OpenSearch vs Rockset: 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 behandelt zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: OpenSearch und Rockset. Beide bieten robuste Funktionen für die Handhabung der Vektorsuche, einer wesentlichen Funktion für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten, der sie bei der Entscheidung unterstützt, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir OpenSearch und Rockset vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
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 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 eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken sind 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-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen im kleinen Maßstab durchzuführen.
OpenSearch ist eine Open-Source-Such- und Analysesuite mit Vektorsuche als Erweiterung; Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank mit Vektorsuche als Erweiterung.
Was ist OpenSearch? Ein Überblick
OpenSearch ist eine robuste Open-Source-Such- und Analysesuite, die eine vielfältige Reihe von Datentypen verwaltet, von strukturierten über halbstrukturierte bis hin zu unstrukturierten Daten. Diese OpenSearch-Suite wurde 2021 als Community-getriebener Fork von Elasticsearch und Kibana gestartet und umfasst den OpenSearch-Datenspeicher und die Suchmaschine, OpenSearch Dashboards für fortschrittliche Datenvisualisierung und 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 Versionen hat OpenSearch seine Suchfunktionen erheblich erweitert und umfasst nun Vektorsuche durch zusätzliche Plugins, was für den Aufbau KI-gestützter Anwendungen unerlässlich ist. OpenSearch unterstützt mittlerweile eine Reihe von durch Machine Learning gestützten Suchmethoden, darunter traditionelle lexikalische Suchen, k-nächste Nachbarn (k-NN), semantische Suche, multimodale Suche, neuronale Sparse-Suche und hybride Suchmodelle. Diese Erweiterungen integrieren neuronale Modelle direkt in das Suchframework und ermöglichen die Generierung von Embeddings und die Suche während der Datenaufnahme. Diese Integration optimiert nicht nur Prozesse, sondern verbessert auch die Suchrelevanz und -effizienz deutlich.
Jüngste Updates haben die Funktionalität von OpenSearch weiter vorangetrieben und Funktionen wie festplattenoptimierte Vektorsuche, binäre Quantisierung und Byte-Vektor-Kodierung 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 sich als erste Wahl für Entwickler auszeichnet, die erweiterte Suchfunktionen in ihren Anwendungen benötigen.
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank für strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich Vektor-Embeddings. Seine Stärke liegt in der Aufnahme, Indexierung und Abfrage von Daten in Echtzeit, wodurch es sich hervorragend für Anwendungen eignet, die Erkenntnisse im Sekundentakt benötigen. Rockset unterstützt sowohl Streaming- als auch Bulk-Datenaufnahme, kann Ereignisströme mit hoher Geschwindigkeit und Change-Data-Capture-(CDC)-Feeds in 1–2 Sekunden verarbeiten.
Eine der wichtigsten Funktionen von Rockset ist Converged Indexing, das auf mutable RocksDB basiert. Dies ermöglicht In-Place-Updates von Vektoren und Metadaten und ist daher äußerst effizient für Szenarien, in denen sich Daten häufig ändern. Rockset kann Dokumente mit bis zu 40 MB verarbeiten und unterstützt Vektordimensionalitäten bis zu 200.000, sodass es sich gut für eine breite Palette von Vektor-Embedding-Anwendungsfällen eignet.
Rockset verfügt über eine in den Kern integrierte Vektorsuche. Es unterstützt Suchmethoden wie K-Nearest Neighbors (KNN) und Approximate Nearest Neighbors (ANN) und verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Rockset ist algorithmusagnostisch, sodass Sie Ihre eigene Suchimplementierung wählen können. Der kostenbasierte Optimierer kann dynamisch zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen, um optimale Performance zu erzielen.
Einzigartig an Rockset für die Vektorsuche ist der Converged Index, der Suche, ANN, spaltenorientierte und zeilenorientierte Indizes in einem vereint. Das bedeutet, dass Sie eine breite Palette von Abfragemustern sofort verarbeiten können. Rockset unterstützt außerdem Metadatenfilterung und hybride Suche. Der Optimierer wählt den effizientesten Abfragepfad. Es kann über mehrere ANN-Felder hinweg suchen, unterstützt multimodale Modelle und bietet sowohl SQL- als auch REST-APIs als Abfrageschnittstelle.
Vergleich von OpenSearch und Rockset: Wichtige Unterschiede für GenAI
Suchmethodik
OpenSearch hat seine Suchfunktionen erheblich weiterentwickelt und Apache Lucene mit leistungsstarken Vektorsuchfunktionen integriert. Es unterstützt nun eine Reihe von durch Machine Learning gestützten Suchmethoden, darunter k-NN, semantische Suche und hybride Modelle. Diese Integration ermöglicht anspruchsvolle, KI-gestützte Anwendungen mit On-the-fly-Embedding-Generierung und verbesserter Sucheffizienz, die sich für die Verarbeitung vielfältiger und großer Datensätze eignen.
Rockset konzentriert sich auf Echtzeitsuche und -analysen mit Schwerpunkt auf der Verarbeitung von Datenströmen mit hoher Geschwindigkeit und Change-Data-Capture-Feeds. Es integriert fortschrittliche Indexierungs- und Abfragetechniken wie Converged Indexing und unterstützt sowohl KNN- als auch ANN-Suchen, wobei ein verteilter FAISS-Index für die Vektorsuche verwendet wird. Dadurch ist es außergewöhnlich gut darin, sekundengenaue Erkenntnisse für Echtzeitanwendungen bereitzustellen.
Datenverarbeitung
OpenSearch verwaltet strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten effektiv und bietet umfangreiche Datenverarbeitungsfunktionen, die kontinuierlich durch Funktionen wie festplattenoptimierte Vektorsuche und binäre Quantisierung erweitert werden. Diese Funktionen ermöglichen es, komplexe Datenszenarien und große Datenmengen effizient zu verarbeiten.
Rockset ist darauf ausgelegt, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, einschließlich Vektor-Embeddings, zu verarbeiten. Es überzeugt in Szenarien, in denen sich Daten häufig ändern, dank seines veränderbaren, auf RocksDB basierenden Converged Indexing, das In-Place-Aktualisierungen von Vektoren und Metadaten ermöglicht. Diese Fähigkeit unterstützt eine breite Palette von Anwendungsfällen für Vektor-Embeddings, einschließlich Dokumenten bis zu 40MB und Vektordimensionalität bis zu 200.000.
Skalierbarkeit und Leistung
OpenSearch ist hoch skalierbar und darauf ausgelegt, große Datensätze in verteilten Umgebungen zu verarbeiten. Die neuesten Verbesserungen in der Vektorsuche und der Verarbeitung von Machine-Learning-Aufgaben verbessern seine Leistung bei komplexen Abfragen und großen Datenmengen zusätzlich.
Rockset bietet Echtzeit-Skalierbarkeit und ist darauf ausgelegt, hohe Datenvelocity durch seine innovative Indexierungs- und Abfrageinfrastruktur effizient zu verwalten. Seine Fähigkeit, basierend auf Leistungsoptimierung dynamisch zwischen Suchmethoden zu wählen, macht es hoch skalierbar und effizient für Echtzeitanalysen.
Flexibilität und Anpassung
OpenSearch bietet umfangreiche Anpassungsoptionen durch seine Plugins und seinen Open-Source-Charakter, sodass Entwickler das System umfassend auf ihre spezifischen Anforderungen zuschneiden können.
Rockset bietet ebenfalls erhebliche Flexibilität, insbesondere bei Echtzeit-Datenoperationen. Es unterstützt mehrere Vektorfelder und hybride Suchfunktionen, und sein kostenbasierter Optimierer verbessert die Abfrageleistung, indem er intelligent die effizientesten Abfragepfade auswählt.
Integration und Ökosystem
OpenSearch profitiert von einer breiten und unterstützenden Community und lässt sich gut in verschiedene Tools und Plattformen integrieren, insbesondere in solche, die für Datenvisualisierung und Log-Analyse entwickelt wurden.
Rockset lässt sich nahtlos in verschiedene Datenquellen für sowohl Streaming- als auch Bulk-Datenaufnahme integrieren. Seine SQL- und REST-APIs erleichtern die einfache Integration mit anderen Systemen und machen es mit einer Vielzahl von Anwendungen und Workflows kompatibel.
Benutzerfreundlichkeit
OpenSearch entwickelt sich kontinuierlich weiter, unterstützt durch umfassende Dokumentation und eine Community, die trotz seiner anspruchsvollen Funktionen dabei hilft, die Lernkurve zu reduzieren.
Rockset legt Wert auf Benutzerfreundlichkeit in Echtzeit-Datenszenarien, unterstützt durch detaillierte Dokumentation und entwicklerfreundliche Funktionen wie ein Python SDK, das die Integration und Nutzung in KI-gesteuerten Anwendungen vereinfacht.
Kostenüberlegungen
OpenSearch kann für selbstverwaltete Bereitstellungen kosteneffektiv sein, kann jedoch bei größeren, cloudbasierten Bereitstellungen aufgrund seiner umfangreichen Funktionalität höhere Kosten verursachen.
Rockset ist vollständig verwaltet und verursacht daher in der Regel höhere Betriebskosten, bietet jedoch erhebliche Einsparungen beim Verwaltungsaufwand und bei der Zeit bis zur Bereitstellung, insbesondere in Echtzeitanalyse-Szenarien.
Sicherheitsfunktionen
OpenSearch umfasst robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Trails, die für den Schutz sensibler Daten und die Sicherstellung der Compliance geeignet sind.
Rockset integriert ebenfalls starke Sicherheitspraktiken; obwohl Details wie Verschlüsselung und Zugriffskontrolle nicht näher beschrieben wurden, hält es sich wahrscheinlich an Branchenstandards, um Datensicherheit in seiner Echtzeitanalyse-Umgebung zu gewährleisten.
Wann OpenSearch und Rockset für GenAI gewählt werden sollten
Die Entscheidung, wann OpenSearch gegenüber Rockset gewählt werden sollte, hängt weitgehend von Ihren spezifischen Anforderungen ab, insbesondere in Bezug auf die Art Ihrer Daten, die Echtzeitanforderungen Ihrer Anwendungen und die Komplexität Ihrer Such- und Abfrageanforderungen.
Wählen Sie OpenSearch für GenAI, wenn:
- Komplexe Suchanforderungen: Sie benötigen anspruchsvolle Suchfunktionen über verschiedene Datentypen hinweg, einschließlich Volltext-, semantischer, Vektor- und hybrider Suchen. OpenSearch ist ideal für Anwendungen, die komplexe Abfragen und umfangreiche Suchfunktionen erfordern, die in große Datensätze eingebettet sind.
- Vielfältiges Datenmanagement: Ihr System muss strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten innerhalb einer einzigen Plattform verarbeiten. Die Flexibilität von OpenSearch macht es geeignet für Umgebungen, in denen vielfältige Datenerfassung und -verarbeitung entscheidend sind.
- Skalierbarkeit mit Anpassung: Sie suchen nach einer Lösung, die sowohl horizontale Skalierbarkeit als auch umfangreiche Anpassungsoptionen durch Plugins und Community-Beiträge bietet. OpenSearch eignet sich gut für Organisationen, die ihre Such- und Analyse-Engine auf spezifische Anwendungsfälle zuschneiden oder tief in bestehende Systeme integrieren möchten.
- Fortgeschrittene Datenvisualisierung: Sie benötigen integrierte Analyse- und Datenvisualisierungstools für eine tiefgehende Datenerkundung und Echtzeit-Einblicke. OpenSearch Dashboards bietet eine leistungsstarke Oberfläche zur Visualisierung und Interaktion mit Daten.
Wählen Sie Rockset für GenAI, wenn:
- Anforderungen an Echtzeitanalysen: Ihre Anwendung erfordert ultraschnelle Datenerfassungs- und Abfragefunktionen für Echtzeitanalysen. Rockset ist für Szenarien optimiert, die sofortige Erkenntnisse aus Streaming-Daten, Change-Data-Capture-Feeds oder schnelle Abfrageantworten erfordern.
- Effiziente Verarbeitung von Daten mit hoher Geschwindigkeit: Sie arbeiten mit hochfrequenten Ereignisströmen oder benötigen ein System, das Daten nahezu sofort verarbeiten und indizieren kann. Die Echtzeit-Indizierung von Rockset und seine Fähigkeit, häufige Datenaktualisierungen zu verarbeiten, machen es besonders effektiv für dynamische Datenumgebungen.
- Hybride Abfrageanforderungen: Sie benötigen ein System, das komplexe hybride Suchen durchführen kann, die Vektor- und traditionelle Datenfilterung kombinieren. Die konvergente Indizierung und der ausgefeilte Abfrageoptimierer von Rockset sind auf Anwendungen zugeschnitten, die Vektorsuche mit SQL-Abfragen kombinieren und dabei Flexibilität und Effizienz bieten.
- Cloud-native Skalierbarkeit: Sie bevorzugen eine vollständig verwaltete, cloud-native Lösung, die automatisch skaliert, ohne erheblichen betrieblichen Aufwand zu verursachen. Die Architektur von Rockset ist darauf ausgelegt, in Cloud-Umgebungen dynamisch zu skalieren, was sie ideal für Unternehmen macht, die je nach Nachfrage schnell skalieren müssen.
Verwendung von Open-Source-VectorDBBench zur eigenen 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 und das am besten geeignete für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Benutzer fundierte Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung der Vektordatenbank treffen, anstatt sich auf Marketingbehauptungen 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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The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
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