Vespa vs MyScale: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Vespa und MyScale vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell darauf ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren codieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken sind 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 externes Wissen bereitgestellt wird, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken erhältlich, 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 Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
Vespa ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. MyScale ist eine auf ClickHouse basierende Datenbank, die Vektorsuche und SQL-Analysen mit Vektorsuchfunktionen als Erweiterung kombiniert. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Vespa: Überblick und Kerntechnologie
Vespa ist eine leistungsstarke Suchmaschine und Vektordatenbank, die mehrere Arten von Suchen gleichzeitig verarbeiten kann. Sie ist hervorragend bei der Vektorsuche, Textsuche und Suche in strukturierten Daten. Das bedeutet, dass Sie sie verwenden können, um ähnliche Elemente (wie Bilder oder Produkte) zu finden, nach bestimmten Wörtern in Texten zu suchen und Ergebnisse anhand von Dingen wie Datumsangaben oder Zahlen zu filtern – alles in einem Durchgang. Vespa ist flexibel und kann mit verschiedenen Datentypen arbeiten, von einfachen Zahlen bis hin zu komplexen Strukturen.
Eine der herausragenden Funktionen von Vespa ist die Fähigkeit zur Vektorsuche. Sie können Ihren Dokumenten beliebig viele Vektorfelder hinzufügen, und Vespa durchsucht sie schnell. Es kann sogar spezielle Arten von Vektoren verarbeiten, die Tensoren genannt werden und nützlich sind, um Dinge wie mehrteilige Dokument-Einbettungen darzustellen. Vespa ist intelligent darin, wie es diese Vektoren speichert und durchsucht, sodass es wirklich große Datenmengen verarbeiten kann, ohne langsamer zu werden.
Vespa ist darauf ausgelegt, extrem schnell und effizient zu sein. Es verwendet eine eigene spezielle, in C++ geschriebene Engine, um Speicher zu verwalten und Suchen durchzuführen, was dabei hilft, auch bei komplexen Abfragen und großen Datenmengen eine hohe Leistung zu erzielen. Es ist so konzipiert, dass es reibungslos weiterläuft, selbst wenn Sie neue Daten hinzufügen oder gleichzeitig viele Suchen verarbeiten. Dadurch eignet es sich hervorragend für große, reale Anwendungen, die viel Traffic und viele Daten bewältigen müssen.
Eine weitere coole Sache an Vespa ist, dass es automatisch skalieren kann, um mehr Daten oder Traffic zu bewältigen. Sie können Ihrer Vespa-Einrichtung weitere Computer hinzufügen, und es verteilt die Arbeit automatisch auf diese. Das bedeutet, dass Ihr Suchsystem mit Ihren Anforderungen wachsen kann, ohne dass Sie viel komplizierte Einrichtung vornehmen müssen. Vespa kann sich sogar automatisch anpassen, um Änderungen bei der Menge an Daten oder Traffic zu bewältigen, was helfen kann, Kosten zu sparen. Das macht es zu einer großartigen Wahl für Unternehmen, die ein Suchsystem benötigen, das im Laufe der Zeit mit ihnen wachsen kann.
Was ist MyScale? Überblick und Kerntechnologie
MyScale ist eine cloudbasierte Datenbank, die auf der Open-Source-Datenbank ClickHouse aufbaut und für KI- und Machine-Learning-Workloads entwickelt wurde. Sie kann strukturierte Daten und Vektordaten sowie Echtzeitanalysen und Machine Learning verarbeiten. MyScale konzentriert sich auf Zeitreihen, Vektorsuche und Volltextsuche, daher eignet es sich gut für Echtzeitverarbeitung und KI-gestützte Erkenntnisse. Durch die Verwendung der ClickHouse-Architektur ist MyScale leistungsstark und skalierbar für KI.
Eine der wichtigsten Funktionen von MyScale ist die native SQL-Unterstützung, die KI-gestützte Abfragen vereinfacht, indem sie Vektorsuche, Volltextsuche und traditionelle SQL-Abfragen in einem System integriert. Dadurch wird der Bedarf an mehreren Tools reduziert und es wird skalierbar für KI. MyScale unterstützt und verwaltet die analytische Verarbeitung sowohl strukturierter als auch vektorisierter Daten auf einer Plattform und nutzt dabei eine OLAP-Datenbankarchitektur, um mit vektorisierten Daten zu arbeiten. Entwickler können mit MyScale über SQL interagieren, sodass es für alle Programmierer zugänglich ist, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind.
MyScale verfügt über mehrere Vektorindextypen und Ähnlichkeitsmetriken, um unterschiedliche Anwendungsfälle zu unterstützen. Es unterstützt gängige Distanzmetriken wie euklidische Distanz (L2), inneres Produkt (IP) und Kosinusähnlichkeit. Die Datenbank verfügt über mehrere Indexierungsalgorithmen: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ und HNSW, jeweils mit eigenen Parametern zur Feinabstimmung. Die proprietäre MSTG-Vektor-Engine von MyScale nutzt NVMe-SSDs, um die Datendichte zu erhöhen, sodass sie spezialisierte Vektordatenbanken sowohl bei der Leistung als auch bei den Kosten übertrifft.
Durch die Kombination der Funktionalität einer SQL-Datenbank, einer Vektordatenbank und einer Volltextsuchmaschine in einem System reduziert MyScale Infrastruktur- und Wartungskosten. Diese Vereinheitlichung ermöglicht gemeinsame Datenabfragen und Analysen sowie eine einheitliche Datengrundlage für KI-Anwendungen. MyScale verfügt außerdem über MyScale Telemetry für vollständige Observability von LLM-Systemen, sodass Sie effizient überwachen und debuggen können. Da Daten immer komplexer werden, ist MyScale eine zukunftssichere Lösung, die neuere Datenmodalitäten und Datenbankgrößen bewältigen kann und gleichzeitig Rechenleistung und Integration zwischen verschiedenen Datentypen aufrechterhält.
Wichtige Unterschiede
Die Wahl der richtigen Vektorsuchlösung ist entscheidend für den Erfolg Ihres Projekts. Dieser Vergleich betrachtet Vespa und MyScale, zwei der großen Akteure im Bereich der Vektorsuche, um Ihnen zu helfen, basierend auf Ihren Anforderungen eine fundierte Entscheidung zu treffen.
Suche
Vespa verfolgt einen einheitlichen Suchansatz, der Vektorsuche, Textsuche und Suche in strukturierten Daten an einem Ort kombiniert. Die Vektorsuche unterstützt mehrere Vektorfelder pro Dokument und eine spezialisierte Tensorverarbeitung für komplexe Dokument-Embeddings. Die Suchmaschine verwendet eine benutzerdefinierte C++-Engine für Speicherverwaltung und Abfrageverarbeitung.
MyScale verfolgt einen anderen Ansatz, indem es auf ClickHouse aufbaut. Es integriert die Vektorsuche direkt mit SQL, mit mehreren Indextypen: MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW. Es unterstützt gängige Distanzmetriken: euklidische Distanz (L2), inneres Produkt (IP), Kosinusähnlichkeit. Die MSTG-Vektor-Engine von MyScale nutzt NVMe-SSDs, um die Datendichte zu erhöhen.
Daten
Vespa kann verschiedene Datentypen verarbeiten, von einfachen Zahlen bis hin zu komplexen Strukturen. Es ist hervorragend darin, mehrere Suchtypen gleichzeitig zu verarbeiten, daher eignet es sich gut für Anwendungen, die verschiedene Suchansätze kombinieren müssen.
MyScale konzentriert sich auf strukturierte und Vektordaten, mit einem starken Schwerpunkt auf Zeitreihen und Echtzeitanalysen. Es verwendet eine OLAP-Datenbankarchitektur für die vektorisierte Datenverarbeitung, sodass Entwickler sowohl mit strukturierten als auch mit Vektordaten mithilfe vertrauter SQL-Abfragen arbeiten können.
Performance und Skalierbarkeit
Vespa kann automatisch über mehrere Maschinen hinweg skalieren. Das System verteilt Workloads automatisch und passt sich Änderungen des Datenvolumens und der Traffic-Muster an. Auto-Scaling hilft dabei, Ressourcennutzung und Kosten zu optimieren.
MyScale nutzt die Hochleistungsarchitektur von ClickHouse für Skalierbarkeit. Ihre proprietäre MSTG-Vektor-Engine verspricht bessere Performance und Kosteneffizienz im Vergleich zu spezialisierten Vektordatenbanken, insbesondere bei der Verwendung von NVMe-SSDs.
Integration und Entwicklererfahrung
Vespa ist eine vollständige Suchlösung, die mehrere Suchtypen ohne zusätzliche Tools verarbeiten kann. Es gibt jedoch keine Informationen zur Integration mit anderen Systemen.
MyScale sticht durch seinen SQL-first-Ansatz hervor. Entwickler, die mit SQL vertraut sind, können mit der Vektorsuche beginnen, ohne neue Abfragesprachen zu lernen. MyScale Telemetry zur Überwachung und Fehlerbehebung von LLM-Systemen erleichtert die Wartung und Optimierung von Anwendungen.
Infrastruktur
Vespas Auto-Scaling und Workload-Verteilung können helfen, die Ressourcennutzung zu optimieren und Betriebskosten zu senken. Das System passt sich den tatsächlichen Nutzungsmustern an.
MyScale kombiniert SQL-Datenbank, Vektordatenbank und Volltextsuche in einem System, was Infrastruktur- und Wartungskosten reduzieren kann. Ihre MSTG-Vektor-Engine nutzt NVMe-SSDs effizient, was ebenfalls zur Kosten-Performance beitragen kann.
Wann welche Technologie gewählt werden sollte
Vespa glänzt in Anwendungen, die mehrere Suchtypen benötigen, die nahtlos zusammenarbeiten, wie etwa E-Commerce-Plattformen, die Produktsimilaritätssuche, Textsuche und strukturierte Filter kombinieren. Die automatische Skalierung und die benutzerdefinierte C++-Engine machen es ideal für groß angelegte Anwendungen, bei denen komplexe Abfragen über verschiedene Datentypen hinweg verarbeitet werden müssen, während hohe Performance beibehalten wird.
MyScale eignet sich am besten für Teams, die bereits SQL-Datenbanken verwenden und Vektorsuchfunktionen hinzufügen möchten, ohne neue Abfragesprachen zu lernen. Es ist besonders stark für Anwendungen mit Zeitreihendaten, Echtzeitanalysen und KI-gestützten Erkenntnissen, insbesondere wenn Sie eine detaillierte Überwachung Ihrer LLM-Systeme benötigen und Ihren Tech-Stack einfach halten möchten.
Fazit
Sowohl Vespa als auch MyScale bieten überzeugende Funktionen für die Vektorsuche, verfolgen jedoch unterschiedliche Wege, um dorthin zu gelangen. Vespas Stärke liegt in seinem einheitlichen Suchansatz, der automatischen Skalierung und der Fähigkeit, komplexe Dokumentstrukturen mit mehreren Vektorfeldern zu verarbeiten. MyScale sticht durch seinen SQL-first-Ansatz, spezialisierte Vektorindexierungsoptionen und integrierte Monitoring-Tools für LLM-Systeme hervor. Ihre Wahl sollte zur Expertise Ihres Teams, Ihrer bestehenden Infrastruktur und Ihren spezifischen Anforderungen an Datenverarbeitung, Performance und Skalierbarkeit passen. Erwägen Sie, Benchmarks mit Ihren tatsächlichen Daten und Nutzungsmustern durchzuführen, bevor Sie eine endgültige Entscheidung treffen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Vespa und MyScale zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie die Bewertung auf Grundlage Ihres Anwendungsfalls vornehmen. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine 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 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 sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass es jeder frei nutzen, ändern und weiterverbreiten 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 für Ihre eigenen Datensätze 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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