Apache Cassandra против Deep Lake: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Введение
По мере того как искусственный интеллект продолжает переопределять этот мир, основанный на данных, необходимость 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 примечательные базы данных: Apache Cassandra и Deep Lake. Каждая из них предлагает особые подходы к работе с векторными эмбеддингами, необходимыми для AI-приложений.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Apache Cassandra и Deep Lake, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к многомерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов, с использованием моделей машинного обучения. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Векторные базы данных применяются во многих сценариях, включая рекомендации продуктов в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как AI-галлюцинации.
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 открытая распределенная NoSQL-система управления базами данных, разработанная для обработки огромных объемов данных на множестве серверов без единой точки отказа. Изначально она была создана 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 выходом 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 AI-приложения, сохраняя при этом 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 непревзойденную пропускную способность ввода-вывода для баз данных, использующих Vector Search и другие механизмы поискового индексирования. SAI предлагает обширную функциональность индексирования, способную индексировать как запросы, так и контент (включая крупные входные данные, такие как документы, слова и изображения), чтобы улавливать семантику.
Vector Search — это первый пример проверки расширяемости SAI, использующий его новую модульность. Сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra при обработке рабочих нагрузок AI и machine learning, делая ее сильным претендентом в области векторных баз данных.
Понимание Deep Lake
Deep Lake — это специализированная система баз данных, предназначенная для хранения, управления и выполнения запросов к векторным и мультимедийным данным, таким как изображения, аудио, видео и другие типы неструктурированных данных, которые все чаще используются в приложениях AI и machine learning. Deep Lake можно использовать как data lake и как векторное хранилище:
Deep Lake как Data Lake: Deep Lake обеспечивает эффективное хранение и организацию неструктурированных данных, таких как изображения, аудио, видео, текст, форматы медицинских изображений, такие как NIfTI, и метаданные, в формате с контролем версий, разработанном для повышения производительности глубокого обучения. Он позволяет пользователям быстро выполнять запросы к своим наборам данных и визуализировать их, облегчая создание высококачественных обучающих наборов.
Deep Lake как векторное хранилище: Deep Lake предоставляет надежное решение для хранения и поиска векторных вложений и связанных с ними метаданных, включая текст, JSON, изображения, аудио- и видеофайлы. Вы можете хранить данные локально, в предпочитаемой вами облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Deep Lake также предлагает бесшовную интеграцию с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, позволяя разработчикам легко создавать приложения Retrieval Augmented Generation (RAG).
Ключевые различия между Apache Cassandra и Deep Lake
Методология поиска
Apache Cassandra интегрирует векторный поиск через расширения, адаптируя свою традиционную архитектуру базы данных для поддержки новых функций AI. В отличие от этого, Deep Lake создавалась с фокусом на векторный поиск и управление им, включая продвинутые алгоритмы непосредственно в свою основную функциональность, что позволяет выполнять векторные операции более эффективно.
Обработка данных
Cassandra хорошо справляется с управлением структурированными и полуструктурированными данными, но требует дополнительной настройки для эффективной обработки неструктурированных векторных данных. Deep Lake, в свою очередь, изначально предназначена для управления неструктурированными данными, что делает ее естественным выбором для приложений, ориентированных на мультимедийный контент.
Производительность и масштабируемость
Обе технологии масштабируемы, но Cassandra особенно известна своей способностью обрабатывать очень высокие нагрузки записи и чтения в распределенных средах. Deep Lake больше сосредоточена на оптимизации производительности запросов, что критически важно для приложений со сложными векторными вычислениями.
Гибкость и настройка
Хотя Cassandra предлагает широкую гибкость в моделировании данных и может быть глубоко настроена для различных приложений, Deep Lake предоставляет специализированные инструменты и функции, ориентированные именно на векторные данные, хотя и с несколько меньшей общей гибкостью.
Интеграция и экосистема
Cassandra хорошо работает с другими инструментами Apache, такими как Spark и Hadoop. Она является частью более крупной экосистемы инструментов данных с открытым исходным кодом, что может быть существенным преимуществом для разработчиков, предпочитающих открытые технологии.
Deep Lake лучше интегрирован с экосистемами ИИ и машинного обучения, такими как LangChain и LlamaIndex, предлагая встроенную поддержку широко используемых форматов моделей и фреймворков машинного обучения.
Стоимость и простота использования
Cassandra, как правило, представляет собой более экономичный вариант для крупномасштабных развертываний и поддерживается обширной документацией и сильным сообществом. Deep Lake, хотя потенциально может быть более затратным, особенно если его полный набор возможностей используется не полностью, предлагает более простую настройку для своих специализированных функций.
Когда выбирать каждую технологию
Выбор между Apache Cassandra и Deep Lake во многом зависит от конкретных потребностей вашего приложения — склоняются ли они больше к традиционным задачам больших данных или к специализированным возможностям работы с векторами. Ниже приведено краткое изложение ключевых соображений:
Когда выбирать Apache Cassandra
Выбирайте Apache Cassandra, когда:
- Вам нужна масштабируемость огромного уровня для обработки больших распределенных наборов данных.
- Высокая доступность и отказоустойчивость критически важны для вашего приложения.
- Ваш фокус — аналитика в реальном времени или приложения, требующие высокой пропускной способности записи.
- Вам требуется гибкое управление данными для структурированных и полуструктурированных данных.
- Вы можете интегрировать внешние инструменты для векторного поиска, вместо того чтобы нуждаться во встроенной поддержке.
Когда выбирать Deep Lake
Выбирайте Deep Lake, когда:
- Ваш проект связан с векторными данными и рабочими процессами ИИ, такими как машинное обучение или NLP.
- Вам нужно обрабатывать большие объемы мультимедийных или неструктурированных данных.
- Вы работаете над обучением моделей deep learning с версионированием данных.
- Вам нужны встроенные возможности поиска по высокоразмерным векторам.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент бенчмаркинга, разработанный 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 для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по open-source лицензии MIT, 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 бенчмарков или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
- Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в VectorDBBench Leaderboard.
- Бенчмарк производительности векторных баз данных: техники и практические выводы
- Сравните любую векторную базу данных с альтернативой
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
A Developer's Guide to Exploring Milvus 2.6 Features on Zilliz Cloud
Milvus 2.6 marks a shift from “vector search + glue code” to a more advanced retrieval engine, and it is now Generally Available (GA) on Zilliz Cloud (a managed Milvus service).
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.
Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform
Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.
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.