Annoy против ScaNN: выбор подходящего инструмента векторного поиска для вашего приложения
Введение
Сегодня векторный поиск стал фундаментальным элементом, обеспечивающим работу различных современных AI-приложений, таких как рекомендательные системы, системы поиска изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). В отличие от традиционных поисковых систем, которые опираются на сопоставление ключевых слов, векторный поиск позволяет находить информацию на основе векторного сходства, раскрывая более глубокие инсайты из неструктурированных данных, таких как изображения, аудио и текстовые эмбеддинги.
Среди инструментов, доступных для векторного поиска, Annoy и ScaNN выделяются как популярные варианты. У каждого есть свои уникальные сильные стороны, и каждый оптимизирован для разных сценариев использования. В этом блоге мы рассмотрим ключевые функции Annoy и ScaNN, их различия и сценарии, в которых один может быть более подходящим, чем другой. К концу вы будете четко понимать, какой инструмент лучше всего соответствует вашим потребностям.
Что такое векторный поиск?
Прежде чем углубляться в особенности Annoy и ScaNN, важно понять, что такое векторный поиск. Проще говоря, векторный поиск, или поиск по векторному сходству, находит ближайшие векторы (точки данных) в высокоразмерном пространстве к заданному вектору запроса. Эти векторы часто генерируются моделями машинного обучения, чтобы передать суть неструктурированных данных (например, смысл предложения или признаки изображения).
В отличие от традиционных баз данных, где поиск основан на точных совпадениях или фильтрации, векторный поиск фокусируется на сходстве. Цель — найти векторы, которые находятся «близко» друг к другу на основе метрики расстояния (например, евклидова расстояния или косинусного сходства). Например, векторы могут представлять слова или предложения в обработке естественного языка (NLP), а векторный поиск помогает находить наиболее семантически похожие слова или тексты. В рекомендательных системах векторный поиск определяет элементы, наиболее близкие к предпочтениям пользователя. Векторный поиск также играет важнейшую роль в retrieval augmented generation (RAG) — технике, которая расширяет вывод больших языковых моделей (LLMs), предоставляя им дополнительную контекстную информацию.
На рынке доступно множество решений для выполнения векторного поиска, включая:
- Библиотеки векторного поиска, такие как Annoy и ScaNN.
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска
Что такое Annoy? Обзор
Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — это легковесная open-source библиотека, разработанная Spotify. Она специально предназначена для обработки крупномасштабного векторного поиска с преобладанием чтения. Ее главное преимущество заключается в минимальном потреблении памяти и простоте, что делает ее идеальной для статических наборов данных, которые не меняются часто.
Алгоритм поиска Annoy основан на построении нескольких деревьев случайных проекций, которые делят векторное пространство на более мелкие области. Этот подход обеспечивает быстрый поиск ценой точности, поскольку результаты являются приблизительными, а не точными. Такой компромисс приемлем для многих приложений, потому что преимущества в скорости перевешивают небольшое снижение точности.
Annoy идеально подходит для ситуаций, где приоритетом является эффективность использования памяти. Он позволяет хранить огромные наборы данных на диске, обеспечивая поиск без загрузки всего набора данных в память. Однако это также означает, что добавление или удаление векторов требует перестроения всего индекса, что может быть неудобно, если ваши данные часто меняются. Annoy также легко интегрируется с несколькими языками программирования, такими как Python, C++ и Go, что делает его доступным для широкого круга разработчиков.
Короче говоря, Annoy идеально подходит для больших статических наборов данных и быстрого, эффективного с точки зрения памяти поиска. Однако он может быть не лучшим вариантом, если ваши данные требуют частых обновлений или высокой точности.
Что такое ScaNN? Обзор
ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для выполнения быстрого поиска приблизительных ближайших соседей (ANN), преимущественно для высокоразмерных векторных данных. Она оптимизирована для крупномасштабных приложений машинного обучения, где критически важно извлекать ближайшие векторы из набора данных.
ScaNN использует передовые методы, такие как разбиение, квантизация и асимметричное хеширование, для сжатия данных и ускорения процессов поиска, что делает его особенно подходящим для приложений, требующих баланса между скоростью и точностью. Он позволяет настраивать компромиссы в зависимости от требований конкретной задачи. Одно из его ключевых преимуществ — возможность интеграции с TensorFlow, что делает его весьма эффективным для AI-процессов, где векторный поиск должен быть быстрым и масштабируемым.
ScaNN конкурирует с такими библиотеками, как Faiss (от Facebook), Annoy (от Spotify) и HNSWlib (Hierarchical Navigable Small World), которые также являются популярными алгоритмами поиска ANN. Сильная сторона ScaNN заключается в его способности интегрироваться с TensorFlow и обеспечивать высокоскоростной поиск при сохранении хорошей точности.
Ключевые различия между Annoy и ScaNN
Annoy и ScaNN предназначены для решения задачи поиска ближайших соседей, но используют разные подходы. Давайте рассмотрим их ключевые различия подробнее.
Методология поиска
Annoy и ScaNN опираются на разные базовые алгоритмы для выполнения векторного поиска, каждый со своими компромиссами.
Annoy строит лес деревьев случайных проекций для разбиения векторного пространства. Когда выполняется запрос, он ищет по нескольким деревьям, чтобы найти приблизительных ближайших соседей. Этот метод быстрый, но жертвует некоторой точностью ради скорости, что делает его подходящим для сценариев, где приемлемы результаты «достаточно близко».
ScaNN, напротив, сочетает разбиение, квантизацию и асимметричное хеширование для достижения быстрого и точного поиска. Это позволяет ему эффективно сужать пространство поиска и выдавать более точные результаты, чем Annoy. Методология ScaNN особенно полезна, когда точность критически важна, например в некоторых задачах машинного обучения.
Обработка данных
Annoy и ScaNN также по-разному обрабатывают данные. Annoy работает на основе диска, то есть может функционировать с наборами данных, превышающими доступный объем памяти. Это делает его хорошо масштабируемым с точки зрения хранения, хотя его производительность может снижаться по мере роста набора данных. Annoy наиболее эффективен, когда данные остаются относительно статичными после первоначальной настройки.
ScaNN оптимизирован для производительности в памяти и ориентирован на управление динамическими наборами данных. Он поддерживает сжатие векторов, обеспечивая лучшую эффективность использования памяти без слишком большого ущерба для точности. Это делает ScaNN более гибким для приложений, которые работают с постоянно меняющимися данными или где обновления набора данных происходят часто.
Масштабируемость и производительность
С точки зрения производительности Annoy хорошо масштабируется при работе с большими статическими наборами данных благодаря своей дисковой архитектуре. Однако, поскольку Annoy построен вокруг приближенного поиска, он не всегда может возвращать наиболее точные результаты, особенно по мере увеличения размера набора данных. Этот компромисс может не быть проблемой для приложений, где допустимы приблизительные совпадения.
ScaNN, однако, разработан для обработки массивных наборов данных с высокой скоростью и точностью. Способность ScaNN разделять и квантовать данные означает, что он может выполнять поиск по большим наборам данных, сохраняя высокую точность. Однако обычно он требует больше вычислительных ресурсов, чем Annoy, поэтому для очень крупномасштабных приложений вам может потребоваться инвестировать в более мощную инфраструктуру.
Гибкость и настройка
Возможности настройки Annoy ограничены регулировкой количества деревьев и глубины поиска. Хотя это может дать некоторый контроль над балансом между точностью и скоростью, Annoy не предлагает такой тонкой настройки, как ScaNN.
ScaNN позволяет пользователям настраивать различные параметры, связанные со скоростью и точностью, предлагая больше гибкости при оптимизации поиска для конкретных сценариев использования. Это делает его особенно полезным, когда данные или шаблоны запросов часто меняются, а производительность необходимо тонко настраивать на основе реального использования.
Интеграция и экосистема
Annoy — это простой и легковесный инструмент, который интегрируется с несколькими языками программирования. Он широко используется в рекомендательных системах и поисковых системах, и благодаря своей простоте его легко подключать к различным приложениям без значительных накладных расходов.
Интеграция ScaNN с TensorFlow дает ему мощное преимущество в рабочих процессах машинного обучения. Если вы уже используете TensorFlow для генерации эмбеддингов или других векторных представлений, ScaNN может стать естественным выбором, обеспечивая бесшовную интеграцию без существенного изменения вашего существующего конвейера.
Простота использования
Annoy широко ценится за свою простоту. Его легковесный API позволяет легко начать работу, даже если вы новичок в векторном поиске. Кривая обучения минимальна, и вы можете быстро настроить поисковую систему, не изменяя слишком много параметров.
ScaNN, хотя и более мощный, имеет более крутую кривую обучения. Вам потребуется потратить некоторое время на понимание его различных возможностей оптимизации, и его интеграция в вашу систему может потребовать больше усилий, если вы еще не работаете с фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow. Однако для более сложных приложений, где точность и производительность критически важны, эти дополнительные усилия вполне оправданы.
Соображения стоимости
Annoy — это экономически эффективное решение, особенно если вы работаете с ограниченными вычислительными ресурсами. Его способность хранить данные на диске означает, что вам не понадобятся серверы с большим объемом памяти, а результаты приближенного поиска часто достаточны для многих приложений. Это делает его идеальным для проектов, где бюджетные ограничения являются важным фактором.
Высокая производительность ScaNN имеет свою цену. Он требует больше вычислительной мощности и памяти, особенно для очень больших наборов данных. Если вы работаете над ресурсоемкими приложениями, которым необходимы как скорость, так и точность, инвестиции в инфраструктуру будут выше.
Функции безопасности
Ни Annoy, ни ScaNN не имеют встроенных функций безопасности, таких как шифрование или контроль доступа. Если безопасность является проблемой в вашем приложении, вам потребуется внедрить дополнительные меры для защиты ваших данных, такие как шифрование при хранении и передаче, а также надежные механизмы аутентификации.
Когда выбирать Annoy
Annoy лучше подходит, когда вашему приложению требуется быстрый приближенный поиск, а ваш набор данных слишком велик, чтобы поместиться в память. Он идеально подходит для сценариев использования, где данные относительно статичны, а скорость важнее точности. Например, если вы создаете рекомендательный движок или систему фильтрации на основе контента, скорость и простота Annoy позволят вам быстро масштабироваться, сохраняя низкие затраты.
Annoy также отлично подходит для сценариев, где производительность не нужно постоянно тонко настраивать. Если ваш набор данных со временем остается неизменным и вы можете допустить приблизительные результаты, Annoy, вероятно, будет более подходящим вариантом.
Когда выбирать ScaNN
ScaNN — это инструмент выбора для приложений, где точность и производительность имеют первостепенное значение. Он особенно хорошо подходит для приложений машинного обучения, работающих с эмбеддингами, таких как поиск изображений, поиск документов или обработка естественного языка. Если ваш набор данных большой и динамический, и вам нужны высокоскоростные поисковые запросы без ущерба для точности, ScaNN предлагает более надежное решение.
Его интеграция с TensorFlow также делает его сильным претендентом для AI-приложений. Способность ScaNN бесшовно интегрироваться сэкономит вам время и усилия на разработку, если вы уже работаете с фреймворком машинного обучения.
Сравнение библиотек векторного поиска и специализированных векторных баз данных
И библиотеки векторного поиска, такие как Annoy и ScaNN, и специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, нацелены на решение задачи поиска сходства для высокоразмерных векторных данных, но выполняют разные роли.
Библиотеки векторного поиска, такие как Annoy, ScaNN, HNSWlib и Faiss, сосредоточены исключительно на задаче эффективного поиска ближайших соседей. Они предлагают легковесные и быстрые решения для нахождения векторов, похожих на вектор запроса. Их часто используют в небольших одноузловых средах или для приложений со статическими либо умеренными по размеру наборами данных. Однако им, как правило, не хватает функций для управления динамическими данными, обеспечения постоянного хранения или масштабирования в распределенных системах. Разработчикам, использующим эти библиотеки, обычно приходится вручную заниматься управлением данными, обновлениями и масштабированием.
С другой стороны, специализированные векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), — это комплексные системы, предназначенные для управления векторными данными в крупном масштабе. Эти базы данных выходят за рамки простого векторного поиска, предлагая такие функции, как постоянное хранение, обновления в реальном времени, распределенная архитектура и расширенные возможности запросов. Они поддерживают динамические наборы данных и легко справляются с приложениями реального времени, где данные часто обновляются. Кроме того, векторные базы данных часто включают встроенную поддержку сочетания векторного поиска с традиционной фильтрацией и запросами по метаданным, что делает их идеальными для производственных сред, требующих масштабируемости, высокой доступности и более сложных поисковых функций.
- Ознакомьтесь с последними новыми функциями и улучшениями Zilliz Cloud: Обновление Zilliz Cloud: сервисы миграции, коннекторы Fivetran, несколько реплик и многое другое
Когда выбирать каждое решение для векторного поиска
Выбирайте библиотеки векторного поиска, если:
- У вас небольшой или средний, относительно статический набор данных.
- Вы предпочитаете полный контроль над индексированием и алгоритмами поиска.
- Вы встраиваете поиск в существующую систему и можете управлять инфраструктурой.
Выбирайте специализированные векторные базы данных, если:
- Вам нужно масштабироваться до миллиардов векторов в распределенных системах.
- Ваш набор данных часто меняется, требуя обновлений в реальном времени.
- Вы предпочитаете управляемые решения, которые берут на себя хранение, масштабирование и оптимизацию запросов.
В итоге библиотеки векторного поиска лучше всего подходят для более простых сценариев меньшего масштаба, где скорость и эффективность использования памяти являются приоритетами, а операционная сложность минимальна. Специализированные векторные базы данных, напротив, предназначены для крупномасштабных систем промышленного уровня, которым требуются работа с динамическими данными, масштабируемость и удобство использования, часто предоставляя значительные операционные преимущества разработчикам, управляющим сложными приложениями.
Оценка и сравнение различных решений для векторного поиска
Итак, теперь мы узнали разницу между различными решениями для векторного поиска. Следующие вопросы: как обеспечить, чтобы ваш поисковый алгоритм возвращал точные результаты и делал это молниеносно? Как оценить эффективность различных ANN-алгоритмов, особенно в масштабе?
Чтобы ответить на эти вопросы, нам нужен инструмент для бенчмаркинга. Доступно множество таких инструментов, и два выделяются как наиболее эффективные: ANN benchmarks и VectorDBBench.
ANN benchmarks
ANN Benchmarks (бенчмарки приближенного поиска ближайших соседей, Approximate Nearest Neighbor Benchmarks) — это open-source проект, предназначенный для оценки и сравнения производительности различных алгоритмов приближенного поиска ближайших соседей (ANN). Он предоставляет стандартизированную среду для бенчмаркинга различных алгоритмов в таких задачах, как поиск по векторам высокой размерности, позволяя разработчикам и исследователям измерять такие метрики, как скорость поиска, точность и использование памяти на различных наборах данных. Используя ANN-Benchmarks, вы можете оценить компромиссы между скоростью и точностью для алгоритмов, подобных тем, что встречаются в библиотеках, таких как Faiss, Annoy, HNSWlib и других, что делает его ценным инструментом для понимания того, какие алгоритмы лучше всего подходят для конкретных приложений.
GitHub-репозиторий ANN Benchmarks: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
Веб-сайт ANN Benchmarks: https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, в частности векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую для их сценариев использования. VectorDBBench написан на Python и распространяется по open-source лицензии MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его.
GitHub-репозиторий VectorDBBench: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Быстро оцените производительность популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench Leaderboard.
Техники и инсайты по оценке VectorDB:
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Build Multimodal Search for 3D Assets with Tripo and Zilliz Cloud
Generate 3D assets with Tripo, then search them by text, image, and metadata with multimodal embeddings and Zilliz Cloud.
What Is a Vector Lakebase?
A Vector Lakebase is a unified, lake-native data architecture for AI that combines vector-database-grade serving with open lake storage, reusable lake-level indexes, and a shared semantic layer.
Zilliz Skills Breakdown: How AI Agents Master Vector Databases
Zilliz's Milvus Skill (pymilvus, 7 files) and Zilliz Cloud Skill (zilliz-cli, 14 modules) bring vector-DB dev and ops into one Claude Code session.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.