Redis vs Rockset: Die richtige Vektordatenbank für Ihre Anforderungen auswählen
Mit dem Fortschritt von KI und datengetriebenen Technologien wird die Auswahl einer geeigneten Vektordatenbank für Ihre Anwendung immer wichtiger. Redis und Rockset sind zwei Optionen in diesem Bereich. Dieser Artikel vergleicht diese Technologien, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung für Ihr Projekt zu treffen.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Redis und Vald vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken erkunden.
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 fortschrittlichere Datenanalysen und Datenabfragen.
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 sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Spezialisierte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus) und Weaviate
- 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.
Redis ist eine In-Memory-Datenbank mit Vektorsuche als Erweiterung, und Rockset ist eine Such- und Analysedatenbank. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Redis: Überblick und Kerntechnologie
Redis war ursprünglich für seine In-Memory-Datenspeicherung bekannt und hat über die Redis Vector Library, die nun Teil von Redis Stack ist, Vektorsuchfunktionen hinzugefügt. Dadurch kann Redis Vektorähnlichkeitssuche durchführen und gleichzeitig seine Geschwindigkeit und Leistung beibehalten.
Die Vektorsuche in Redis baut auf der bestehenden Infrastruktur auf und nutzt In-Memory-Verarbeitung für eine schnelle Abfrageausführung. Redis verwendet FLAT- und HNSW-Algorithmen (Hierarchical Navigable Small World) für die approximative Suche nach nächsten Nachbarn, was eine schnelle und genaue Suche in hochdimensionalen Vektorräumen ermöglicht.
Eine der Hauptstärken der Redis-Vektorsuche besteht darin, dass sie Vektorähnlichkeitssuche mit traditioneller Filterung nach anderen Attributen kombinieren kann. Diese hybride Suche ermöglicht es Entwicklern, komplexe Abfragen zu erstellen, die sowohl semantische Ähnlichkeit als auch spezifische Metadatenkriterien berücksichtigen, wodurch sie vielseitig für viele KI-gesteuerte Anwendungen ist.
Die Redis Vector Library bietet Entwicklern eine einfache Schnittstelle, um mit Vektordaten in Redis zu arbeiten. Sie verfügt über Funktionen wie flexibles Schema-Design, benutzerdefinierte Vektorabfragen und Erweiterungen für LLM-bezogene Aufgaben wie semantisches Caching und Sitzungsverwaltung. Dadurch wird es für AI/ML-Ingenieure und Data Scientists einfacher, Redis in ihren KI-Workflow zu integrieren, insbesondere für Echtzeit-Datenverarbeitung und -Abruf.
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank für strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich Vektor-Embeddings. Ihre Stärke liegt im Erfassen, Indexieren und Abfragen von Daten in Echtzeit, sodass sie sich hervorragend für Anwendungen eignet, die sekundengenaue Erkenntnisse 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 Schlüsselfunktionen 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 bis zu 40 MB verarbeiten und unterstützt Vektordimensionalität bis zu 200.000, sodass es für eine breite Palette von Anwendungsfällen mit Vektor-Embeddings geeignet ist.
Rockset hat Vektorsuche in den Kern integriert. Es unterstützt K-Nearest Neighbors (KNN) und Approximate Nearest Neighbors (ANN) als Suchmethoden 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 Leistung zu erzielen.
Einzigartig an Rockset für die Vektorsuche ist der Converged Index, der Suche, ANN, spaltenorientierte und zeilenbasierte Indizes in einem vereint. Das bedeutet, dass Sie eine breite Palette von Abfragemustern sofort verarbeiten können. Rockset unterstützt außerdem Metadatenfilterung und Hybridsuche. 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.
Hauptunterschiede: Redis vs Rockset für Vektorsuche
Wenn Sie zwischen Redis und Rockset für die Vektorsuche wählen, müssen Sie die Unterschiede verstehen. Beide sind leistungsstark, haben aber unterschiedliche Stärken für unterschiedliche Anwendungsfälle. Vergleichen wir sie in mehreren wichtigen Bereichen, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen.
Suchmethodik
Redis verwendet FLAT- und HNSW-Algorithmen für die Suche nach approximativen nächsten Nachbarn. Dies ist schnell und genau, insbesondere für hochdimensionale Vektorräume. Redis ist gut darin, Vektorähnlichkeitssuche mit Attributfilterung zu kombinieren, und ermöglicht komplexe Abfragen.
Rockset unterstützt K-Nearest Neighbors (KNN) und Approximate Nearest Neighbors (ANN) als Suchmethoden. Es verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit und ist algorithmusagnostisch. Sie können Ihre eigene Suchimplementierung wählen. Der kostenbasierte Optimierer von Rockset kann für die beste Leistung zwischen KNN und ANN wechseln.
Daten
Redis, ein In-Memory-Datenspeicher, verfügt nun über Vektorsuchfunktionen über seine Vector Library. Es ist gut für Echtzeitdaten geeignet und kann strukturierte und unstrukturierte Datentypen verarbeiten.
Rockset ist für Echtzeit-Suche und -Analysen über strukturierte und unstrukturierte Daten hinweg konzipiert, einschließlich Vektor-Embeddings. Es kann Ereignisströme mit hoher Geschwindigkeit und Change-Data-Capture-Feeds in Echtzeit aufnehmen und verarbeiten, sodass es sich gut für Anwendungen eignet, die sekundengenaue Erkenntnisse benötigen.
Skalierbarkeit und Leistung
Redis verwendet In-Memory-Verarbeitung für schnelle Abfrageausführung, was für Anwendungen gut ist, die Antworten mit niedriger Latenz benötigen. Es kann horizontal für große Datensätze skaliert werden.
Rockset verwendet eine verteilte Architektur und Converged Indexing für Skalierbarkeit. Es kann Dokumente bis zu 40 MB und Vektordimensionalität bis zu 200.000 verarbeiten, sodass es für eine breite Palette von Anwendungsfällen mit Vektor-Embeddings geeignet ist.
Flexibilität und Anpassung
Redis hat ein flexibles Schema und benutzerdefinierte Vektorabfragen. Es verfügt über Erweiterungen für LLM-bezogene Aufgaben wie semantisches Caching und Sitzungsverwaltung, was gut für AI/ML-Workflows ist.
Der Converged Index von Rockset kombiniert Such-, ANN-, Spalten- und Zeilenindizes, sodass er verschiedene Abfragemuster von Haus aus verarbeiten kann. Es unterstützt multimodale Modelle und bietet sowohl SQL- als auch REST-APIs für Abfragen.
Integration und Ökosystem
Redis hat ein großes Ökosystem und lässt sich gut in viele Tools und Frameworks integrieren, insbesondere im Bereich Caching und Echtzeit-Datenverarbeitung.
Rockset ist für Echtzeitanalysen und Suche ausgelegt und verfügt über starke Integrationen für Datenstreaming und Change-Data-Capture-Systeme. Seine SQL-Schnittstelle ist vielen Entwicklern und Datenanalysten vertraut.
Benutzerfreundlichkeit
Redis ist dafür bekannt, entwicklerfreundlich sowie einfach einzurichten und zu betreiben zu sein. Die Optimierung für komplexe Anwendungsfälle erfordert jedoch tiefere Kenntnisse seiner Interna.
Rockset vereinfacht komplexe Datenoperationen mit seiner SQL-Schnittstelle und automatischen Schemaerkennung. Sein Managed Service reduziert den Betriebsaufwand.
Kosten
Redis kann für einige Anwendungsfälle kosteneffizient sein, insbesondere wenn seine In-Memory-Fähigkeiten für Hochleistungsszenarien genutzt werden. Das Skalieren des Speichers kann jedoch die Kosten erhöhen.
Die Preisgestaltung von Rockset basiert auf Rechen- und Speichernutzung. Seine Fähigkeit, Aktualisierungen effizient zu verarbeiten, und die optimierte Abfrageausführung können bei einigen Workloads Kosten sparen.
Sicherheit
Sowohl Redis als auch Rockset verfügen über robuste Sicherheitsfunktionen, Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle. Berücksichtigen Sie die Sicherheitsanforderungen Ihrer Anwendung und die Vertrautheit Ihres Teams mit dem Sicherheitsmodell des jeweiligen Systems.
Wann welche Technologie wählen
Wann Redis verwendet werden sollte
Redis eignet sich am besten für Anwendungen, die extrem latenzarme Vektorsuchoperationen benötigen, insbesondere mit Echtzeitdaten. Es ist hervorragend für Szenarien geeignet, in denen Vektorähnlichkeitssuche mit Attributfilterung kombiniert werden muss, wie Empfehlungssysteme, Content-Matching oder Bildähnlichkeitssuche. Redis ist gut für Anwendungsfälle geeignet, die von In-Memory-Verarbeitung profitieren, wie Sitzungsverwaltung, Caching und Echtzeitanalysen. Verwenden Sie Redis, wenn Geschwindigkeit Ihre Priorität ist und Ihre Daten in den Speicher passen oder über einen Cluster verteilt werden können.
Wann Rockset verwendet werden sollte
Rockset eignet sich am besten für Anwendungen, die Echtzeitsuche und -analysen auf sich ändernden Daten benötigen, insbesondere wenn Sie eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Datentypen haben. Es ist hervorragend für Anwendungsfälle geeignet, die komplexe Abfragen über mehrere Datentypen hinweg erfordern, einschließlich Vektor-Embeddings. Verwenden Sie Rockset, wenn Sie Vektoren zusammen mit Volltextsuche, Aggregationen oder Joins auf großen Datensätzen durchsuchen müssen. Es eignet sich auch gut für Szenarien, in denen Sie Datenströme mit hoher Geschwindigkeit in Echtzeit aufnehmen und abfragen müssen, wie Log-Analysen, Analyse des Benutzerverhaltens oder IoT-Datenverarbeitung.
Zusammenfassung
Redis ist schnell im Speicher und bei hybrider Suche, hervorragend für latenzarme Echtzeitanwendungen. Rockset ist gut im Umgang mit mehreren Datentypen und komplexen Abfragen in Echtzeit, mit starken Analysefunktionen neben der Vektorsuche. Ihre Wahl zwischen den beiden sollte auf Ihren Anforderungen basieren: Datentypen, Abfragekomplexität, Latenz und Skalierbarkeit. Verwenden Sie Redis für Geschwindigkeit und einfache Datenmodelle, Rockset für komplexe, sich ändernde Daten mit Analysen. Letztendlich geht es darum, die Technologie an die Anforderungen und Leistungsziele Ihres Projekts anzupassen.
Während dieser Artikel einen Überblick über Redis und Rockset bietet, ist es entscheidend, diese Datenbanken anhand Ihres spezifischen Anwendungsfalls zu bewerten. Ein Tool, das Sie dabei unterstützen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für den Vergleich der Leistung von Vektordatenbanken entwickelt wurde. Letztendlich ist gründliches Benchmarking mit spezifischen Datensätzen und Abfragemustern unerlässlich, um eine fundierte Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Nutzer entwickelt wurde, die hochleistungsfähige 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 das am besten geeignete 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 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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