OpenSearch vs MyScale: 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. In diesem Blogbeitrag werden zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen vorgestellt: OpenSearch und MyScale. 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 OpenSearch und MyScale vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, 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 außerdem 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-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
OpenSearch ist eine Open-Source-Such- und Analyse-Suite mit Vektorsuche als Add-on; MyScale ist eine auf ClickHouse basierende Datenbank, die Vektorsuche und SQL-Analysen kombiniert.
Was ist OpenSearch? Ein Überblick
OpenSearch ist eine robuste Open-Source-Such- und Analyse-Suite, die eine vielfältige Bandbreite an Datentypen verwaltet, von strukturierten über halbstrukturierte bis hin zu unstrukturierten Daten. Diese OpenSearch-Suite wurde 2021 als community-gesteuerter Fork von Elasticsearch und Kibana gestartet 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 aufgebaut, ermöglicht OpenSearch hochgradig skalierbare und effiziente Volltextsuchen (Keyword-Suche) und ist damit ideal für die Verarbeitung großer Datensätze. Mit seinen neuesten Releases hat OpenSearch seine Suchfunktionen durch zusätzliche Plugins erheblich erweitert, um Vektorsuche einzubeziehen, was für den Aufbau KI-gestützter Anwendungen unerlässlich ist. OpenSearch unterstützt jetzt eine Reihe von durch maschinelles Lernen unterstützten Suchmethoden, darunter traditionelle lexikalische Suchen, k-nächste Nachbarn (k-NN), semantische Suche, multimodale Suche, neurale Sparse-Suche und hybride Suchmodelle. Diese Erweiterungen integrieren neurale Modelle direkt in das Such-Framework und ermöglichen die On-the-fly-Erzeugung von Embeddings sowie die 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 Machine-Learning-Aufgaben und der Performance von Suchabfragen, bestätigen OpenSearch erneut als hochmodernes Tool für Entwickler und Unternehmen, die ihre Daten vollständig nutzen möchten. Unterstützt von einer dynamischen und kollaborativen Community entwickelt sich OpenSearch kontinuierlich weiter und bietet eine umfassende, skalierbare und anpassungsfähige Such- und Analyseplattform, die als erste Wahl für Entwickler hervorsticht, die fortgeschrittene Suchfunktionen in ihren Anwendungen benötigen.
Was ist MyScale? Ein Überblick
MyScale ist eine cloudbasierte Datenbank, die auf der Open-Source-Datenbank ClickHouse aufbaut und für KI- und Machine-Learning-Workloads entwickelt wurde. Sie kann strukturierte und Vektordaten sowie Echtzeitanalysen und maschinelles Lernen verarbeiten. MyScale konzentriert sich auf Zeitreihen, Vektorsuche und Volltextsuche und eignet sich daher gut für Echtzeitverarbeitung und KI-gestützte Erkenntnisse. Durch die Nutzung der ClickHouse-Architektur ist MyScale hochperformant und skalierbar für KI.
Eine der wichtigsten Funktionen von MyScale ist die native SQL-Unterstützung, die KI-gestützte Abfragen vereinfacht, indem sie Vektorsuche, Volltextsuche und traditionelle SQL-Abfragen in einem System integriert. Dies reduziert den Bedarf an mehreren Tools und macht es für KI skalierbar. MyScale unterstützt und verwaltet die analytische Verarbeitung sowohl strukturierter als auch vektorisierter Daten auf einer Plattform und nutzt dabei eine OLAP-Datenbankarchitektur, um auf vektorisierten Daten zu operieren. Entwickler können mit SQL mit MyScale interagieren, sodass es für alle Programmierer zugänglich ist, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
MyScale verfügt über mehrere Vektorindextypen und Ähnlichkeitsmetriken, um unterschiedliche Anwendungsfälle zu unterstützen. Es unterstützt gängige Distanzmetriken wie euklidische Distanz (L2), Skalarprodukt (IP) und Kosinusähnlichkeit. Die Datenbank verfügt über mehrere Indexierungsalgorithmen: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ und HNSW, jeweils mit eigenen Parametern zur Feinabstimmung. Die proprietäre MSTG-Vektor-Engine von MyScale nutzt NVMe-SSDs, um die Datendichte zu erhöhen, sodass sie spezialisierte Vektordatenbanken sowohl in Bezug auf Performance als auch Kosten übertrifft.
Durch die Kombination der Funktionalität einer SQL-Datenbank, einer Vektordatenbank und einer Volltextsuchmaschine in einem System reduziert MyScale Infrastruktur- und Wartungskosten. Diese Vereinheitlichung ermöglicht gemeinsame Datenabfragen und Analysen sowie eine einzige Datengrundlage für KI-Anwendungen. MyScale verfügt außerdem über MyScale Telemetry für vollständige Beobachtbarkeit von LLM-Systemen, sodass Sie effizient überwachen und debuggen können. Da Daten komplexer werden, ist MyScale eine zukunftssichere Lösung, die neuere Datenmodalitäten und Datenbankgrößen bewältigen kann und dabei Rechenleistung sowie Integration zwischen verschiedenen Datentypen aufrechterhält.
Vergleich von OpenSearch und MyScale für GenAI
Suchmethodik
OpenSearch basiert auf Apache Lucene und hat sich weiterentwickelt, um erweiterte Suchfunktionen wie Vektorsuche, semantische Suche und hybride Modelle einzuschließen, wodurch es für KI-gestützte Anwendungen äußerst anpassungsfähig ist. Es integriert mittlerweile durch maschinelles Lernen unterstützte Methoden zur On-the-fly-Generierung von Embeddings, wodurch die Genauigkeit und Relevanz der Suchergebnisse verbessert werden.
MyScale, basierend auf der ClickHouse-Architektur, bietet ebenfalls eine robuste Suchfunktionalität, jedoch mit dem Schwerpunkt auf der Integration von SQL mit Vektor- und Volltextsuchen. Diese Integration macht MyScale besonders geeignet für KI- und Machine-Learning-Workloads und vereinfacht komplexe Abfragen über verschiedene Datentypen hinweg.
Datenverarbeitung
OpenSearch verarbeitet eine breite Palette von Datentypen, darunter strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten, unterstützt durch Funktionen wie festplattenoptimierte Vektorsuche und binäre Quantisierung. Seine Flexibilität ermöglicht die effiziente Verarbeitung und Speicherung riesiger Datensätze.
MyScale konzentriert sich auf strukturierte und Vektordaten und nutzt die OLAP-Fähigkeiten von ClickHouse, um Zeitreihen-, Vektor- und Volltextdaten effizient zu verarbeiten. Es unterstützt verschiedene Vektorindextypen und Ähnlichkeitsmetriken, wodurch seine Fähigkeit verbessert wird, KI-spezifische Datenanforderungen zu erfüllen.
Skalierbarkeit und Leistung
OpenSearch ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und verwaltet große Datensätze effektiv in verteilten Umgebungen. Seine neuesten Updates verbessern seine Fähigkeit, komplexe Suchen durchzuführen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
MyScale legt den Schwerpunkt auf Leistung und Skalierbarkeit in KI-Anwendungen und nutzt fortschrittliche Indexierungsalgorithmen sowie NVMe-SSDs, um die Datendichte und Abfragegeschwindigkeit zu verbessern. Es ist darauf ausgelegt, spezialisierte Vektordatenbanken zu übertreffen, und bietet eine skalierbare Lösung für moderne KI-gestützte Erkenntnisse.
Flexibilität und Anpassung
OpenSearch bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten durch seine Plugins und eine dynamische Community und unterstützt eine breite Palette von Anwendungen und Integrationsszenarien.
MyScale kombiniert SQL-, Vektor- und Textsuchfunktionen in einem einzigen System, reduziert den Bedarf an mehreren Tools und ermöglicht eine hohe Anpassbarkeit bei KI-Abfragen. Die Unterstützung mehrerer Indexierungsalgorithmen und Parameter bietet zusätzliche Flexibilität für spezifische Anwendungsfälle.
Integration und Ökosystem
OpenSearch integriert sich mit einer Vielzahl von Tools und Frameworks und profitiert von einer starken, kollaborativen Community, die seine kontinuierliche Weiterentwicklung vorantreibt.
MyScale bietet nahtlose Integrationsmöglichkeiten, indem es verschiedene Datenbankfunktionalitäten in einem System kombiniert, was eine einfachere Verwaltung und geringere Infrastrukturkosten ermöglicht. Es verfügt außerdem über Telemetrie für Monitoring und Debugging, wodurch die Beobachtbarkeit des Systems verbessert wird.
Benutzerfreundlichkeit
OpenSearch kann mit seinen umfassenden Funktionen eine steilere Lernkurve haben, wird jedoch durch robuste Dokumentation und eine unterstützende Community getragen.
MyScale bietet eine vertraute SQL-Oberfläche und ist damit für Programmierer zugänglich, die an relationale Datenbanken gewöhnt sind, wodurch die Einstiegshürde für die Entwicklung KI-gestützter Anwendungen potenziell gesenkt wird.
Kostenüberlegungen
OpenSearch kann für selbstverwaltete Bereitstellungen kosteneffizient sein, kann jedoch bei großen, verteilten Setups höhere Betriebskosten verursachen.
MyScale gibt an, Infrastruktur- und Wartungskosten zu senken, indem SQL-, Vektor- und Textdatenbanken in einem einzigen System vereinheitlicht werden, und bietet dadurch Kosteneffizienz in großem Maßstab.
Sicherheitsfunktionen
OpenSearch umfasst umfassende Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Logging, geeignet für sichere Unternehmensanwendungen.
MyScale-Details zur Sicherheit wurden nicht spezifiziert, aber angesichts seiner fortschrittlichen Architektur umfasst es wahrscheinlich grundlegende Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrolle, um KI- und Machine-Learning-Workloads zu schützen.
Dieser Vergleich spiegelt nun die Fähigkeiten und Unterschiede von OpenSearch und MyScale genau wider und bietet eine klarere Perspektive auf ihre Eignung für unterschiedliche Anwendungsanforderungen, insbesondere im Kontext von KI und maschinellem Lernen.
Wann Sie Opensearch und MyScale für GenAI wählen sollten
Wählen Sie OpenSearch, wenn:
- Komplexe Suchanforderungen über verschiedene Datentypen hinweg: Sie erweiterte Suchfunktionen benötigen, einschließlich Volltextsuche, semantischer Suche und Vektorsuche, über eine Mischung aus strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten hinweg.
- Echtzeit-Analysen und Visualisierung: Ihre Anwendung davon profitiert, Suche mit Echtzeit-Analysen und Visualisierungen zu integrieren und OpenSearch Dashboards für interaktive Dateneinblicke zu nutzen.
- Skalierbare Suchoperationen: Sie eine Lösung benötigen, die effizient skaliert, um große Datensätze zu verarbeiten und dabei eine hohe Leistung in verteilten Computing-Umgebungen aufrechtzuerhalten.
- Community-getriebene Funktionen und Unterstützung: Sie eine robuste, kollaborative Community und laufende Verbesserungen schätzen, die durch Open-Source-Beiträge vorangetrieben werden und sicherstellen, dass sich die Plattform mit Ihren Anforderungen weiterentwickelt.
Wählen Sie MyScale, wenn:
- KI- und Machine-Learning-Workloads: Ihr Schwerpunkt auf Anwendungen liegt, die KI und maschinelles Lernen intensiv nutzen, insbesondere dort, wo die Integration von SQL mit Vektor- und Volltextsuche entscheidend ist.
- Einheitliche Datenbanklösung: Sie ein einheitliches System bevorzugen, das die Funktionalitäten einer SQL-Datenbank, einer Vektordatenbank und einer Volltext-Suchmaschine kombiniert und so die Komplexität der Verwaltung mehrerer Systeme reduziert.
- Hohe Leistungsanforderungen für große Datensätze: Sie eine Datenbank benötigen, die auf Leistung optimiert ist, insbesondere für Zeitreihen- und Vektordaten, unter Verwendung fortschrittlicher Indexierungsalgorithmen und Hardware-Optimierungen wie NVMe-SSDs.
- Benutzerfreundlichkeit mit SQL: Sie eine Datenbank wünschen, die für Programmierer mit SQL-Kenntnissen zugänglich ist und es erleichtert, KI-gesteuerte Abfragen zu entwickeln und zu warten, ohne die steile Lernkurve, die mit komplexeren Systemen verbunden ist.
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 Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage 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 am besten geeignete für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mithilfe von VectorDBBench können Benutzer 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 nutzen, 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 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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