Annoy против Voyager: выбор подходящего инструмента векторного поиска для GenAI
Поскольку приложения на базе ИИ продолжают развиваться, потребность в быстрых и масштабируемых инструментах векторного поиска стала крайне важной. Векторный поиск — это ключевой элемент рекомендательных систем, поиска изображений, обработки естественного языка (NLP) и других областей, где критически важно находить сходства между высокоразмерными данными. Среди множества инструментов, доступных для векторного поиска, Annoy и Voyager — два широко используемых варианта, каждый из которых предлагает свои преимущества.
В этой статье мы сравним Annoy и Voyager, сосредоточившись на их функциях, методологиях поиска, масштабируемости и сценариях использования, чтобы помочь вам решить, какой из них лучше подходит для ваших задач.
Что такое векторный поиск?
Прежде чем углубляться в особенности Annoy и Voyager, важно понять, что такое векторный поиск. Проще говоря, векторный поиск, или поиск векторного сходства, находит ближайшие векторы (точки данных) в высокоразмерном пространстве к заданному вектору запроса. Эти векторы часто генерируются моделями машинного обучения, чтобы передать сущность неструктурированных данных (например, смысл предложения или признаки изображения).
В отличие от традиционных баз данных, где поиск основан на точных совпадениях или фильтрации, векторный поиск сосредоточен на сходстве. Цель — найти векторы, которые «близки» 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 генерации с дополнением извлечением (RAG) — технике, которая улучшает 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 Voyager.
- 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 дополнениями для векторного поиска
Что такое Annoy? Обзор
Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Spotify, предназначенная для эффективного приближенного поиска ближайших соседей (ANN) в высокоразмерных пространствах. Ее основная функция — быстро находить элементы, похожие на заданный элемент запроса, на основе векторных эмбеддингов. Annoy особенно полезна при работе с большими наборами данных, где точные совпадения не так важны, как быстрое нахождение результатов, «достаточно близких» к запросу. На основе пользовательских предпочтений ее часто используют для создания рекомендательных движков, которые предлагают похожие элементы (например, песни, товары или видео).
Основные функции и сильные стороны Annoy
- Приблизительный поиск ближайших соседей: Annoy известен своей скоростью при выполнении приблизительного поиска ближайших соседей (ANN), который предоставляет результаты, «достаточно близкие» без необходимости точных совпадений. Это особенно полезно для приложений, работающих с массивными наборами данных, где точный поиск может быть слишком медленным или ресурсоемким.
- Индексирование на основе деревьев: Annoy использует деревья случайных проекций для индексирования данных, что ускоряет поисковые запросы за счет организации данных в более управляемые подмножества.
- Дисковое хранение: Одна из самых ценных возможностей Annoy заключается в том, что он хранит свои индексы на диске. Это означает, что большие наборы данных, которые не помещаются в память, всё равно могут эффективно индексироваться и обыскиваться. Дисковое хранение Annoy также позволяет совместно использовать индексы в разных процессах, помогая снизить использование памяти.
- Эффективность использования памяти: Annoy оптимизирован для эффективной работы с памятью. Он позволяет строить индекс в памяти и хранить его на диске, что делает возможной обработку больших наборов данных, даже если у вас недостаточно RAM. Эта функция особенно полезна, если память вашей системы является ограничением.
- Неизменяемые индексы: После того как индекс построен в Annoy, его нельзя изменить. Если набор данных меняется, вам потребуется перестроить весь индекс. Это делает его хорошим выбором для статических наборов данных, где данные не меняются часто.
- Пакетные запросы: Вы можете выполнять несколько запросов параллельно, что помогает дополнительно оптимизировать процесс поиска, особенно для приложений с высокой пропускной способностью.
- Поддержка языков: Annoy в основном используется в Python, но написан на C++ по соображениям производительности.
Сильная сторона Annoy заключается в его простоте и способности выполнять поиск по высокоразмерным векторам быстро и эффективно. Однако он жертвует некоторым уровнем точности ради достижения этих преимуществ в производительности.
Что такое Voyager? Обзор
Voyager — новейшая библиотека Spotify для векторного поиска, разработанная для замены Annoy. Построенный поверх hnswlib, Voyager оптимизирован для современных сценариев поиска ближайших соседей, требующих более высокой скорости и точности, лучшей эффективности использования памяти и большей гибкости. Он также предлагает сильные функции, готовые к промышленной эксплуатации, которые делают его более подходящим для развертываний корпоративного уровня.
Основные функции и сильные стороны Voyager
- Скорость и точность: Voyager предлагает более чем в 10 раз большую скорость по сравнению с Annoy, сохраняя тот же уровень полноты. Он также обеспечивает до 50% большей точности при том же уровне скорости, предоставляя более точные результаты без ущерба для производительности.
- Эффективность использования памяти: Voyager отличается высокой эффективностью использования памяти, используя до в 4 раза меньше памяти, чем Annoy, благодаря применению 8-битного представления чисел с плавающей точкой E4M3. Это делает его идеальным для сред с ограниченной памятью.
- Многопоточность и масштабируемость: Voyager поддерживает многопоточное создание индексов и выполнение запросов, что делает его хорошо масштабируемым. Независимо от того, создаете ли вы небольшое приложение или крупное корпоративное решение, Voyager способен эффективно справляться с рабочей нагрузкой.
- Поддержка языков: В отличие от многих инструментов поиска ближайших соседей, которые поддерживают только Python, Voyager предоставляет идентичные интерфейсы как для Python, так и для Java, что делает его более универсальным для различных сред разработки.
- Отказоустойчивость и готовность к промышленной эксплуатации: Voyager включает отказоустойчивые файлы индексов с обнаружением повреждений, гарантируя, что система может справляться с крупномасштабными развертываниями без риска повреждения данных.
- Интеграция с Google Cloud: Voyager предлагает встроенную поддержку потокового ввода-вывода из Google Cloud Services, позволяя передавать индексы напрямую из облака, что может упростить управление большими наборами данных.
Voyager разработан с учетом промышленного использования, предлагая скорость, точность и эффективность использования памяти, а также предоставляя надежную поддержку языков и совместимость с облачной инфраструктурой.
Ключевые различия между Annoy и Voyager
Методология поиска
Annoy использует деревья случайных проекций для приблизительного поиска ближайших соседей, отдавая приоритет скорости в ущерб некоторой точности. Этот метод хорошо работает, когда набор данных для поиска большой и вам не нужны идеальные результаты. Напротив, Voyager основан на hnswlib, который использует алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Этот метод обеспечивает более высокую точность и скорость, превосходя Annoy в большинстве случаев использования, особенно когда важна точность.
Обработка данных
Annoy оптимизирован для неструктурированных данных и поиска по многомерным векторам. Его подход на основе деревьев эффективно обрабатывает большие объемы данных, но он не очень гибок, когда речь идет о структурированных или полуструктурированных данных. Voyager, с другой стороны, более гибок. Хотя оба инструмента работают с векторными данными, архитектура Voyager, особенно его многопоточность и интеграция с Google Cloud, делает его лучше подходящим для более сложных, крупномасштабных сред данных, где задействованы несколько типов данных.
Масштабируемость и производительность
Оба инструмента хорошо масштабируются, но Voyager предлагает больше вариантов масштабируемости благодаря поддержке многопоточного создания индексов и выполнения запросов. Отказоустойчивые индексные файлы Voyager и совместимость с облаком также упрощают масштабирование в распределенных системах или облачных средах. Annoy проще в развертывании и может эффективно обрабатывать большие наборы данных, но он не так надежен с точки зрения масштабируемости корпоративного уровня или облачных архитектур.
Гибкость и настройка
Annoy предлагает базовую настройку, но его основное внимание сосредоточено на приблизительном поиске ближайших соседей, что ограничивает его гибкость в адаптации к различным типам данных или методологиям поиска. Voyager, напротив, создан с учетом возможности настройки. Пользователи могут тонко настраивать производительность в соответствии со своими конкретными потребностями, балансируя между скоростью, точностью, задержкой и стоимостью. Это делает Voyager более подходящим для приложений, которым требуются более адаптированные решения.
Интеграция и экосистема
Annoy — это автономная библиотека с ограниченной поддержкой интеграции в более крупные экосистемы. Она хорошо работает с проектами на основе Python, но ей не хватает более широких возможностей интеграции, необходимых для корпоративных сред. Здесь Voyager проявляет себя лучше, предлагая бесшовную интеграцию с облачными сервисами, такими как Google Cloud, и полную поддержку Java и Python. Это упрощает включение Voyager в более крупные конвейеры данных, рабочие процессы машинного обучения и корпоративные системы.
Простота использования
Простота Annoy — одно из его главных преимуществ. Его легко настроить и использовать, особенно если вы работаете в среде Python. Однако он относительно ограничен по сфере применения. Voyager, с другой стороны, предлагает больше функций и гибкости, но имеет несколько более высокий порог входа из-за дополнительных возможностей и вариантов настройки. Тот факт, что Voyager готов к промышленной эксплуатации и включает обширную документацию как для Python, так и для Java, действительно помогает упростить процесс его интеграции в более сложные системы.
Соображения по стоимости
Annoy полностью открытый исходный код и не несет никаких лицензионных затрат. Однако пользователям все равно необходимо учитывать расходы на инфраструктуру и масштабирование при его развертывании в крупномасштабных средах. Voyager, будучи более новым и продвинутым, может повлечь дополнительные затраты, особенно если вы используете управляемые сервисы, такие как Google Cloud, для размещения его индексов. Тем не менее эффективность использования памяти Voyager и способность обрабатывать большие наборы данных в масштабе со временем могут привести к экономии затрат, особенно для приложений корпоративного уровня.
Функции безопасности
Annoy не поставляется со встроенными функциями безопасности. При необходимости пользователям потребуется отдельно реализовать шифрование, аутентификацию и контроль доступа. Voyager, будучи разработанным для производственных сред, включает лучшую поддержку отказоустойчивых индексных файлов и обнаружения повреждений, но функции безопасности, такие как шифрование и контроль доступа, всё равно потребуется реализовывать вне самого инструмента.
Когда выбирать Annoy
Annoy — отличный выбор, если:
- Вы работаете над проектом меньшего масштаба, где достаточно приблизительного поиска ближайших соседей.
- Вашему приложению не нужно обрабатывать структурированные или полуструктурированные данные.
- Вы отдаёте приоритет скорости, а не точности, и точность результатов поиска менее критична.
- Вы ограничены ресурсами памяти, но вам нужно эффективно обрабатывать большие наборы данных.
- Ваша команда предпочитает легковесный, простой в использовании инструмент с минимальной настройкой.
Когда выбирать Voyager
Voyager — лучший выбор, если:
- Вам требуется высокий уровень точности и нужны точные результаты для поиска ближайших соседей.
- Ваше приложение обрабатывает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, и вам нужна большая гибкость.
- Вы работаете в крупномасштабной облачной среде и требуете бесшовной интеграции с облачными сервисами, такими как Google Cloud.
- Вашему проекту необходимо сбалансировать скорость, точность и стоимость с возможностью настраивать алгоритмы поиска и обработку данных.
- Вам нужно готовое к production-использованию решение с сильной поддержкой как Python, так и Java и надёжными функциями отказоустойчивости.
Сравнение библиотек векторного поиска и специализированных векторных баз данных
Как библиотеки векторного поиска, такие как Annoy и Voyager, так и специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, нацелены на решение задачи поиска сходства для многомерных векторных данных, но выполняют разные роли.
Библиотеки векторного поиска сосредоточены исключительно на задаче эффективного поиска ближайших соседей. Они предлагают легковесные и быстрые решения для нахождения векторов, похожих на вектор запроса. Они часто используются в небольших одноузловых средах или для приложений со статическими либо умеренно большими наборами данных. Однако им, как правило, не хватает функций для управления динамическими данными, обеспечения постоянного хранения или масштабирования в распределённых системах. Разработчикам, использующим эти библиотеки, обычно приходится вручную управлять данными, обновлениями и масштабированием.
С другой стороны, специализированные векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), — это комплексные системы, разработанные для крупномасштабного управления векторными данными. Эти базы данных выходят за рамки простого векторного поиска, предлагая такие функции, как постоянное хранилище, обновления в реальном времени, распределённая архитектура и расширенные возможности запросов. Они поддерживают динамические наборы данных и могут легко справляться 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 к 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 алгоритмами индексирования и поиска.
- Вы встраиваете поиск в существующую систему и можете управлять инфраструктурой.
Выбирайте специализированные векторные базы данных, если:
- Вам нужно масштабироваться до миллиардов векторов в распределённых 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 приоритетны скорость и эффективность использования памяти, а операционная сложность минимальна. Специализированные векторные базы данных, напротив, разработаны для крупномасштабных производственных систем, которым требуются динамическая обработка данных, масштабируемость и удобство использования, часто предоставляя значительные операционные преимущества разработчикам, управляющим сложными приложениями.
Оценка и сравнение любых решений для векторного поиска
Итак, теперь мы узнали разницу между различными решениями для векторного поиска. Следующие вопросы таковы: как убедиться, что ваш поисковый алгоритм возвращает точные результаты и делает это с молниеносной скоростью? 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 (Approximate Nearest Neighbor Benchmarks) — это open-source проект, предназначенный для оценки и сравнения производительности различных алгоритмов приближённого поиска ближайших соседей (ANN). Он предоставляет стандартизированную среду для бенчмаркинга различных алгоритмов в таких задачах, как поиск по многомерным векторам, 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.
ANN Benchmarks GitHub repository: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
ANN Benchmarks Website: https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench: open-source инструмент для бенчмаркинга
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно 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 систему для своих сценариев использования. VectorDBBench написан на Python и распространяется по open-source лицензии MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его.
VectorDBBench GitHub repository: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Быстро оцените производительность популярных векторных баз данных в VectorDBBench Leaderboard.
Методы и аналитика по оценке VectorDB:
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
My Wife Wanted Dior. I Spent $600 on Claude Code to Vibe-Code a 2M-Line Database Instead.
Write tests, not code reviews. How a test-first workflow with 6 parallel Claude Code sessions turns a 2M-line C++ codebase into a daily shipping pipeline.
How to Install and Run OpenClaw (Previously Clawdbot/Moltbot) on Mac
Turn your Mac into an AI gateway for WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, and more — in under 5 minutes.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
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.