Apache Cassandra против Faiss: выбор подходящего инструмента для векторного поиска
Введение
В современном мире, основанном на данных, способность выполнять поиск по неструктурированным данным, таким как изображения, текст и видео, становится всё более важной. Традиционные базы данных были созданы для структурированных данных и не могли эффективно обрабатывать эти новые типы запросов. Именно здесь на помощь приходят векторные базы данных, предоставляя решение для выполнения поиска по сходству в данных высокой размерности — ключевое требование для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и обработка естественного языка (NLP).
Среди множества доступных инструментов выделяются две технологии, которые по-разному работают с векторными данными: Apache Cassandra и Faiss. Обе могут выполнять векторный поиск, но подходят к этой задаче с разных сторон. Цель этого блога — помочь вам понять их основные функции, ключевые различия и то, когда использовать каждую из них.
Что такое векторный поиск и векторная база данных?
Прежде чем представить и сравнить Apache Cassandra и Faiss, давайте сначала разберёмся с понятиями векторного поиска и векторных баз данных.
Векторный поиск или поиск по векторному сходству — это процесс поиска точек данных, хранящихся в виде векторов (числовых представлений). Например, при работе с текстовыми данными слова или фразы преобразуются в векторные эмбеддинги, которые отражают их семантическое значение. Такой подход позволяет системе выполнять поиск по сходству, например выявлять текстовые фрагменты с похожими значениями или находить изображения, похожие на заданное изображение-запрос.
Векторная база данных предназначена для эффективного хранения и запросов к векторам высокой размерности. Другими словами, векторные базы данных — это специализированные решения для выполнения векторного поиска. В отличие от традиционных реляционных баз данных, векторные базы данных позволяют создавать приложения на основе ИИ, такие как рекомендательные системы, распознавание лиц и задачи обработки естественного языка (NLP), благодаря поиску по сходству, который сравнивает векторы для нахождения ближайших соседей или похожих элементов. 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 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.
- Лёгкие векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, такие как Apache Cassandra.
Что такое Apache Cassandra? Обзор
Apache Cassandra — это мощная распределённая NoSQL-база данных, предназначенная для обработки больших объёмов данных на множестве серверов, обеспечивая высокую доступность и масштабируемость. Архитектура Cassandra особенно хорошо подходит для приложений с высокой пропускной способностью, которым требуются чтение и запись с низкой задержкой.
Cassandra не является готовой векторной базой данных, но её можно расширить для векторного поиска с помощью интеграций с библиотеками векторного поиска или пользовательских плагинов, таких как интеграция DataStax. DataStax, управляемый сервис для Cassandra, предоставляет встроенные возможности векторного поиска, встраивая алгоритмы вроде HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для поиска по сходству.
Основные функции и преимущества:
- Распределённая архитектура: Данные реплицируются на нескольких узлах, обеспечивая отказоустойчивость и высокую доступность.
- Масштабируемость: Cassandra горизонтально масштабируема, что означает, что вы можете добавлять больше узлов в систему для обработки более крупных наборов данных без ущерба для производительности.
- Данные временных рядов: Особенно хорошо подходит для управления данными временных рядов благодаря способности обрабатывать большие объёмы записей.
Что такое Faiss? Обзор
Faiss (Facebook AI Similarity Search) — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Meta (ранее Facebook), которая предоставляет высокоэффективные инструменты для быстрого поиска по сходству и кластеризации плотных векторов. Faiss предназначена для крупномасштабного поиска ближайших соседей и может выполнять как приближённый, так и точный поиск в векторных пространствах высокой размерности. Faiss разработана для обработки огромных наборов данных и выделяется способностью использовать GPU-ускорение, обеспечивая значительный прирост производительности для крупномасштабных приложений. Она особенно хорошо подходит для приложений ИИ и машинного обучения.
Ключевые особенности Faiss:
- Приближённый и точный поиск K ближайших соседей (ANN и KNN): Faiss поддерживает как приближённый, так и точный поиск ближайших соседей (NN). Она позволяет находить компромисс между скоростью и точностью в зависимости от конкретных потребностей вашего приложения.
- GPU-ускорение: Одной из выдающихся особенностей Faiss является поддержка GPU-ускорения. Это позволяет ей эффективно масштабироваться на большие наборы данных и выполнять поиск быстрее, чем методы, использующие только CPU.
- Обработка больших наборов данных: Faiss оптимизирована для обработки наборов данных, которые слишком велики, чтобы поместиться в памяти. Она использует различные методы индексирования, такие как инвертированные файлы и кластеризация, чтобы эффективно организовывать данные и выполнять поиск по огромным коллекциям.
- Несколько стратегий индексирования: Faiss поддерживает различные методы индексирования векторов, такие как плоское индексирование (полный перебор), product quantization и иерархическая кластеризация. Это обеспечивает гибкость в том, как выполняется поиск, в зависимости от того, что важнее — скорость или точность.
- Поддержка распределённых систем: Faiss может выполнять поиск на нескольких машинах в распределённых системах, что делает её масштабируемой для приложений корпоративного уровня.
- Интеграция с фреймворками машинного обучения: Faiss хорошо интегрируется с другими фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow, что упрощает её встраивание в рабочие процессы ИИ.
Ключевые различия между Apache Cassandra и Faiss
И Apache Cassandra, и Faiss могут выполнять векторный поиск, но они подходят для разных сценариев использования и имеют свои преимущества и недостатки.
Методология поиска
- Cassandra: Хотя ключевая компетенция Cassandra заключается в распределённом управлении структурированными данными, её можно расширить для поддержки векторного поиска с помощью сторонних библиотек, таких как DataStax. Алгоритмы поиска зависят от используемых библиотек (например, HNSW), но сама Cassandra не оптимизирована для поиска по векторному сходству.
- Faiss: Faiss специально разработан для векторного поиска. Он предлагает различные методы поиска приблизительных ближайших соседей (ANN), обеспечивая быстрые и эффективные запросы в пространствах высокой размерности. Алгоритмы, такие как IVF (Inverted File Index) и PQ (Product Quantization), широко используются для компромисса между скоростью и точностью.
Обработка данных
- Cassandra: Будучи прежде всего базой данных NoSQL, Cassandra лучше всего подходит для структурированных или полуструктурированных данных (пары «ключ-значение», временные ряды). Хотя она может эффективно управлять большими наборами данных, работа с векторами в ней скорее является дополнительной функцией через интеграции.
- Faiss: Faiss отлично справляется с неструктурированными данными высокой размерности. Он не занимается сложностями управления реляционными данными, а полностью сосредоточен на быстром векторном поиске по плотным эмбеддингам.
Масштабируемость и производительность
- Cassandra: Разработанная для горизонтального масштабирования, Cassandra может обрабатывать огромные объёмы структурированных данных на нескольких узлах. Её производительность при векторном поиске зависит от используемой интеграции и может быть не такой высокой, как у специализированного решения.
- Faiss: Faiss хорошо масштабируется, особенно при использовании ускорения на GPU. Он может обрабатывать миллиарды векторов, что делает его предпочтительным выбором для высокопроизводительных приложений, где скорость и точность имеют первостепенное значение.
Гибкость и настройка
- Cassandra: Она обеспечивает большую гибкость в моделировании данных и обработке запросов, поскольку является полноценной базой данных NoSQL. Вы можете проектировать схему данных, управлять сложными запросами и работать с большими распределёнными наборами данных.
- Faiss: Хотя Faiss превосходно справляется с векторным поиском, он не предназначен для хранения данных общего назначения. Настройка сосредоточена вокруг алгоритмов поиска и оптимизации векторного поиска, с меньшей гибкостью для управления другими типами данных.
Интеграция и экосистема
- Cassandra: Cassandra имеет богатую экосистему с поддержкой множества языков, библиотек и интеграций, включая облачные сервисы, такие как AWS и GCP. Её интеграция с DataStax и другими сторонними инструментами упрощает добавление функций векторного поиска.
- Faiss: Faiss хорошо интегрируется с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow. Однако он в основном используется как отдельная библиотека или интегрируется в пользовательские конвейеры для векторного поиска, не имея более широкой поддержки экосистемы для невекторных задач.
Простота использования
- Cassandra: Настройка Cassandra требует определённых знаний в области управления базами данных, особенно при работе с управлением кластерами и конфигурацией для высокой доступности. Однако такие инструменты, как DataStax, предоставляют управляемые решения, упрощающие развёртывание.
- Faiss: Faiss более специализирован и проще в использовании для разработчиков, сосредоточенных на векторном поиске. Однако ему не хватает возможностей базы данных общего назначения, поэтому другие задачи управления данными вам придётся решать отдельно.
Соображения стоимости
- Cassandra: Запуск Cassandra в масштабе требует операционных затрат на управление кластерами и узлами. Использование управляемых сервисов, таких как DataStax, может снять часть этих проблем, но расходы всё равно будут связаны с дополнительной инфраструктурой, необходимой для векторного поиска.
- Faiss: Faiss имеет открытый исходный код и бесплатен для использования, хотя у вас могут возникнуть затраты на инфраструктуру (особенно ресурсы GPU), необходимую для его запуска в масштабе.
Функции безопасности
- Cassandra предлагает надежные функции безопасности, такие как шифрование, аутентификация и контроль доступа, которые крайне важны для приложений, работающих с конфиденциальными данными.
- Faiss: Как библиотека, Faiss не имеет встроенных функций безопасности. При интеграции Faiss вопросы безопасности должны решаться на уровне системы или приложения.
Когда выбирать Apache Cassandra
Выбирайте Cassandra, если:
- Вы уже используете ее как NoSQL-решение и хотите расширить его векторным поиском.
- Вам нужна распределенная система, способная обрабатывать крупномасштабные структурированные данные и предоставлять возможности векторного поиска.
- Вашему приложению требуются высокая доступность, отказоустойчивость и масштабируемость для структурированных и полуструктурированных данных.
Когда выбирать Faiss
Выбирайте Faiss, если:
- Вы в первую очередь сосредоточены на высокопроизводительных задачах векторного поиска, таких как рекомендательные системы или распознавание изображений.
- Вам нужно высокооптимизированное решение для поиска ближайших соседей в векторных пространствах высокой размерности.
- Вашему приложению требуются наборы данных с большим количеством векторов, а скорость имеет критическое значение (особенно с ускорением на GPU).
Когда выбирать специализированную векторную базу данных?
Хотя и Apache Cassandra, и Faiss предлагают возможности векторного поиска, они не оптимизированы для крупномасштабных, высокопроизводительных и производственных задач векторного поиска.
Если ваше приложение опирается на быстрый и точный поиск сходства среди миллионов или миллиардов высокоразмерных векторов, например для распознавания изображений, рекомендаций в электронной коммерции или задач NLP, специализированные векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), подходят лучше. Эти базы данных созданы для обработки векторных данных в масштабе миллиардов, используя продвинутые алгоритмы Approximate Nearest Neighbor (ANN) (например, HNSW, IVF ) и предлагая расширенные функции, такие как гибридный поиск (включая гибридный поиск по разреженным и плотным векторам, мультимодальный поиск, векторный поиск с фильтрацией по метаданным и гибридный плотный и полнотекстовый поиск), загрузку данных в реальном времени и распределенную масштабируемость для высокой производительности в динамических средах.
С другой стороны, системы общего назначения, такие как Cassandra, подходят, когда векторный поиск не является основным фокусом, а вы работаете со структурированными или полуструктурированными данными с меньшими наборами векторов или умеренными требованиями к производительности. Кроме того, если вы уже используете эти системы и хотите избежать накладных расходов на внедрение новой инфраструктуры, плагины векторного поиска могут расширить их возможности и предоставить экономичное решение для более простых задач векторного поиска меньшего масштаба.
Что касается библиотек векторного поиска, таких как Faiss, вам следует выбрать Faiss вместо специализированных векторных баз данных, таких как Milvus, когда вам нужно высокооптимизированное, легковесное решение для поиска векторного сходства и вы готовы самостоятельно управлять инфраструктурой и конвейером данных. Кроме того, если у вас уже есть собственная система хранения или индексации данных и вам нужен только высокоэффективный движок векторного поиска без дополнительных функций базы данных, таких как распределенное хранение, управление схемами или встроенная масштабируемость, Faiss подойдет лучше.
Оценка и сравнение различных 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 молниеносно? Как оценить эффективность различных алгоритмов ANN, особенно в масштабе?
Чтобы ответить на эти вопросы, нам нужен инструмент для бенчмаркинга. Доступно множество таких инструментов, и два из них выделяются как наиболее эффективные: ANN benchmarks и VectorDBBench.
ANN benchmarks
ANN Benchmarks (бенчмарки приближённого поиска ближайших соседей, Approximate Nearest Neighbor Benchmarks) — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для оценки и сравнения производительности различных алгоритмов приближённого поиска ближайших соседей (ANN). Он предоставляет стандартизированную платформу для бенчмаркинга разных 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 оценивать компромиссы между скоростью и точностью для алгоритмов, подобных тем, что используются в библиотеках Faiss, Annoy, HNSWlib и других, что делает его ценным инструментом для понимания того, какие алгоритмы лучше всего подходят для конкретных приложений.
Репозиторий ANN Benchmarks на GitHub: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
Веб-сайт ANN Benchmarks: https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, 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 для их сценариев использования. VectorDBBench написан на Python и распространяется по открытой лицензии MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его.
Репозиторий VectorDBBench на GitHub: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Методики и аналитика по оценке VectorDB:
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Introducing Zilliz CLI and Agent Skills for Zilliz Cloud
Manage your vector database from your terminal or AI coding agent. Zilliz CLI and Agent Skills work with Claude Code, Cursor, Codex, and Copilot.
Introducing Zilliz Cloud Global Cluster: Region-Level Resilience for Mission-Critical AI
Zilliz Cloud Global Cluster delivers multi-region resilience, automatic failover, and fast global AI search with built-in security and compliance.
Migrating from S3 Vectors to Zilliz Cloud: Unlocking the Power of Tiered Storage
Learn how Zilliz Cloud bridges cost and performance with tiered storage and enterprise-grade features, and how to migrate data from AWS S3 Vectors to Zilliz Cloud.
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.