OpenSearch vs Vearch: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gestützter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte kaum überschätzt werden. Dieser Blogbeitrag behandelt zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: OpenSearch und Vearch. Beide bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung der Vektorsuche, ein wesentliches 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 Vearch vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
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 die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine entscheidende Rolle in KI-Anwendungen und erlauben eine 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 externes Wissen bereitgestellt wird, 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-Erweiterungen, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
OpenSearch ist eine Open-Source-Such- und Analyse-Suite mit Vektorsuche als Erweiterung; Vearch ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank.
Was ist OpenSearch? Ein Überblick
OpenSearch ist eine robuste Open-Source-Such- und Analyse-Suite, die eine vielfältige Auswahl an 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 ist damit ideal für die Verarbeitung großer Datensätze. Mit seinen neuesten Releases hat OpenSearch seine Suchfunktionen erheblich erweitert und umfasst nun Vektorsuche durch zusätzliche Plugins, was für den Aufbau KI-gesteuerter Anwendungen unerlässlich ist. OpenSearch unterstützt inzwischen eine Reihe von durch maschinelles Lernen gestützten Suchmethoden, darunter traditionelle lexikalische Suchen, k-nearest neighbors (k-NN), semantische Suche, multimodale Suche, neural sparse search und hybride Suchmodelle. Diese Erweiterungen integrieren neuronale Modelle direkt in das Suchframework 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-Kodierung in k-NN-Suchen eingeführt. Diese Ergänzungen, zusammen mit Verbesserungen bei der Verarbeitung von Machine-Learning-Aufgaben und der Performance von Suchanfragen, 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 hervorhebt, die fortschrittliche Suchfunktionen in ihren Anwendungen benötigen.
Was ist Vearch? Ein Überblick
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 anspruchsvollen Vektor-Embeddings zu verarbeiten, die einen großen Teil moderner KI-Technologie antreiben.
Eine der coolsten Eigenschaften von Vearch ist seine hybride Suche. Sie können nach Vektoren suchen (denken Sie an das Finden ähnlicher Bilder oder Texte) 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 in 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 Partition Server), die unterschiedliche Aufgaben übernehmen, von der Verwaltung von Metadaten bis hin zum Speichern und Berechnen von Daten. Dadurch kann Vearch skalieren und zuverlässig bleiben, während 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 Tools, um dies effizient umzusetzen.
Vergleich von OpenSearch und Vearch: Wichtige Unterschiede für GenAI
Suchmethodik
OpenSearch integriert inzwischen fortschrittliche Vektorsuchfunktionen neben seiner traditionellen textbasierten Suche und unterstützt eine Vielzahl von durch maschinelles Lernen gestützten Suchmethoden wie k-NN, semantische und hybride Suchmodelle. Diese Erweiterungen ermöglichen eine effiziente Verarbeitung KI-gesteuerter Anwendungen, indem sie dynamische Embedding-Erzeugung und anspruchsvolle Suchanfragen erlauben, die direkt in das Suchframework integriert sind.
Vearch ist auf schnelle und effiziente Ähnlichkeitssuchen für KI-Anwendungen spezialisiert und kombiniert Vektor- und traditionelle Datenfilterung in hybriden Suchen. Dies ermöglicht komplexe Abfragefunktionen, wie die Suche über mehrere Vektor- und Skalarfelder hinweg, optimiert für den schnellen Abruf ähnlicher Elemente auf Basis von Vektor-Embeddings.
Datenverarbeitung
OpenSearch verwaltet eine breite Palette von Datentypen, darunter strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Es ist bestens ausgestattet, um große Datensätze mit Funktionen wie festplattenoptimierter Vektorsuche und binärer Quantisierung zu verarbeiten, wodurch es äußerst anpassungsfähig für vielfältige Such- und Analyse-Workloads ist.
Vearch ist für Vektordaten optimiert, insbesondere für Embedding-Vektoren, die in Machine-Learning-Modellen verwendet werden. Es unterstützt komplexe Datenstrukturen, ermöglicht mehrere Vektorfelder pro Dokument und Echtzeit-Datenindizierung, wodurch sichergestellt wird, dass die Datenbank aktuell bleibt und die neuesten Daten widerspiegelt.
Skalierbarkeit und Leistung
OpenSearch ist für hohe Skalierbarkeit konzipiert, verarbeitet große Datensätze effektiv durch verteiltes Rechnen und bietet Verbesserungen, die sowohl die Leistung von Suchabfragen als auch die Verarbeitung von Machine-Learning-Aufgaben steigern.
Vearch verwendet eine clusterbasierte Architektur mit verschiedenen Knotentypen, die spezifische Funktionen übernehmen—Master, Router und Partition Server—wodurch es effizient horizontal skalieren kann, wenn Daten- und Abfrageanforderungen wachsen. Es unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Umgebungen und erhöht so seine Anpassungsfähigkeit an verschiedene Hardware-Konfigurationen.
Flexibilität und Anpassung
OpenSearch bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten durch seine Plugins und eine unterstützende Community, die kontinuierlich zu seiner Entwicklung beiträgt. Dadurch kann OpenSearch auf spezifische Anwendungsanforderungen und Integrationsbedürfnisse zugeschnitten werden.
Vearch bietet mehrere Indizierungsmethoden und die Flexibilität, Suchoperationen basierend auf Hardware-Konfigurationen zu optimieren. Es bietet ein Python SDK für die einfache Integration in Entwicklungs-Workflows und ist damit entwicklerfreundlich für die schnelle Anwendungsentwicklung.
Integration und Ökosystem
OpenSearch verfügt über ein breites Integrationsökosystem, das von zahlreichen Tools für Datenvisualisierung, Logging und serverseitige Datenerfassung unterstützt wird. Seine kontinuierliche Weiterentwicklung wird von einer dynamischen und kollaborativen Community getragen.
Vearch lässt sich gut in moderne KI-Entwicklungs-Stacks integrieren und bietet Funktionen wie Echtzeit-Indizierung und Unterstützung für mehrere Vektorfelder, die für Entwickler, die anspruchsvolle KI-Anwendungen erstellen, entscheidend sind.
Benutzerfreundlichkeit
OpenSearch hat aufgrund seiner umfangreichen Funktionalitäten möglicherweise eine etwas steilere Lernkurve, wird jedoch durch umfassende Dokumentation und eine aktive Community gut unterstützt.
Vearch ist mit seinem Python SDK und dem Fokus auf KI-Anwendungen darauf ausgelegt, für Entwickler im KI-Bereich benutzerfreundlich zu sein, und bietet Tools und Funktionen, die die Entwicklung KI-gestützter Suchanwendungen vereinfachen.
Kostenüberlegungen
OpenSearch kann als Open-Source-Plattform kosteneffizient sein, wobei die Betriebskosten je nach Bereitstellungsgröße und Komplexität stark variieren können.
Vearch ist darauf ausgelegt, Ressourcen effizient zu nutzen, und bietet potenziell Kosteneinsparungen bei groß angelegten Bereitstellungen, insbesondere wenn seine Fähigkeit genutzt wird, bedarfsgerecht über CPU- und GPU-Umgebungen hinweg zu skalieren.
Sicherheitsfunktionen
OpenSearch bietet robuste Sicherheitsfunktionen, darunter Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Trails, wodurch Datenintegrität und Compliance gewährleistet werden.
Vearch-Details zur Sicherheit sind weniger spezifiziert, aber es integriert wahrscheinlich standardmäßige Sicherheitspraktiken, um Daten innerhalb seiner verteilten Architektur zu schützen.
Wann OpenSearch und Vearch für GenAI gewählt werden sollten
Wählen Sie OpenSearch für GenAI, wenn:
- Umfassende Anforderungen an Suche und Analytik: Sie benötigen eine robuste Plattform, die Volltextsuche, komplexe Abfragen und Analysen über eine vielfältige Reihe von Datentypen hinweg verarbeiten kann – strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte. OpenSearch ist ideal für Umgebungen, in denen tiefe Einblicke und Dateninteraktion über die Suche entscheidend sind.
- Echtzeit-Datenvisualisierung: Ihr Projekt erfordert fortschrittliche Datenvisualisierungsfunktionen, die direkt in die Suchfunktionalität integriert sind. OpenSearch Dashboards machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für die Überwachung, Analyse und Visualisierung von Daten in Echtzeit.
- Skalierbarkeit mit erweiterten Suchfunktionen: Sie benötigen ein System, das effizient skaliert und gleichzeitig erweiterte Suchfunktionen bietet, einschließlich Vektorsuche und durch maschinelles Lernen verbesserte Suchmethoden. Die Fähigkeit von OpenSearch, große Datensätze mit festplattenoptimierten Suchen zu verarbeiten, sowie seine dynamische Community-Unterstützung machen es zu einer vielseitigen Option für wachsende und komplexe Datensätze.
- Mehrzweck-Anwendungen: Ihre Anwendung konzentriert sich nicht ausschließlich auf Vektordaten, sondern erfordert eine leistungsstarke Suchmaschine, die mehrere Datenverarbeitungs- und Suchfunktionen in einer Plattform integrieren kann.
Wählen Sie Vearch für GenAI, wenn:
- KI-gesteuerte Ähnlichkeitssuche: Ihre Anwendung dreht sich speziell um schnelle und effiziente Ähnlichkeitssuchen, etwa in Empfehlungssystemen oder Bildabrufsystemen. Vearch ist für die Verarbeitung großer Mengen von Vektordaten optimiert und daher besonders effektiv für Anwendungen, die stark auf Ähnlichkeitssuchen angewiesen sind.
- Anforderungen an hybride Suche: Sie müssen komplexe Suchen durchführen, die Vektorähnlichkeit mit traditionellen Datenfiltern kombinieren. Vearch unterstützt hybride Suchen, die gleichzeitig nach Vektoren und skalaren Feldern filtern können – ideal für nuancierte Abfragen wie „finde Elemente, die diesem ähnlich sind, aber bestimmte Attribute aufweisen.“
- Skalierbarkeit in KI-Anwendungen: Ihre Anwendung benötigt eine Datenbank, die dynamisch skalieren kann, wenn Vektordaten und Abfragevolumina wachsen. Vearchs clusterbasierte Einrichtung und Unterstützung sowohl für CPU- als auch GPU-Umgebungen machen es hoch skalierbar und effizient für die Verarbeitung massiver Vektordatensätze.
- Entwicklerfreundlich für schnelle KI-Entwicklung: Sie legen Wert auf kurze Entwicklungszyklen und benötigen ein System, das sich leicht in KI-Entwicklungsworkflows integrieren und verwenden lässt. Vearchs Python SDK und flexible Indexierungsoptionen richten sich speziell an Entwickler, die in KI und maschinellem Lernen arbeiten, und vereinfachen die Integration und Wartung komplexer Daten.
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 sowie das am besten geeignete System für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Benutzer fundierte Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt 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 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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