Vespa vs. Rockset: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Vespa und Rockset vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten handelt. 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 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 sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
- Zweckgebundene 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.
Vespa ist eine zweckgebundene Vektordatenbank. Rockset ist eine Such- und Analysedatenbank mit Vektorsuchfunktionen als Add-on. 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 Vektorsuche, Textsuche und der Suche in strukturierten Daten. Das bedeutet, dass Sie sie verwenden können, um ähnliche Elemente zu finden (wie Bilder oder Produkte), nach bestimmten Wörtern in Texten zu suchen und Ergebnisse anhand von Dingen wie Daten 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.
Eines der herausragenden Merkmale 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 namens Tensoren verarbeiten, die nützlich sind, um Dinge wie mehrteilige Dokument-Embeddings 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 Engine, die in C++ geschrieben ist, um Speicher zu verwalten und Suchen durchzuführen, was dazu beiträgt, dass es auch bei komplexen Abfragen und großen Datenmengen gut funktioniert. Es ist darauf ausgelegt, reibungslos weiterzuarbeiten, selbst wenn Sie neue Daten hinzufügen oder gleichzeitig viele Suchanfragen verarbeiten. Das macht es ideal für große, reale Anwendungen, die viel Datenverkehr und viele Daten bewältigen müssen.
Eine weitere coole Sache an Vespa ist, dass es automatisch hochskalieren kann, um mehr Daten oder Traffic zu bewältigen. Du kannst deiner Vespa-Umgebung weitere Computer hinzufügen, und es verteilt die Arbeit automatisch auf sie. Das bedeutet, dass dein Suchsystem mit deinen Anforderungen wachsen kann, ohne dass du viel komplizierte Einrichtung vornehmen musst. 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.
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank für strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich Vector Embeddings. Seine Stärke liegt darin, Daten in Echtzeit aufzunehmen, zu indexieren und abzufragen, sodass es hervorragend für Anwendungen geeignet ist, die sekundengenaue Einblicke benötigen. Rockset unterstützt sowohl Streaming- als auch Bulk-Datenaufnahme, kann hochvolumige Ereignisströme und Change-Data-Capture-(CDC)-Feeds in 1-2 Sekunden verarbeiten.
Eine der wichtigsten Funktionen von Rockset ist Converged Indexing, aufgebaut auf mutable RocksDB. Dies ermöglicht In-Place-Updates von Vektoren und Metadaten, sodass es für Szenarien, in denen sich Daten häufig ändern, äußerst effizient ist. Rockset kann Dokumente bis zu 40MB verarbeiten und unterstützt eine Vektordimensionalität von bis zu 200.000, sodass es für eine breite Palette von Vector-Embedding-Anwendungsfällen geeignet ist.
Rockset hat Vector Search fest im Kern integriert. Es unterstützt K-Nearest-Neighbors-(KNN)- und Approximate-Nearest-Neighbors-(ANN)-Suchmethoden und verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Rockset ist algorithmusagnostisch, sodass du deine eigene Suchimplementierung wählen kannst. Der kostenbasierte Optimizer kann dynamisch zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen, um optimale Performance zu erzielen.
Einzigartig an Rockset für Vector Search ist der Converged Index, der Suche, ANN, spaltenorientierte und zeilenorientierte Indizes in einem kombiniert. Das bedeutet, dass du eine breite Palette von Abfragemustern out of the box verarbeiten kannst. Rockset unterstützt außerdem Metadatenfilterung und hybride Suche. Der Optimizer wählt den effizientesten Abfragepfad. Kann über mehrere ANN-Felder hinweg suchen, unterstützt multimodale Modelle und verfügt sowohl über SQL- als auch REST-APIs als Abfrageschnittstelle.
Wichtige Unterschiede
Wenn du zwischen Vespa und Rockset für Vector Search wählst, musst du verstehen, wie beide unterschiedliche Aspekte von Suche und Datenmanagement behandeln. Vergleichen wir sie in wichtigen Bereichen, um dir bei der Entscheidung zu helfen.
Suche und Performance
Vespa hat eine C++-basierte Suchmaschine, die Vektor-, Text- und strukturierte Datensuche in einer einzigen Abfrage kombiniert. Das bedeutet, dass du komplexe Abfragen ausführen kannst, die verschiedene Suchtypen ohne Performance-Einbußen mischen. Speziell für Vector Search unterstützt Vespa mehrere Vektorfelder pro Dokument und hochdimensionale Tensoren.
Rockset verfolgt mit seinem auf RocksDB basierenden Converged-Indexing-System einen anderen Ansatz. Es unterstützt K-Nearest-Neighbors-(KNN)- und Approximate-Nearest-Neighbors-(ANN)-Suchmethoden mit einem verteilten FAISS-Index zur Skalierung. Rocksets Vector Search unterstützt bis zu 200.000 Dimensionen und verfügt über einen Optimizer, der basierend auf der Abfrage zwischen KNN und ANN wählt.
Datenmanagement und Updates
Vespa verarbeitet Datenupdates in Echtzeit. Seine Architektur ermöglicht kontinuierliche Updates, während die Suchperformance aufrechterhalten wird. Du kannst sowohl Vector Embeddings als auch Metadaten aktualisieren, ohne Indizes neu aufzubauen.
Rockset ist für Echtzeit-Datenverarbeitung mit 1-2 Sekunden Aufnahmelatenz gebaut. Seine mutable RocksDB-Grundlage ermöglicht schnelle Updates an Vektoren und Metadaten. Das System kann Dokumente mit einer Größe von bis zu 40MB verarbeiten und ist daher für verschiedene Datentypen geeignet.
Skalierung und Architektur
Vespa verwendet Auto-Sharding und Replikation, um Daten über Knoten zu verteilen. Du kannst deinem Cluster Knoten hinzufügen, und Vespa balanciert die Daten für dich neu aus. Diese horizontale Skalierung erhält die Performance, während deine Daten wachsen.
Die verteilte Architektur von Rockset verteilt die Berechnung über den Cluster. Der Converged Index kombiniert mehrere Indextypen (Suche, ANN, spaltenbasiert, zeilenbasiert) in einem System, sodass Sie über verschiedene Muster hinweg abfragen können.
Integration und APIs
Vespa verfügt sowohl über REST- als auch über benutzerdefinierte APIs für die Integration. Es bietet Client-Bibliotheken für beliebte Programmiersprachen und unterstützt benutzerdefinierte Plugins für Erweiterbarkeit.
Rockset bietet SQL- und REST-APIs, sodass es für Teams zugänglich ist, die mit SQL vertraut sind. Es lässt sich gut in Streaming-Datenquellen integrieren und unterstützt Change-Data-Capture-(CDC)-Feeds.
Wann Sie sich wofür entscheiden sollten
Wählen Sie Vespa, wenn Sie Vektor-, Text- und strukturierte Datensuche in großem Maßstab benötigen. Es ist für Produktionssysteme gedacht, die Echtzeitbereitstellung, komplexe Abfragekombinationen und präzise Kontrolle über Ranking und Relevanz benötigen. Vespa eignet sich hervorragend für Anwendungsfälle wie Empfehlungssysteme, Produktsuche, Content Discovery und KI-Anwendungen, bei denen Sie traditionelle Suche mit Vektorähnlichkeit kombinieren müssen. Self-hosted ist ideal für Unternehmen, die volle Kontrolle über ihre Infrastruktur benötigen und über das technische Know-how verfügen, um sie zu verwalten.
Rockset ist die bessere Wahl, wenn Sie Echtzeit-Datenverarbeitung und Vektorsuche ohne betrieblichen Aufwand benötigen. Es eignet sich hervorragend für Anwendungen, die schnelle Datenaufnahme, häufige Aktualisierungen von Vektoren und Metadaten sowie SQL-basierte Abfragen benötigen. Rockset ist ideal für Echtzeitanalysen, ereignisgesteuerte Anwendungen und Szenarien, in denen Sie Vektorsuche mit Live-Datenströmen kombinieren müssen. Managed Service ist großartig für Teams, die Anwendungen entwickeln und keine Infrastruktur verwalten möchten.
Zusammenfassung
Sowohl Vespa als auch Rockset bieten starke Vektorsuche, glänzen jedoch in unterschiedlichen Bereichen. Vespa ist stark bei einheitlicher Suche, umfangreicher Anpassbarkeit und komplexen multimodalen Abfragen in großem Maßstab. Rockset ist stark bei Echtzeit-Datenverarbeitung, SQL und einem Managed Service, der den betrieblichen Aufwand reduziert. Ihre Wahl zwischen den beiden sollte sich an Ihren Anforderungen hinsichtlich Datenaktualität, Abfragekomplexität, betrieblichen Ressourcen und Skalierungsbedarf orientieren. Berücksichtigen Sie die Expertise Ihres Teams, Ihre bestehende Infrastruktur, Ihr Budget und die langfristige Wartung, wenn Sie Ihre Entscheidung treffen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Vespa und Rockset zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall 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 die 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 Marketingaussagen oder Hörensagen zu vertrauen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, verändern 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 Performance gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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