Zilliz Cloud vs. Vearch: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Zilliz Cloud und Vearch vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, 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 fortschrittlichere Datenanalysen und Abrufe.
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 externes Wissen bereitgestellt wird, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, 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 und Vearch sind speziell entwickelte Vektordatenbanken. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Zilliz Cloud: Überblick und Kerntechnologie
Zilliz Cloud ist ein vollständig verwalteter Vektordatenbankdienst, der auf der Open-Source-Milvus-Engine basiert. Er hilft Entwicklern und Organisationen, große KI-Anwendungen zu bewältigen, indem Vektoreinbettungen effizient gespeichert, verwaltet und durchsucht werden. Er kümmert sich um die Infrastruktur für Sie, sodass Sie sich auf die Entwicklung von KI-Funktionen konzentrieren können, anstatt Datenbanken zu verwalten.
Einer der Hauptvorteile von Zilliz Cloud ist die automatische Leistungsoptimierung. Das System verfügt über AutoIndex-Technologie, die die beste Indizierungsmethode für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall auswählt. So müssen Sie keine Zeit damit verbringen, Parameter abzustimmen oder verschiedene Indextypen zu vergleichen. Die Plattform nutzt außerdem IVF (Inverted File) und graphbasierte Techniken, um die Ähnlichkeitssuche in großen Datensätzen zu beschleunigen.
Die Plattform verfügt über Enterprise-Funktionen. Sie können Ihre Vektordatenbanken über AWS, Azure oder Google Cloud bereitstellen, mit Optionen, den vollständig verwalteten Dienst von Zilliz zu nutzen oder Ihr eigenes Cloud-Konto (BYOC) einzubringen. 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 nutzt gestaffelten Speicher, um weniger häufig abgerufene Daten automatisch auf günstigere Speicheroptionen zu verschieben, sodass Sie Kosten senken können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Sie können auch Rechenressourcen auswählen, die zu Ihrer Arbeitslast passen - zum Beispiel leistungsstärkere Instanzen für anspruchsvolle 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 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 sich für unterschiedliche Machine-Learning-Modelle und Anwendungsfälle eignet. Wenn Ihre Daten wachsen, kann das System horizontal skalieren, indem automatisch mehr Ressourcen hinzugefügt werden, sodass Sie auch bei hoher Arbeitslast eine gute Leistung aufrechterhalten können.
Was ist Vearch? Überblick und Kerntechnologie
Vearch ist ein Tool für Entwickler, die KI-Anwendungen erstellen, die schnelle und effiziente Ähnlichkeitssuchen benötigen. Es ist wie eine Datenbank mit Superkräften, aber anstatt reguläre Daten zu speichern, ist es dafür gebaut, diese kniffligen Vektor-Embeddings zu handhaben, die einen Großteil moderner KI-Technologie antreiben.
Eines der coolsten Dinge an Vearch ist seine hybride Suche. Sie können nach Vektoren suchen (denken Sie an das Finden ähnlicher Bilder oder Texte) und auch nach regulären Daten wie Zahlen oder Text filtern. So können Sie komplexe Suchen durchführen wie „Finde Produkte wie dieses, aber nur in der Kategorie Elektronik und unter 500 $“. Es ist auch schnell - wir sprechen davon, einen Korpus von Millionen von Vektoren in Millisekunden zu durchsuchen.
Vearch ist darauf ausgelegt, mit Ihren Anforderungen zu wachsen. Es verwendet ein Cluster-Setup, wie ein Team von Computern, die zusammenarbeiten. Sie haben verschiedene Knotentypen (Master, Router und Partition Server), die unterschiedliche Aufgaben übernehmen, von der Verwaltung von Metadaten bis hin zum Speichern und Berechnen von Daten. Dadurch kann Vearch horizontal skalieren und zuverlässig bleiben, während Ihre Daten wachsen. Sie können mehr Maschinen hinzufügen, um mehr Daten oder Traffic zu bewältigen, ohne ins Schwitzen zu geraten.
Für Entwickler bietet Vearch einige nützliche Funktionen, die das Leben erleichtern. Sie können Daten in Echtzeit zu Ihrem Index hinzufügen, sodass Ihre Suchergebnisse immer aktuell sind. Es unterstützt mehrere Vektorfelder in einem einzigen Dokument, was für komplexe Daten praktisch ist. Außerdem gibt es ein Python SDK für schnelle Entwicklung und Tests. Vearch ist flexibel bei Indexierungsmethoden (IVFPQ und HNSW) und unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Versionen, sodass Sie für Ihre spezifische Hardware und Ihren Anwendungsfall optimieren können. Egal, ob Sie ein Empfehlungssystem, eine Suche nach ähnlichen Bildern oder eine KI-App entwickeln, die schnelles Ähnlichkeitsmatching benötigt, Vearch gibt Ihnen die Tools, um dies effizient umzusetzen.
Hauptunterschiede
Suchmethodik
Zilliz Cloud und Vearch verfolgen unterschiedliche Ansätze bei der Implementierung der Vektorsuche. Zilliz Cloud verwendet AutoIndex-Technologie, um automatisch optimale Indexierungsmethoden basierend auf Ihren Daten und Ihrem Anwendungsfall auszuwählen. Es kombiniert IVF- und graphbasierte Techniken für schnelle Ähnlichkeitssuchen.
Vearch unterstützt mehrere Indexierungsmethoden, insbesondere IVFPQ und HNSW, und lässt Sie zwischen CPU- und GPU-Implementierungen wählen. Dies bietet zwar mehr Kontrolle, erfordert jedoch mehr technisches Wissen, um die Leistung für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu optimieren.
Datenverarbeitung
Zilliz Cloud zeichnet sich durch hybride Suchfunktionen aus, mit denen Sie Text-Embeddings, Bildvektoren und andere Datentypen in einer einzigen Abfrage durchsuchen können. Es unterstützt verschiedene Ähnlichkeitsmetriken (Cosine, Euclidean, Inner Product), um unterschiedlichen Machine-Learning-Modellen gerecht zu werden.
Vearch bietet ebenfalls hybride Suchfunktionalität und kombiniert Vektorsuchen mit traditionellen Filteroptionen. Sie können Vektoren durchsuchen und dabei Filter wie numerische Bereiche oder Textkategorien anwenden. Es unterstützt mehrere Vektorfelder in einem einzigen Dokument und eignet sich damit für komplexe Datenstrukturen.
Skalierbarkeit und Leistung
Zilliz Cloud bewältigt Skalierbarkeit durch automatische horizontale Skalierung. Wenn Ihre Daten oder Arbeitslast wächst, fügt das System automatisch Ressourcen hinzu, um die Leistung aufrechtzuerhalten. Außerdem implementiert es mehrstufige Speicherung, wobei seltener abgerufene Daten auf günstigere Speicheroptionen verschoben werden, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Vearch verwendet eine verteilte Architektur mit spezialisierten Knoten (Master, Router und Partition Server) für unterschiedliche Aufgaben. Dieses Design ermöglicht es Ihnen, durch das Hinzufügen weiterer Maschinen zu skalieren, um ein erhöhtes Datenvolumen oder mehr Traffic zu bewältigen. Das System kann Millionen von Vektoren in Millisekunden durchsuchen und eignet sich damit für groß angelegte Anwendungen.
Flexibilität und Anpassung
Zilliz Cloud bietet Flexibilität bei den Bereitstellungsoptionen. Sie können es über AWS, Azure oder Google Cloud hinweg nutzen, entweder als vollständig verwalteten Dienst oder durch Einbringen Ihres eigenen Cloud-Kontos (BYOC). Die Plattform bietet außerdem anpassbare Konsistenzstufen, um zwischen Aktualisierungsgeschwindigkeit und Datenkonsistenz abzuwägen.
Vearch gibt Entwicklern direktere Kontrolle über die Konfiguration des Systems. Sie können Indexierungsmethoden feinabstimmen und zwischen CPU-/GPU-Implementierungen wählen. Es unterstützt Echtzeit-Datenaktualisierungen und stellt sicher, dass Suchergebnisse aktuell bleiben, wenn sich Ihre Daten ändern.
Integration und Ökosystem
Zilliz Cloud, das auf der Open-Source-Engine Milvus basiert, profitiert von den Integrationen und der Community-Unterstützung dieses Ökosystems. Die Plattform konzentriert sich darauf, einen verwalteten Dienst bereitzustellen, der das Infrastrukturmanagement für Sie übernimmt.
Vearch bietet ein Python SDK für Entwicklung und Tests und ist damit für Python-Entwickler zugänglich. Die Dokumentation konzentriert sich jedoch weniger auf verwaltete Dienste und mehr auf direkte Implementierungsdetails.
Benutzerfreundlichkeit
Zilliz Cloud priorisiert Benutzerfreundlichkeit durch Automatisierung. Seine AutoIndex-Technologie macht es überflüssig, Parameter manuell abzustimmen oder Indextypen zu vergleichen. Der Aspekt des verwalteten Dienstes bedeutet, dass Sie sich nicht um das Infrastrukturmanagement kümmern müssen.
Vearch erfordert mehr praktische Verwaltung, bietet jedoch direktere Kontrolle über das Systemverhalten. Obwohl es hilfreiche Tools wie das Python SDK bereitstellt, benötigen Sie mehr technisches Fachwissen, um seine Leistung zu optimieren.
Kostenüberlegungen
Zilliz Cloud implementiert Kostenoptimierung durch mehrstufige Speicherung und flexible Zuweisung von Rechenressourcen. Sie können Ressourcen an die Anforderungen der Arbeitslast anpassen, indem Sie leistungsstärkere Instanzen für intensive Verarbeitung und leichtere für einfache Abfragen verwenden.
Vearch erfordert als selbstverwaltete Lösung, dass Sie die Infrastrukturkosten direkt verwalten. Während dies für Teams mit vorhandener Infrastruktur-Expertise kosteneffizienter sein könnte, erfordert es eine aktivere Verwaltung der Ressourcen.
Sicherheitsfunktionen
Zilliz Cloud umfasst Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensniveau: Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance-Tools. Der Aspekt des verwalteten Dienstes bedeutet, dass Sicherheitsupdates und Patches automatisch gehandhabt werden.
Die Sicherheitsfunktionen von Vearch werden in den bereitgestellten Informationen nicht ausdrücklich detailliert beschrieben, was darauf hindeutet, dass die Sicherheitsimplementierung möglicherweise auf Infrastrukturebene gehandhabt werden muss.
Wann welche Technologie gewählt werden sollte
Zilliz Cloud
Zilliz Cloud glänzt in Unternehmensumgebungen, in denen Teams groß angelegte KI-Anwendungen betreiben müssen, ohne komplexe Infrastruktur zu verwalten. Es ist die richtige Wahl für Organisationen, die Empfehlungssysteme, Content-Similarity-Engines oder Bildsuchanwendungen entwickeln, die Sicherheit auf Unternehmensniveau und automatische Skalierung benötigen. Die Plattform eignet sich besonders gut für Teams, die sich auf die Entwicklung von KI-Funktionen statt auf Datenbankmanagement konzentrieren möchten, oder wenn Sie über mehrere Cloud-Anbieter hinweg mit konsistenter Leistung bereitstellen müssen.
Vearch
Vearch eignet sich am besten für Szenarien, in denen Teams eine granulare Kontrolle über ihre Vektorsuchimplementierung benötigen und über die technische Expertise verfügen, um sie zu optimieren. Es ist ideal für Anwendungen, die Echtzeit-Updates mit spezifischen Leistungsanforderungen benötigen, wie etwa E-Commerce-Plattformen mit häufigen Bestandsänderungen oder Medienplattformen, die neue Inhalte sofort indexieren müssen. Vearch eignet sich auch gut für Teams, die bereits über eine etablierte Infrastruktur verfügen und Vektorsuchfunktionen integrieren möchten, ohne zu einem Managed Service zu wechseln.
Fazit
Zilliz Cloud zeichnet sich durch seinen Managed-Service-Ansatz, automatische Optimierungsfunktionen und unternehmensreife Sicherheitskontrollen aus. Es beseitigt die Komplexität der Infrastruktur und stellt gleichzeitig die Tools bereit, die für anspruchsvolle KI-Anwendungen benötigt werden. Vearch hingegen bietet eine direktere Kontrolle über das Systemverhalten und Echtzeit-Update-Funktionen, wodurch es sich für Teams eignet, die ihre Vektorsuchimplementierung feinabstimmen möchten. Ihre Wahl sollte mit der technischen Expertise Ihres Teams, Ihren Skalierungsanforderungen und der Frage übereinstimmen, ob Sie einen Managed Service oder direkte Kontrolle bevorzugen. Berücksichtigen Sie Ihr Datenvolumen, Ihre Aktualisierungshäufigkeit, Ihre Sicherheitsanforderungen und ob Sie Funktionen wie automatische Optimierung benötigen oder eine manuelle Konfiguration bevorzugen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Zilliz Cloud und Vearch zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall beurteilen. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool für den 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 für die Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Open-Source-VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu bewerten und zu vergleichen
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Benutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme 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 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 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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