Apache Cassandra против Chroma: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Введение
Поскольку искусственный интеллект продолжает переопределять этот мир, основанный на данных, потребность в надежных векторных базах данных, способных обрабатывать сложные структуры данных, такие как векторные эмбеддинги, становится все более очевидной. В этом блоге будут представлены и сравнены две заметные базы данных: Apache Cassandra и Deep Lake. Каждая из них предлагает особые подходы к обработке векторных эмбеддингов, необходимых для приложений ИИ.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Apache Cassandra и Chroma, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных векторов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные характеристики изображений или атрибуты продуктов, с помощью моделей машинного обучения. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Векторные базы данных применяются во многих сценариях использования, включая рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как галлюцинации ИИ.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, такими как Apache Cassandra
Понимание Apache Cassandra
Apache Cassandra — это распределенная NoSQL-система баз данных с открытым исходным кодом, разработанная для обработки огромных объемов данных на множестве серверов без единой точки отказа. Изначально она была разработана для эффективной обработки больших объемов структурированных и полуструктурированных данных на множестве узлов. Cassandra известна своей высокой масштабируемостью, отказоустойчивостью и способностью работать в распределенных средах с минимальным временем простоя или снижением производительности.
С выпуском Cassandra 5.0 Apache Cassandra развивается за пределы своей основной функциональности как NoSQL-базы данных, чтобы поддерживать векторные эмбеддинги и векторный поиск. Функциональность векторного поиска Cassandra построена на ее существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на основе ИИ, сохраняя свои сильные стороны в обработке крупномасштабных распределенных данных.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra являются Storage-Attached Indexes (SAI). SAI — это высокомасштабируемый и глобально распределенный индекс, который добавляет индексы на уровне столбцов к любому столбцу с векторным типом данных. Он обеспечивает беспрецедентную пропускную способность ввода-вывода для баз данных, использующих Vector Search и другую поисковую индексацию. SAI предлагает обширную функциональность индексирования, способную индексировать как запросы, так и контент (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения) для захвата семантики.
Vector Search — это первый пример подтверждения расширяемости SAI, использующий его новую модульность. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra при обработке рабочих нагрузок AI и машинного обучения, делая ее сильным претендентом в области векторных баз данных.
Chroma: обзор и базовая технология
Chroma — это open-source, AI-native векторная база данных, которая упрощает процесс создания AI-приложений. Она выступает мостом между большими языковыми моделями (LLM) и данными, необходимыми им для эффективной работы. Основная цель Chroma — сделать знания, факты и навыки легко доступными для LLM, тем самым оптимизируя разработку приложений на базе AI. В своей основе Chroma предоставляет инструменты для управления векторными данными, позволяя разработчикам хранить эмбеддинги (векторные представления данных) вместе со связанными с ними метаданными. Эта возможность крайне важна для многих AI-приложений, поскольку она обеспечивает эффективный поиск по сходству и извлечение данных на основе векторных отношений.
Одна из ключевых сильных сторон Chroma — ее ориентация на простоту и продуктивность разработчиков. Команда, стоящая за Chroma, сделала приоритетом создание интуитивно понятного интерфейса, который позволяет разработчикам быстро интегрировать возможности векторного поиска в свои приложения. Этот акцент на простоте использования не идет в ущерб производительности. Chroma разработана как быстрая и эффективная система, что делает ее подходящей для широкого спектра приложений. Она работает как сервер и предлагает официальные клиентские SDK для Python и JavaScript/TypeScript, предоставляя разработчикам гибкость для работы в предпочитаемой ими среде программирования.
Функциональность Chroma строится вокруг концепции коллекций, которые представляют собой группы связанных эмбеддингов. При добавлении документов в коллекцию Chroma система может автоматически токенизировать и преобразовывать их в эмбеддинги с использованием указанной функции эмбеддингов или функции по умолчанию, если она не задана. Этот процесс преобразует необработанные данные в векторные представления, по которым можно эффективно выполнять поиск. Наряду с эмбеддингами Chroma позволяет хранить метаданные для каждого документа, которые могут включать дополнительную информацию, полезную для фильтрации или организации данных. Chroma предоставляет гибкие варианты запросов, позволяя искать похожие документы с использованием либо векторных эмбеддингов, либо текстовых запросов, возвращая наиболее близкие совпадения на основе векторного сходства.
Chroma выделяется несколькими особенностями. Ее API разработан так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании, снижая порог вхождения для разработчиков, впервые работающих с векторными базами данных. Она поддерживает различные типы данных и может работать с разными моделями эмбеддингов, позволяя пользователям выбирать лучший подход для их конкретного сценария использования. Chroma создана для бесшовной интеграции с другими AI-инструментами и фреймворками, что делает ее хорошим выбором для сложных AI-конвейеров. Кроме того, open-source природа Chroma (лицензия Apache 2.0) обеспечивает прозрачность и потенциал для улучшений и кастомизации, driven by community. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по созданию управляемого сервиса (Hosted Chroma) и различные улучшения инструментов, что указывает на приверженность постоянному развитию и поддержке.
Ключевые различия
Если вы выбираете между Apache Cassandra и Chroma для своих задач векторного поиска, это руководство поможет вам понять различия и принять решение.
Поиск и данные
Векторный поиск Cassandra является частью базы данных. Система SAI индексирует запросы и контент, включая документы, слова и изображения. Поэтому вы можете хранить векторные эмбеддинги вместе с другими типами данных в той же базе данных.
Chroma использует более целевой подход. Когда вы добавляете документы в коллекцию Chroma, система автоматически токенизирует их и создает эмбеддинги. Вы можете использовать собственную функцию эмбеддингов или функцию Chroma по умолчанию. Система хранит метаданные с каждым эмбеддингом и поддерживает как векторные, так и текстовые запросы, возвращает совпадения на основе векторного сходства. Это упрощает создание и поддержку AI-приложений.
Масштабируемость и производительность
Cassandra отлично справляется с обработкой крупномасштабных распределенных данных. Ее векторный поиск наследует эту распределенную архитектуру, поэтому вы можете масштабироваться горизонтально, добавляя больше узлов. Система SAI разработана для высокой пропускной способности I/O, что важно для баз данных, использующих векторный поиск.
Chroma оптимизирована для другого масштаба. Она быстрая и эффективная, но оптимизирована для продуктивности разработчиков и простоты использования, а не для массивных распределенных развертываний. Поэтому она хорошо подходит командам, которым нужно быстро запуститься и которым не требуется экстремальный масштаб.
Интеграция и опыт разработки
Векторный поиск Cassandra интегрируется с существующими развертываниями Cassandra. Если вы уже используете Cassandra, добавление векторного поиска означает работу с инструментами и процессами, которые вы уже знаете. Но если вы новичок в архитектуре Cassandra, придется пройти кривую обучения.
Chroma — более простой путь к внедрению. У нее есть собственные клиентские SDK для Python и JavaScript/TypeScript, а API понятен. Система работает с разными моделями эмбеддингов и интегрируется с другими AI-инструментами и фреймворками, что упрощает создание AI-пайплайнов. Серверная архитектура дает разработчикам гибкость в том, как они структурируют свои приложения.
Стоимость и эксплуатация
Cassandra требует больше операционной экспертизы и ресурсов для поддержки, особенно в распределенной конфигурации. Вам нужно будет учитывать стоимость запуска и обслуживания нескольких узлов, но это дает преимущество высокой доступности и отказоустойчивости.
Chroma имеет меньшие операционные накладные расходы, поэтому она более экономична для небольших развертываний. Мы работаем над управляемым сервисом (Hosted Chroma), который станет еще более простым вариантом для команд, не желающих управлять инфраструктурой.
Когда использовать Apache Cassandra
Apache Cassandra отлично подходит для корпоративных сред с огромными наборами данных на множестве серверов и высокой доступностью. Она идеальна, когда вы уже используете Cassandra для другого хранения данных и хотите добавить векторный поиск или когда вам нужна проверенная в бою распределенная система, способная масштабироваться горизонтально. Cassandra предназначена для команд с инфраструктурной экспертизой, которые могут управлять сложными распределенными системами и хотят объединить традиционные операции с БД с векторным поиском.
Когда использовать Chroma
Chroma — лучший выбор, когда вы создаете AI-приложения, которым нужна быстрая реализация и простой векторный поиск. Она идеально подходит для команд, создающих RAG-приложения, которым нужно управлять эмбеддингами документов, выполнять поиски по сходству и интегрироваться с AI-пайплайнами. Сила Chroma — в ее простоте и подходе, удобном для разработчиков, поэтому она отлично подходит для проектов, где скорость разработки и простота использования важнее огромного масштаба.
Заключение
Apache Cassandra и Chroma обслуживают разные потребности в области векторного поиска. Cassandra отлично подходит для крупномасштабных распределенных операций и сочетает традиционные возможности БД с векторным поиском, тогда как Chroma — это оптимизированный, ориентированный на AI подход, который ставит в приоритет опыт разработчиков и быструю реализацию. Ваш выбор должен соответствовать технической экспертизе вашей команды, требованиям к масштабу и тому, нужна ли вам полнофункциональная распределенная БД или специализированное решение для векторного поиска. Учитывайте существующую инфраструктуру, сроки разработки и долгосрочные потребности в масштабировании при принятии решения.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Apache Cassandra и Chroma, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором при выборе между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределённых системах баз данных.
Использование открытого VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая соответствует их сценариям использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Скачайте VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие статьи в блогах, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Migrating Self-Managed Milvus to Zilliz Cloud for >99% Latency Reduction
Step-by-step guide to migrating 50M vectors from self-managed Milvus to Zilliz Cloud using milvus-backup. Achieve >99% query latency reduction with zero data loss.
Stop Building AI Data Infra for the Wrong Stage
Learn how AI data infrastructure should evolve from prototype to enterprise scale, and when Vector Lakebase becomes the right architecture for AI apps.
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.