OpenSearch vs. Vald: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Da sich KI-gestützte Anwendungen weiterentwickeln, kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte nicht hoch genug eingeschätzt werden. Dieser Blogbeitrag behandelt zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: OpenSearch und Vald. Beide bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung von Vektorsuchen, einer wesentlichen Funktion für Anwendungen wie Empfehlungs-Engines, 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 Vald 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 entscheidende Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Content-Entdeckung, 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:
- 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-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; Vald ist eine Suchmaschine für dichte Vektoren.
Was ist OpenSearch? Ein Überblick
OpenSearch ist eine robuste Open-Source-Such- und Analyse-Suite, die eine Vielzahl 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 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 aufgebaut, ermöglicht OpenSearch hochskalierbare und effiziente Volltextsuchen (Keyword-Suche) und eignet sich 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-gesteuerter Anwendungen unerlässlich ist. OpenSearch unterstützt jetzt 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 Suchframework und ermöglichen die dynamische Generierung von Embeddings sowie die Suche zum Zeitpunkt der Datenaufnahme. Diese Integration rationalisiert 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 bekräftigen zusammen mit Verbesserungen bei der Verarbeitung von Machine-Learning-Aufgaben und der Leistung von Suchabfragen OpenSearch 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 fortschrittliche Suchfunktionen in ihren Anwendungen benötigen.
Was ist Vald? Ein Überblick
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 Ihre 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 Indizierung handhabt. Normalerweise muss beim Aufbau eines Index alles stoppen. Aber Vald ist intelligent – es verteilt den Index auf verschiedene Maschinen, sodass Suchvorgänge weiterlaufen können, selbst während der Index aktualisiert wird. Außerdem sichert Vald Ihre Indexdaten automatisch, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen, alles zu verlieren, wenn etwas schiefgeht.
Vald lässt sich hervorragend in unterschiedliche Setups integrieren. Sie können anpassen, wie Daten ein- und ausgehen, sodass es gut mit gRPC funktioniert. Es ist außerdem dafür gebaut, reibungslos in der Cloud zu laufen, sodass Sie bei Bedarf problemlos mehr Rechenleistung oder Arbeitsspeicher hinzufügen können. Vald verteilt Ihre Daten auf mehrere Maschinen, was ihm hilft, riesige Informationsmengen zu verarbeiten.
Ein weiterer cleverer Trick von Vald ist die Index-Replikation. Es speichert Kopien jedes Index auf verschiedenen Maschinen. Das bedeutet: Wenn eine Maschine ein Problem hat, können Ihre Suchvorgänge trotzdem problemlos funktionieren. Vald gleicht diese Kopien automatisch aus, sodass Sie sich darum nicht kümmern müssen. All das macht Vald zu einer soliden Wahl für Entwickler, die riesige Mengen an Vektordaten schnell und zuverlässig durchsuchen müssen.
Vergleich von OpenSearch und Vald: Wichtige Unterschiede für GenAI
Suchmethodik
OpenSearch entwickelt seine robusten, auf Apache Lucene basierenden Suchfunktionen kontinuierlich weiter. Es integriert nun fortschrittliche Vektorsuchfunktionen neben traditionellen textbasierten Suchen, einschließlich durch maschinelles Lernen unterstützter Methoden wie k-NN, semantischer und multimodaler Suchen. Diese Verbesserungen sollen die Relevanz und Effizienz von Suchen verbessern, indem neuronale Modelle direkt in das Suchframework integriert werden, wodurch die dynamische Generierung von Embeddings ermöglicht wird.
Vald nutzt einen Hochleistungsalgorithmus, NGT (Neighborhood Graph and Tree for Indexing High-dimensional Data), für effiziente Ähnlichkeitssuchen und ist dadurch außergewöhnlich schnell bei der Verarbeitung von Vektordaten. Dank seiner verteilten Natur unterstützt Vald kontinuierliche Indexierung selbst während laufender Suchvorgänge, wodurch Ausfallzeiten bei Indexaktualisierungen vermieden und die allgemeine Sucheffizienz verbessert werden.
Datenverarbeitung
OpenSearch ist vielseitig bei der Verwaltung einer breiten Palette von Datentypen, von strukturierten und halbstrukturierten bis hin zu unstrukturierten Daten. Die neuesten Updates umfassen festplattenoptimierte Vektorsuche, binäre Quantisierung und Byte-Vektor-Codierung, die seine Fähigkeit zur effektiven Verarbeitung großer Datensätze erheblich steigern und es ideal für komplexe KI-gestützte Anwendungen machen.
Vald ist für die Verarbeitung riesiger Mengen hochdimensionaler Vektordaten optimiert, mit Schwerpunkt auf Skalierbarkeit und Echtzeit-Performance. Es bietet automatische Indexreplikation und Lastverteilung über mehrere Maschinen hinweg und gewährleistet so hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit bei der Verarbeitung von Milliarden von Vektoren.
Skalierbarkeit und Performance
OpenSearch ist hochgradig skalierbar und unterstützt groß angelegte Bereitstellungen problemlos. Seine Architektur ermöglicht es, Daten und Verarbeitung effizient über mehrere Knoten zu verteilen und die Performance selbst bei hoher Last aufrechtzuerhalten.
Vald bietet außergewöhnliche Skalierbarkeitsfunktionen, die darauf ausgelegt sind, nahtlos mit wachsenden Rechenanforderungen zu expandieren. Seine cloud-native Architektur und die Unterstützung für Indexreplikation über mehrere Knoten hinweg stellen sicher, dass es umfangreiche Vektordatensätze mit minimaler Latenz verarbeiten kann.
Flexibilität und Anpassung
OpenSearch bietet umfangreiche Anpassungsoptionen durch Plugins und einen dynamischen, community-getriebenen Ansatz zur Funktionsentwicklung. Dadurch können Nutzer das System an ihre spezifischen Anforderungen anpassen und sowohl Funktionalität als auch Benutzererfahrung verbessern.
Vald bietet anpassbare Datenaufnahme und Datenausgabe und unterstützt verschiedene Konfigurationen und Integrationen, insbesondere mit gRPC für eine effiziente Datenübertragung. Seine flexible Architektur eignet sich für vielfältige Betriebsumgebungen, insbesondere in Cloud-Umgebungen.
Integration und Ökosystem
OpenSearch verfügt über ein umfassendes Integrationsökosystem, das fortschrittliche Datenvisualisierungstools und serverseitige Datenerfassungsfunktionen umfasst. Seine Community-Unterstützung und kontinuierlichen Updates machen es zu einer robusten Plattform für Entwickler.
Vald ist darauf ausgelegt, sich gut in moderne Cloud-Infrastrukturen zu integrieren, und bietet Funktionen, die seine verteilte Natur ergänzen. Es ist besonders gut darin, sich in Systeme zu integrieren, die eine hochdurchsatzfähige und skalierbare Verarbeitung von Vektordaten erfordern.
Benutzerfreundlichkeit
OpenSearch hat aufgrund seiner umfangreichen Funktionalitäten eine moderate Lernkurve, wird jedoch durch eine aktive Community und umfassende Dokumentation unterstützt, was Einführung und Fehlerbehebung erleichtert.
Vald ist darauf ausgelegt, Vektorsuchen effizient und zuverlässig zu verwalten, erfordert jedoch für eine optimale Nutzung eine gewisse Vertrautheit mit seiner spezifischen Architektur und den zugrunde liegenden Technologien wie Kubernetes und NGT.
Kostenaspekte
OpenSearch kann als Open-Source-Lösung kosteneffizient sein, wobei größere Bereitstellungen jedoch erhebliche Kosten im Zusammenhang mit Skalierung und Verwaltung in Cloud-Umgebungen verursachen können.
Das Design von Vald reduziert Infrastruktur- und Wartungskosten, indem Ressourcen effizient verwaltet und viele Aspekte der Datenverarbeitung und Indexverwaltung automatisiert werden, was bei groß angelegten Bereitstellungen potenziell Kosteneinsparungen ermöglicht.
Sicherheitsfunktionen
OpenSearch umfasst robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Protokollierung und gewährleistet so Datenintegrität und die Einhaltung von Branchenstandards.
Vald beinhaltet wahrscheinlich grundlegende Sicherheitspraktiken, wie sie für cloud-native Anwendungen typisch sind, obwohl spezifische Details wie Verschlüsselung und Zugriffskontrolle nicht beschrieben wurden.
Wann OpenSearch und Vald für GenAI gewählt werden sollten
Die Wahl zwischen OpenSearch und Vald hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung ab, insbesondere in Bezug auf die Arten von Daten, die Sie verwalten, und die Suchfunktionen, die Sie benötigen. Hier ist ein unkomplizierter Leitfaden, wann Sie sich basierend auf ihren Stärken jeweils für eines der beiden entscheiden sollten:
Wählen Sie OpenSearch für GenAI, wenn:
- Erweiterte Textsuchfunktionen benötigt werden: Ihre Anwendung erfordert anspruchsvolle Volltextsuchfunktionen, einschließlich semantischer, Keyword- und multimodaler Suchen. OpenSearch ist ideal für Szenarien, in denen komplexe textbasierte Abfragen und Analysen entscheidend sind.
- Echtzeitanalysen und Visualisierung: Sie benötigen ein System, das nicht nur Suche verarbeitet, sondern auch leistungsstarke Tools für Echtzeitanalysen und Datenvisualisierung bereitstellt. OpenSearch Dashboards sind besonders nützlich für die Überwachung, Analyse und visuelle Darstellung von Suchdaten und Metriken.
- Vielfältige Datentypen: Ihre Anwendung arbeitet mit einer Kombination aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Die Flexibilität von OpenSearch bei der Verarbeitung verschiedener Datenformate macht es geeignet für Anwendungen, die eine breite Datenerfassungsfähigkeit erfordern.
- Skalierbare, voll ausgestattete Plattform: Sie suchen nach einer robusten, skalierbaren Such- und Analyseplattform mit einer starken Community und kontinuierlicher Entwicklungsunterstützung. OpenSearch bietet umfangreiche Plugin-Unterstützung und Anpassungsmöglichkeiten, wodurch es an sich weiterentwickelnde Anforderungen anpassbar ist.
Wählen Sie Vald für GenAI, wenn:
- Hochleistungsfähige Vektorsuche: Ihre Anwendung erfordert speziell die Verwaltung und Suche in großen Mengen hochdimensionaler Vektordaten, wie Bildern oder komplexen Mustern, bei denen Ähnlichkeitssuche wichtiger ist als Keyword- oder Volltextsuche.
- Skalierbarkeit bei großen Vektordatensätzen: Sie benötigen ein System, das effizient skalieren kann, wenn Ihr Datensatz wächst. Vald ist darauf ausgelegt, Milliarden von Vektoren zu verarbeiten, und bietet automatische Skalierbarkeit, wodurch es sich für Anwendungen eignet, die ein schnelles Wachstum des Datenvolumens erwarten.
- Effizientes Ressourcenmanagement: Ihre Umgebung erfordert eine Lösung, die den Ressourcenverbrauch minimiert und gleichzeitig hohen Durchsatz und niedrige Latenz bei Vektorsuchoperationen aufrechterhält. Valds cloudnatives Design und effiziente Indexierungsmechanismen bieten kosteneffektive Skalierbarkeit.
- Echtzeit-Indexierung und Aktualisierungen: Ihre Anwendung erfordert, dass der Suchindex in Echtzeit ohne Ausfallzeiten aktualisiert wird. Vald unterstützt kontinuierliche Indexierung selbst während der Verarbeitung von Suchanfragen, was für dynamische Datensätze entscheidend ist, bei denen häufig neue Daten hinzugefügt werden.
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 hochleistungsfähige 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 Basis 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, modifizieren 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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