Apache Cassandra и Rockset: выбор подходящей векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
По мере того как приложения на основе ИИ становятся всё более распространёнными, разработчики и инженеры сталкиваются с задачей выбора подходящей базы данных для эффективной обработки векторных данных. Два популярных варианта в этой области — Apache Cassandra и Rockset. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для ваших потребностей в векторной базе данных.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Apache Cassandra и Rockset, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к многомерным векторным эмбеддингам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. 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.
- Лёгкие векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Cassandra и Rockset представляют разные подходы к векторным базам данных. Cassandra — это традиционная база данных, которая развилась и теперь включает возможности векторного поиска, а Rockset, с другой стороны, — это база данных для поиска и аналитики с добавленными возможностями векторного поиска.
Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это распределённая NoSQL-база данных с открытым исходным кодом, известная своей масштабируемостью и доступностью. Возможности Cassandra включают архитектуру без master-узла для обеспечения доступности, масштабируемость, настраиваемую согласованность и гибкую модель данных. С выпуском Cassandra 5.0 она теперь поддерживает векторные эмбеддинги и поиск по векторному сходству через функцию Storage-Attached Indexes (SAI). Хотя эта интеграция позволяет Cassandra обрабатывать векторные данные, важно отметить, что векторный поиск реализован как расширение существующей архитектуры Cassandra, а не как нативная функция.
Функциональность векторного поиска Cassandra построена на её существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги наряду с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на основе ИИ, сохраняя при этом её сильные стороны в работе с крупномасштабными распределёнными данными.
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 высокую пропускную способность ввода-вывода для баз данных Vector Search и другой поисковой индексации. SAI предлагает обширную функциональность индексирования, способную индексировать запросы и контент (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения) для захвата семантики.
Vector Search — это первый пример проверки расширяемости SAI, использующий его новую модульность. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в обработке нагрузок ИИ и машинного обучения, делая ее сильным претендентом в области векторных баз данных.
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени, которая обрабатывает структурированные и неструктурированные данные, включая векторные эмбеддинги. Ее ключевая сила заключается в способности принимать, индексировать и запрашивать данные в реальном времени, что делает ее подходящей для приложений, которым требуются актуальные до секунды аналитические данные. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, с возможностью обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture (CDC) в течение 1–2 секунд.
Одной из ключевых функций Rockset является технология Converged Indexing, построенная на изменяемой RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, что делает ее высокоэффективной для сценариев с частыми изменениями. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200 000, что делает ее подходящей для широкого спектра приложений с векторными эмбеддингами.
Rockset интегрирует возможности векторного поиска как часть своей базовой функциональности. Она поддерживает методы поиска как K-Nearest Neighbors (KNN), так и Approximate Nearest Neighbors (ANN), используя распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Подход Rockset не зависит от алгоритма, обеспечивая гибкость в реализациях поиска. Ее оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной эффективности.
Что отличает Rockset с точки зрения векторного поиска, так это ее Converged Index, который объединяет поисковые, ANN, колоночные и строчные индексы в единую структуру. Это позволяет эффективно обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск, при этом ее оптимизатор определяет наиболее эффективный путь выполнения запроса. Она может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживать мультимодальные модели и предлагать SQL и REST API для гибкости интерфейса запросов.
Ключевые различия
Методология поиска
Cassandra использует Storage-Attached Indexes (SAI) для векторного поиска, расширяя свою существующую архитектуру. Rockset применяет методы поиска как KNN, так и ANN, используя распределенный индекс FAISS, с оптимизатором на основе стоимости, который динамически выбирает наиболее эффективный метод.
Обработка данных
Cassandra отлично справляется с управлением крупномасштабными структурированными и полуструктурированными данными, позволяя хранить векторные эмбеддинги наряду с другими типами данных. Технология Converged Indexing Rockset обеспечивает эффективную обработку структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги, с поддержкой обновлений на месте.
Масштабируемость и производительность
Бессерверная архитектура Cassandra без главного узла обеспечивает линейную масштабируемость в распределенных системах. Rockset разделяет compute-storage и compute-compute, позволяя независимо масштабировать прием, индексирование и обслуживание запросов для лучшей производительности и экономической эффективности.
Гибкость и настройка
Cassandra обеспечивает гибкость благодаря функции SAI в рамках своего существующего языка запросов. Rockset предлагает богатый набор вариантов запросов через свой Converged Index, который поддерживает сложные запросы, объединяющие векторный поиск с традиционной фильтрацией с использованием SQL и REST API.
Интеграция и экосистема
Cassandra имеет зрелую экосистему и хорошо интегрируется с инструментами для больших данных. Rockset разработан для облачных сред и поддерживает интеграцию различных источников данных и AI-платформ для генерации эмбеддингов.
Простота использования
Распределённая природа Cassandra делает её кривую обучения более крутой. Однако подход Rockset как управляемого сервиса может упростить настройку и использование, особенно для приложений реального времени в области аналитики и векторного поиска.
Соображения по стоимости
Cassandra может иметь более высокие эксплуатационные затраты при крупномасштабных развёртываниях. Модель стоимости Rockset основана на использовании вычислительных ресурсов, и он может масштабироваться вверх и вниз по требованию для лучшего соотношения цены и производительности.
Функции безопасности
Обе системы предлагают функции безопасности, но для конкретных сравнений потребовалась бы более подробная информация о возможностях безопасности Rockset.
Когда выбирать Rockset или Apache Cassandra
Apache Cassandra: Выбирайте Cassandra при работе с крупномасштабными распределёнными данными, которым требуются возможности векторного поиска наряду с другими типами данных. Она особенно подходит для сценариев, связанных с массивными наборами данных, которые должны быть распределены по нескольким дата-центрам. Cassandra идеально подходит для приложений, которым требуются высокая доступность, отказоустойчивость и настраиваемая согласованность. Это хороший выбор для проектов, которым нужно хранить и запрашивать векторные эмбеддинги как часть более крупного, разнообразного набора данных, особенно когда векторный поиск расширяет существующие операции с данными, а не является основным фокусом. Сильные стороны Cassandra в обработке структурированных и полуструктурированных данных делают её подходящей для сложных, ресурсоёмких приложений, которым требуется векторный поиск как дополнительная функция в рамках её гибкой модели данных.
Rockset: Выбирайте Rockset, когда ваш основной фокус — поиск и аналитика в реальном времени, особенно с участием векторных эмбеддингов. Это лучший выбор для приложений, которым требуются актуальные до секунды инсайты и возможность быстро принимать и индексировать высокоскоростные потоки событий и CDC-каналы. Rockset особенно подходит для ситуаций, где данные часто изменяются, благодаря поддержке обновлений векторов и метаданных на месте. Выбирайте Rockset, когда вам нужно обрабатывать широкий спектр приложений с векторными эмбеддингами при поддержке высокой размерности (до 200 000). Он предпочтителен, когда вам требуются гибкие возможности векторного поиска, включая методы KNN и ANN, и необходимо выполнять сложные запросы, сочетающие векторное сходство с фильтрацией по метаданным. Rockset также является хорошим выбором, когда вы можете независимо масштабировать вычислительные ресурсы для приёма данных, индексирования и обслуживания запросов в облачных средах.
Заключение
В заключение, Apache Cassandra и Rockset предлагают мощные возможности для работы с векторными данными, но обладают различными сильными сторонами, подходящими для разных сценариев использования. Cassandra превосходно справляется с управлением крупномасштабными распределёнными данными, обеспечивая высокую доступность, отказоустойчивость и масштабируемость в нескольких дата-центрах. Её функция Storage-Attached Indexes (SAI) позволяет интегрировать векторный поиск в существующую архитектуру, что делает её подходящей для приложений, которые включают векторные эмбеддинги в более широкую стратегию управления данными. Rockset, с другой стороны, проявляет себя в сценариях поиска и аналитики в реальном времени благодаря способности быстро принимать и индексировать высокоскоростные потоки данных, поддержке обновлений на месте и гибким возможностям векторного поиска через технологию Converged Indexing. Выбор между этими технологиями должен определяться конкретными требованиями проекта, такими как необходимый масштаб распределения данных, важность обработки в реальном времени, сложность требуемых векторных операций и то, как векторный поиск вписывается в общую архитектуру данных приложения.
Хотя эта статья дает обзор Cassandra и Rockset, крайне важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходим для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
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 своих 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 лицензии с открытым исходным кодом MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
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.
What Exactly Are AI Agents? Why OpenAI and LangChain Are Fighting Over Their Definition?
AI agents are software programs powered by AI that can perceive their environment, make decisions, and take actions to achieve a goal—often autonomously.
Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
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.