Zilliz Cloud vs. Deep Lake: Auswahl der richtigen Vektordatenbank für Ihre KI-Apps
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Zilliz Cloud und Deep Lake vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
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 eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken sind Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltserkennung, 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.
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 Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
Zilliz Cloud ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. Deep Lake ist ein für Vektoreinbettungen optimierter Data Lake mit Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Zilliz Cloud: Überblick und Kerntechnologie
Zilliz Cloud ist ein vollständig verwalteter Vektordatenbankdienst, der auf der Open-Source-Engine Milvus aufbaut. Er hilft Entwicklern und Organisationen, groß angelegte KI-Anwendungen zu bewältigen, indem Vektoreinbettungen effizient gespeichert, verwaltet und durchsucht werden. Er übernimmt die Infrastruktur für Sie, sodass Sie sich auf den Aufbau von KI-Funktionen konzentrieren können, statt Datenbanken zu verwalten.
Einer der wichtigsten Vorteile von Zilliz Cloud ist die automatische Leistungsoptimierung. Das System verfügt über AutoIndex-Technologie, die die beste Indexierungsmethode für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall auswählt. Sie müssen also keine Zeit damit verbringen, Parameter abzustimmen oder verschiedene Indextypen zu vergleichen. Die Plattform verwendet außerdem IVF- (Inverted File) und graphbasierte Techniken, um die Ähnlichkeitssuche über große Datensätze hinweg zu beschleunigen.
Die Plattform verfügt über Enterprise-Funktionen. Sie können Ihre Vektordatenbanken über AWS, Azure oder Google Cloud bereitstellen, mit Optionen zur Nutzung des vollständig verwalteten Dienstes von Zilliz oder zum Einbringen Ihres eigenen Cloud-Kontos (BYOC). Für Organisationen, die sensible Daten verarbeiten, bietet Zilliz Cloud Sicherheitskontrollen wie Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance-Tools. Das System unterstützt außerdem verschiedene Konsistenzstufen, sodass Sie je nach Ihren Anforderungen zwischen schnellen Aktualisierungen und starker Datenkonsistenz abwägen können.
Kostenmanagement ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Zilliz Cloud. Die Plattform verwendet mehrstufigen Speicher, um seltener abgerufene Daten automatisch auf günstigere Speicheroptionen zu verschieben, sodass Sie Kosten senken können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Sie können auch Compute-Ressourcen auswählen, die zu Ihrer Workload passen – zum Beispiel leistungsstärkere Instanzen für rechenintensive Verarbeitungsaufgaben und leichtere für einfache Abfragen. Diese Flexibilität hilft Ihnen, Ihre Ausgaben zu optimieren und gleichzeitig eine gute Leistung aufrechtzuerhalten.
Für KI-Anwendungen, die verschiedene Datentypen gemeinsam durchsuchen müssen, unterstützt Zilliz Cloud die hybride Suche. Sie können Text-Embeddings, Bildvektoren und andere Datentypen in einer einzigen Abfrage durchsuchen. Die Plattform unterstützt außerdem verschiedene Ähnlichkeitsmetriken wie Cosine, Euclidean und Inner Product, sodass sie für unterschiedliche Machine-Learning-Modelle und Anwendungsfälle geeignet ist. Wenn Ihre Daten wachsen, kann das System horizontal skalieren, indem es automatisch mehr Ressourcen hinzufügt, sodass Sie auch bei hoher Workload eine gute Leistung aufrechterhalten können.
Deep Lake: Überblick und Kerntechnologie
Deep Lake ist eine spezialisierte Datenbank, die für den Umgang mit Vektor- und Multimediadaten entwickelt wurde – wie Bildern, Audio, Video und anderen unstrukturierten Typen – und häufig in KI und Machine Learning eingesetzt wird. Sie fungiert sowohl als Data Lake als auch als Vector Store:
- Als Data Lake: Deep Lake unterstützt die Speicherung und Organisation unstrukturierter Daten (Bilder, Audio, Videos, Text und Formate wie NIfTI für medizinische Bildgebung) in einem versionskontrollierten Format. Dieses Setup verbessert die Leistung bei Deep-Learning-Aufgaben. Es ermöglicht schnelle Abfragen und Visualisierung von Datensätzen und erleichtert so die Erstellung hochwertiger Trainingssets für KI-Modelle.
- Als Vector Store: Deep Lake ist für das Speichern und Durchsuchen von Vektor-Embeddings und zugehörigen Metadaten (z. B. Text, JSON, Bilder) konzipiert. Daten können lokal, in Ihrer Cloud-Umgebung oder im verwalteten Speicher von Deep Lake gespeichert werden. Es integriert sich nahtlos in Tools wie LangChain und LlamaIndex und vereinfacht die Entwicklung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.
Deep Lake verwendet den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Index, basierend auf dem Hnswlib-Paket mit zusätzlichen Optimierungen, für die Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suche. Dies ermöglicht Abfragen über mehr als 35 Millionen Embeddings in weniger als 1 Sekunde. Zu den einzigartigen Funktionen gehören Multi-Threading für eine schnellere Indexerstellung und speichereffizientes Management zur Reduzierung der RAM-Nutzung.
Standardmäßig verwendet Deep Lake die lineare Embedding-Suche für Datensätze mit bis zu 100.000 Zeilen. Für größere Datensätze wechselt es zu ANN, um Genauigkeit und Leistung auszubalancieren. Die API ermöglicht es Benutzern, diesen Schwellenwert bei Bedarf anzupassen.
Obwohl der Index von Deep Lake nicht für kombinierte Attribut- und Vektorsuchen verwendet wird (die derzeit auf linearer Suche basieren), werden kommende Updates diese Einschränkung beheben, um seine Funktionalität weiter zu verbessern.
Deep Lake als Vector Store: Deep Lake bietet eine robuste Lösung für das Speichern und Durchsuchen von Vektor-Embeddings und ihren zugehörigen Metadaten, einschließlich Text-, JSON-, Bild-, Audio- und Videodateien. Sie können Daten lokal, in Ihrer bevorzugten Cloud-Umgebung oder im verwalteten Speicher von Deep Lake speichern. Deep Lake bietet außerdem eine nahtlose Integration mit Tools wie LangChain und LlamaIndex, sodass Entwickler problemlos Retrieval Augmented Generation(RAG)-Anwendungen erstellen können.
Hauptunterschiede
Suchmethodik
Zilliz Cloud: Angetrieben von Milvus verwendet Zilliz Cloud Inverted File (IVF) und graphbasierte Methoden. Es optimiert die Ähnlichkeitssuche, ist schnell und effizient bei großen Datensätzen. AutoIndex wählt automatisch die beste Indexierungsstrategie für Ihre Daten aus, sodass Sie nicht raten müssen.
Deep Lake: Verwendet den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus für die Approximate-Nearest-Neighbor-(ANN)-Suche, Abfragezeiten im Subsekundenbereich bei riesigen Datensätzen. Lineare Suche eignet sich gut für kleinere Datensätze; bei größeren Daten wechselt es nahtlos zu ANN und balanciert Geschwindigkeit und Genauigkeit aus. Aber attributbasierte Filterung mit Vektoren ist derzeit auf lineare Methoden beschränkt.
Datenverarbeitung
Zilliz Cloud: Konzentriert sich auf Vektor-Embeddings und unterstützt hybride Suche über Text- und Bilddaten hinweg. Optimiert für KI-gesteuerte Anwendungen, unterstützt verschiedene Ähnlichkeitsmetriken (Cosine, Euclidean, Inner Product). Gestaffelter Speicher für kalte Daten.
Deep Lake: Gut bei Multimediadaten, unterstützt unstrukturierte Datentypen wie Bilder, Audio, Video. Auch ein Data Lake, mit Versionskontrolle und Tools zur Datensatzvisualisierung. Daher gut für Anwendungen, die umfangreiche Metadaten und mehrere Datenformate benötigen.
Skalierbarkeit und Leistung
Zilliz Cloud: Horizontal skalierbar. Kann Ressourcen automatisch skalieren, um wachsende Datenmengen und Workloads zu bewältigen. Leistung ist integriert, mit AutoIndex und gestaffeltem Speicher, die sich an wechselnde Anforderungen anpassen.
Deep Lake: Optimiert für KI-Workloads in großem Maßstab, HNSW kann zig Millionen Embeddings mit geringer Latenz abfragen. Aber Skalierbarkeitsfunktionen für dynamische Workloads sind weniger automatisiert als bei Zilliz Cloud.
Flexibilität und Anpassung
Zilliz Cloud: Flexible Indexierung und Abfrageanpassung für verschiedene KI- und Machine-Learning-Anwendungsfälle. Unterstützt außerdem das BYOC-Modell (Bring Your Own Cloud), sodass Sie Kontrolle über Ihre Infrastruktur haben.
Deep Lake: Gibt Entwicklern volle Kontrolle bei der Arbeit mit Multimediadaten und benutzerdefinierten Datensätzen. Aber seine Vektorsuchfunktionen, insbesondere für hybride Abfragen, sind weniger flexibel als bei Zilliz Cloud.
Integration und Ökosystem
Zilliz Cloud: Integriert sich in verschiedene Machine-Learning-Frameworks und Tools. Gut für cloud-native Workflows, unterstützt AWS, Azure, GCP.
Deep Lake: Integriert sich in LangChain und LlamaIndex, daher gut für Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Aufgaben. Unterstützt lokalen, Cloud- und verwalteten Speicher.
Benutzerfreundlichkeit
Zilliz Cloud: Managed-Service-Modell mit AutoIndex macht die Nutzung einfach. Entwickler können sich auf ihre Anwendung statt auf die Datenbank konzentrieren.
Deep Lake: Die Oberfläche ist einfach, aber als Data Lake und Vector Store erfordert es mehr anfängliche Einrichtung, insbesondere für Nutzer, die mit der Handhabung von Multimediadatensätzen nicht vertraut sind.
Kosten
Zilliz Cloud: Gestaffelter Speicher und Ressourcenzuweisung zur Kostenoptimierung. Pay-as-you-go, sodass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, gut für dynamische Workloads.
Deep Lake: Unterstützt Speicheroptionen (lokal, Cloud oder verwaltet), aber die Kosten können steigen, wenn große Multimediadaten häufig gespeichert und abgefragt werden.
Sicherheit
Zilliz Cloud: Verfügt über umfassende Sicherheitskontrollen, Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance-Tools, daher gut für Unternehmen mit hohen Sicherheitsanforderungen.
Deep Lake: Sicherer Speicher, aber weniger Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensebene als Zilliz Cloud.
Wann Zilliz Cloud verwendet werden sollte
Zilliz Cloud ist für Anwendungen gedacht, die verteiltes Datenmanagement in großem Maßstab und effiziente Vektorsuche erfordern. Mit dem Managed-Service-Modell und fortschrittlichen Indexierungstechniken unter Verwendung von IVF und graphbasierten Algorithmen eignet es sich gut für Organisationen mit riesigen Datensätzen, bei denen Leistung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit wichtig sind. Wenn Ihr Anwendungsfall hybride Suche umfasst - also die Kombination von Vektoren mit strukturierten oder halbstrukturierten Datentypen - oder robuste Sicherheits- und Kostenmanagementfunktionen erfordert, bietet Zilliz Cloud die Tools, um die Bereitstellung zu vereinfachen und hohe Leistung aufrechtzuerhalten.
Wann Deep Lake verwendet werden sollte
Deep Lake eignet sich für Szenarien rund um Multimedia-Datensätze und Deep-Learning-Workflows. Als Vector Store und versionierter Data Lake passt es gut zu Projekten mit unstrukturierten Daten wie Bildern, Audio und Video. Für Entwickler, die Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systeme erstellen oder mit umfangreichen Metadaten arbeiten, bietet Deep Lake eine nahtlose Integration mit Tools wie LangChain und LlamaIndex, um die Produktivität zu steigern. Seine Stärken liegen in der Datensatzvisualisierung und der Verwaltung KI-fokussierter Datenpipelines.
Zusammenfassung
Zilliz Cloud und Deep Lake sind beide leistungsstark, aber für unterschiedliche Anwendungsfälle. Zilliz Cloud ist für groß angelegte verteilte Vektordaten mit Sicherheit auf Unternehmensniveau und hybrider Suche gedacht, Deep Lake für multimediareiche KI-Anwendungen mit Datenversionierung und Integration in Machine-Learning-Tools. Wählen Sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall, Ihren Datentypen und Leistungsanforderungen, damit die Technologie mit Ihren Entwicklungszielen übereinstimmt.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Zilliz Cloud und Deep Lake 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 Benutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, 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 Benutzer Entscheidungen auf Basis 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, modifizieren 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 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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