu optimieren.
Wann sollte man eine spezialisierte Vektordatenbank wählen?
Während OpenSearch und Deep Lake Vektorsuchfunktionen bieten, sind sie nicht für groß angelegte, leistungsstarke Vektorsuchaufgaben optimiert. Wenn Ihre Anwendung auf schnelle, genaue Ähnlichkeitssuchen über Millionen oder Milliarden hochdimensionaler Vektoren angewiesen ist, etwa bei Bilderkennung, E-Commerce-Empfehlungen oder NLP-Aufgaben, sind spezialisierte Vektordatenbanken wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) besser geeignet. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, Vektordaten in großem Maßstab zu verarbeiten, indem sie fortschrittliche Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Algorithmen (z. B. HNSW, IVF ) verwenden und erweiterte Funktionen wie hybride Suche (einschließlich hybrider Sparse- und Dense-Suche, multimodaler Suche, Vektorsuche mit Metadatenfilterung sowie hybrider Dense- und Volltextsuche), Echtzeit-Ingestion und verteilte Skalierbarkeit für hohe Leistung in dynamischen Umgebungen bieten.
Andererseits eignen sich Allzwecksysteme wie OpenSearch und Deep Lake, wenn die Vektorsuche nicht im Mittelpunkt steht und Sie strukturierte oder halbstrukturierte Daten mit kleineren Vektordatensätzen oder moderaten Leistungsanforderungen verarbeiten. Wenn Sie diese Systeme bereits nutzen und den Aufwand für die Einführung neuer Infrastruktur vermeiden möchten, können Vektorsuch-Plugins ihre Fähigkeiten erweitern und eine kosteneffiziente Lösung für einfachere Vektorsuchaufgaben in kleinerem Maßstab bieten.
Open-Source VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu bewerten und zu vergleichen
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Nutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, die Leistung verschiedener Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und die am besten geeignete Lösung für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Nutzer fundierte Entscheidungen auf der 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 verwenden, ändern 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 mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Performance gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Evaluierung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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