SingleStore vs. LanceDB: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir SingleStore und LanceDB vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
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 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 umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, 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.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, 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.
SingleStore ist ein verteiltes, relationales SQL-Datenbankmanagementsystem mit Vektorsuche als Add-on, und LanceDB ist eine serverlose Vektordatenbank. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
SingleStore: Überblick und Kerntechnologie
SingleStore hat Vektorsuche ermöglicht, indem sie direkt in die Datenbank selbst integriert wurde, sodass du keine separaten Vektordatenbanken in deinem Tech-Stack benötigst. Vektoren können in regulären Datenbanktabellen gespeichert und mit Standard-SQL-Abfragen durchsucht werden. Zum Beispiel kannst du ähnliche Produktbilder suchen und dabei nach Preisspanne filtern oder Dokument-Embeddings untersuchen und die Ergebnisse auf bestimmte Abteilungen beschränken. Das System unterstützt sowohl semantische Suche mit FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ für Vektorindizes als auch Skalarprodukt und euklidische Distanz für Ähnlichkeitsabgleiche. Das ist äußerst nützlich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bilderkennung und KI-Chatbots, bei denen Ähnlichkeitsabgleiche schnell sein müssen.
Im Kern ist SingleStore auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt. Die Datenbank verteilt die Daten auf mehrere Knoten, sodass du groß angelegte Vektordatenoperationen bewältigen kannst. Wenn deine Daten wachsen, kannst du einfach weitere Knoten hinzufügen, und schon bist du startklar. Der Abfrageprozessor kann Vektorsuche mit SQL-Operationen kombinieren, sodass du nicht mehrere separate Abfragen durchführen musst. Im Gegensatz zu reinen Vektordatenbanken bietet SingleStore dir diese Funktionen als Teil einer vollständigen Datenbank, sodass du KI-Funktionen entwickeln kannst, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder dich mit komplexen Datenübertragungen auseinanderzusetzen.
Für die Vektorindizierung bietet SingleStore zwei Optionen. Die erste ist die exakte k-Nearest-Neighbors-(kNN)-Suche, die die exakte Menge der k nächsten Nachbarn für einen Abfragevektor findet. Für sehr große Datensätze oder hohe Parallelität unterstützt SingleStore jedoch auch die Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Suche mithilfe von Vektorindizierung. Die ANN-Suche kann k nahe Nachbarn viel schneller finden als die exakte kNN-Suche, manchmal um Größenordnungen. Es gibt einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit – ANN ist schneller, liefert aber möglicherweise nicht die exakte Menge der k nächsten Nachbarn zurück. Für Anwendungen mit Milliarden von Vektoren, die interaktive Antwortzeiten benötigen und keine absolute Präzision erfordern, ist die ANN-Suche der richtige Weg.
Die technische Implementierung von Vektorindizes in SingleStore hat spezifische Anforderungen. Diese Indizes können nur auf Columnstore-Tabellen erstellt werden und müssen auf einer einzelnen Spalte erstellt werden, die die Vektordaten speichert. Das System unterstützt derzeit das Format Vector Type(dimensions[, F32]), F32 ist der einzige unterstützte Elementtyp. Dieser strukturierte Ansatz macht SingleStore hervorragend für Anwendungen wie semantische Suche mit Vektoren aus großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fokussierte Texterzeugung und Bildabgleich auf Basis von Vektoreinbettungen. Durch die Kombination dieser Funktionen mit traditionellen Datenbankfunktionen ermöglicht SingleStore Entwicklern, komplexe KI-Anwendungen mit SQL-Syntax zu erstellen und dabei Performance und Skalierbarkeit beizubehalten.
Was ist LanceDB? Ein Überblick
LanceDB ist eine Open-Source-Vektordatenbank für KI, die Einbettungen aus groß angelegten multimodalen Daten speichert, verwaltet, abfragt und abruft. Basierend auf Lance, einem Open-Source-Spaltendatenformat, bietet LanceDB einfache Integration, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Es kann eingebettet in bestehenden Backends, direkt in Client-Anwendungen oder als entfernte serverlose Datenbank ausgeführt werden und ist daher vielseitig für viele Anwendungsfälle.
Die Vektorsuche steht im Mittelpunkt von LanceDB. Es unterstützt sowohl die exhaustive k-Nearest-Neighbors-(kNN)-Suche als auch die Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Suche mithilfe eines IVF_PQ-Index. Dieser Index teilt den Datensatz in Partitionen auf und wendet Produktquantisierung für effiziente Vektorkompression an. LanceDB bietet außerdem Volltextsuche und skalare Indizes, um die Suchleistung über verschiedene Datentypen hinweg zu steigern.
LanceDB unterstützt verschiedene Distanzmetriken für Vektorähnlichkeit, darunter euklidische Distanz, Kosinusähnlichkeit und Skalarprodukt. Die Datenbank ermöglicht hybride Suche, die semantische und keywordbasierte Ansätze kombiniert, sowie Filterung nach Metadatenfeldern. Dies ermöglicht Entwicklern, komplexe Such- und Empfehlungssysteme zu erstellen.
Die primäre Zielgruppe von LanceDB sind Entwickler und Ingenieure, die an KI-Anwendungen, Empfehlungssystemen oder Suchmaschinen arbeiten. Sein Rust-basierter Kern und die Unterstützung mehrerer Programmiersprachen machen es für ein breites Spektrum technischer Nutzer zugänglich. LanceDBs Fokus auf Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und Performance macht es zu einem großartigen Werkzeug für diejenigen, die mit groß angelegten Vektordaten arbeiten und effiziente Lösungen für Ähnlichkeitssuche suchen.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
SingleStore bietet eine vollständige Palette an Vektorsuchoptionen, einschließlich exakter k-Nearest-Neighbors-(kNN)-Suche und Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Suche. Wir unterstützen mehrere Indextypen wie FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT und HNSW_PQ, sodass Sie das Gleichgewicht zwischen Suchgenauigkeit und Performance basierend auf Ihrem Anwendungsfall feinabstimmen können.
LanceDB verfolgt einen stärker fokussierten Ansatz für die Vektorsuche mit exakter k-Nearest-Neighbors-(kNN)-Suche und Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Suche über unseren IVF_PQ-Index. Sie kombinieren Vektorsuche mit Volltextsuche und skalaren Indizes, sodass Sie komplexe Suchlösungen erstellen können. Beide Systeme unterstützen Standard-Distanzmetriken wie euklidische Distanz, Kosinusähnlichkeit und Skalarprodukt, sodass Sie sie für jede Ähnlichkeitssuche verwenden können.
Datenverarbeitung
SingleStore bettet die Vektorsuche direkt in seine SQL-Datenbank ein, sodass Sie Vektorindizes auf Columnstore-Tabellen erstellen müssen. Wir unterstützen das Format Vector Type(dimensions[, F32]), sodass Sie Vektoroperationen mit standardmäßigen SQL-Abfragen kombinieren können. Das bedeutet, dass Sie Filterung und Aggregation zusammen mit der Vektorähnlichkeitssuche in derselben Abfrage durchführen können.
LanceDB verarbeitet Daten über seine Lance-Spaltenformat-Grundlage, die für multimodale Daten entwickelt wurde. Sie eignen sich gut für die Verarbeitung verschiedener Datentypen und unterstützen hybride Suchansätze, die semantische und schlüsselwortbasierte Methoden kombinieren. Dadurch eignen sie sich besonders gut für Anwendungen, die flexible Datenmodellierung und komplexe Suchmuster über verschiedene Datentypen hinweg erfordern.
Skalierbarkeit und Leistung
SingleStore skaliert über eine verteilte Architektur, die Daten auf mehrere Knoten verteilt. Sie können horizontal skalieren, indem Sie einfach weitere Knoten hinzufügen, wenn Ihre Daten wachsen. Die Leistung wird durch einen integrierten Abfrageprozessor optimiert, der die Vektorsuche mit standardmäßigen SQL-Abfragen kombinieren und den Overhead separater Verarbeitungsschritte reduzieren kann. Wir bieten über unsere ANN-Suche einen konfigurierbaren Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit.
LanceDB skaliert durch seine flexiblen Bereitstellungsoptionen und effiziente Vektorkomprimierung. Sie verwenden IVF_PQ-Indizierung, um groß angelegte Vektoroperationen zu verwalten. Sie können LanceDB eingebettet in Ihrem bestehenden System oder als serverlose Datenbank ausführen, sodass Sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall und Lastmuster skalieren können. Die Leistung kann basierend auf Ihren Bereitstellungs- und Anwendungsanforderungen angepasst werden.
Integration und Ökosystem
SingleStore bietet Vektorsuche als Teil seiner vollständigen SQL-Datenbank, sodass Sie keine separate Vektordatenbank in Ihrem Tech-Stack benötigen. Die SQL-Schnittstelle ist außerdem für Teams, die bereits mit traditionellen Datenbanken vertraut sind, sehr zugänglich. Das bedeutet, dass Sie KI-Funktionen und Vektorsuche entwickeln können, ohne mehrere Systeme zu verwalten oder sich mit Datenübertragungen zu befassen.
LanceDB bietet Integrationsflexibilität durch seine Open-Source-Architektur und mehrere Bereitstellungsoptionen. Sie können es in Ihre Backends einbetten, in Ihren Client-Anwendungen ausführen oder als entfernte serverlose Datenbank bereitstellen. Der Rust-Kern bietet Ihnen Leistungsvorteile, und die Unterstützung mehrerer Sprachen macht es für verschiedene Entwicklungsteams zugänglich. Der Open-Source-Charakter des Projekts bedeutet, dass Community-Beiträge und Erweiterungen gefördert werden.
Benutzerfreundlichkeit
SingleStore verwendet SQL-Syntax für Vektoroperationen, sodass es für Entwickler mit Datenbankerfahrung sehr zugänglich ist. Die Lernkurve besteht hauptsächlich darin, die Anforderungen an Vektorindizes und Optimierungsstrategien zu verstehen. Da es integriert ist, können Sie mit Vektoren mithilfe derselben Tools und Ansätze arbeiten, die Sie für traditionelle Datenbankoperationen verwenden.
LanceDB priorisiert die Entwicklererfahrung durch einfache Integration und umfassende Sprachunterstützung. Sie reduzieren Implementierungshürden und bewahren gleichzeitig die Flexibilität, die für komplexe Vektorsuchanwendungen erforderlich ist. Die Open-Source-Community bietet mehr Ressourcen und Unterstützung für Entwickler, um zu lernen, wie das System verwendet wird.
Kosten
Die Kosten von SingleStore basieren darauf, dass es sich um ein vollständiges Datenbanksystem handelt, sodass die Kosten an knotenbasierte Skalierung und Infrastrukturmanagement gebunden sind. Die Anfangsinvestition könnte höher sein als bei dedizierten Vektordatenbanken, aber Sie können Kosten sparen, indem Sie mehrere Datenbanken in einer konsolidieren. Die Gesamtbetriebskosten sollten sowohl die direkten Lizenzkosten als auch die betrieblichen Vorteile einer integrierten Vektorsuche berücksichtigen.
LanceDB hat als Open-Source-Lösung Kostenvorteile und eignet sich daher gut für kleinere Bereitstellungen oder Projekte mit Budgetbeschränkungen. Die serverlose Bereitstellungsoption bietet Ihnen Flexibilität bei der Verwaltung der Infrastrukturkosten, und selbst gehostete Bereitstellungen geben Ihnen mehr Kontrolle über Ihre Ausgaben. Die tatsächlichen Kosten variieren je nach Ihren Bereitstellungs- und Skalierungsanforderungen.
Wann Sie SingleStore wählen sollten
Wählen Sie SingleStore, wenn Sie Vektorsuche innerhalb einer ausgereiften SQL-Datenbank benötigen, bereits über SQL-Expertise verfügen, Unterstützung für hohe Parallelität brauchen oder komplexe SQL-Operationen mit Vektorsuche kombinieren möchten. Es eignet sich hervorragend für Unternehmensumgebungen, in denen Datenkonsolidierung und SQL-Integration entscheidend sind und Sie eine Reihe von Vektorindexoptionen zur Optimierung benötigen.
Wann Sie LanceDB wählen sollten
LanceDB ist die bessere Wahl, wenn Sie eine dedizierte Vektordatenbank benötigen, leichte und flexible Bereitstellungsoptionen wünschen, Open Source bevorzugen oder hauptsächlich mit multimodalen Daten arbeiten. Es ist perfekt für kleine Projekte, die wachsen müssen, Teams, die direkte Kontrolle über ihre Vektorsuchimplementierung wünschen, oder Anwendungen, die eine enge Integration zwischen Vektor- und Volltextsuche benötigen.
Fazit
SingleStore eignet sich hervorragend für Unternehmensumgebungen, in denen SQL-Integration und eine breite Palette an Vektorsuchoptionen entscheidend sind, für Organisationen, die Vektoren zu ihren bestehenden Datenbankoperationen hinzufügen möchten. LanceDB ist flexibel, Open Source und stark bei multimodalen Daten, also perfekt für Teams, die eine dedizierte Vektordatenbank benötigen. Letztendlich hängt Ihre Wahl von Ihren Anwendungsfällen, Ihrer bestehenden Infrastruktur, der Expertise Ihres Teams und Ihren Skalierbarkeitsanforderungen ab. Berücksichtigen Sie Datenvolumen, Abfragemuster, Integrationsanforderungen und Budgetbeschränkungen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über SingleStore und LanceDB zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für 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 für Nutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, verschiedene Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und dasjenige zu finden, das zu ihren Anwendungsfällen passt. Mit VectorDBBench können Nutzer Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen statt auf Basis von Marketingaussagen oder Hörensagen.
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 auf dem VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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