Apache Cassandra против Vald: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
По мере того как приложения на базе ИИ становятся всё более распространенными, разработчики и инженеры сталкиваются с задачей выбора подходящей базы данных для эффективной обработки векторных данных. Два популярных варианта в этой области — Apache Cassandra и Vald. 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 Vald, 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. 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, выявление 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)
Легковесные 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 Vald представляют разные подходы к векторным базам данных. Cassandra — это традиционная база данных, которая эволюционировала и получила возможности векторного поиска, а Vald, с другой стороны, является специализированной векторной базой данных. Она была спроектирована с нуля для работы с векторными данными и эффективного выполнения поиска по сходству. Как специализированное решение, Vald сосредоточена исключительно на векторных операциях и оптимизирована для таких задач, как поиск по сходству и рекомендации.
##Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это распределенная NoSQL-база данных с открытым исходным кодом, известная своей масштабируемостью и доступностью. Возможности Cassandra включают безмастерную архитектуру 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 работать с векторными данными, важно отметить, что векторный поиск реализован как расширение существующей архитектуры Cassandra, а не как нативная функция.
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 базе ИИ, сохраняя при этом ее сильные стороны в работе с крупномасштабными распределенными данными.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra является использование 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, позволяя использовать Vector Search, а также другие виды поискового индексирования. SAI предлагает широкую 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 проверки расширяемости SAI с использованием его новой модульности. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в работе с нагрузками ИИ и машинного обучения, делая ее сильным претендентом в области векторных баз данных.
Vald: обзор и базовая технология
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для обработки миллиардов векторов и может легко масштабироваться по мере роста ваших потребностей. Самое интересное в Vald то, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших возможностей Vald — это то, как он работает с индексированием. Обычно при построении индекса все должно останавливаться. Но Vald устроен умно — он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных вашего индекса, так что вам не нужно беспокоиться о потере всего, если что-то пойдет не так.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать ввод и вывод данных, обеспечивая хорошую работу с gRPC. Он также создан для стабильной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавить больше вычислительной мощности или памяти, когда это потребуется. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объемы информации.
Еще один полезный прием Vald — репликация индексов. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если у одной машины возникнет проблема, ваши поисковые запросы все равно будут работать нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, так что вам не нужно об этом беспокоиться. Все это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надежно выполнять поиск по огромным объемам векторных данных.
Ключевые различия
Методология поиска
Cassandra и Vald используют разные подходы к поиску. Cassandra интегрировала поиск по векторному сходству в свою существующую архитектуру с использованием Storage-Attached Indexes (SAI), что позволяет ей выполнять векторный поиск наряду с традиционными операциями базы данных. Vald, напротив, изначально построен для векторного поиска, используя алгоритм NGT, специально разработанный для быстрого приблизительного поиска ближайших соседей в плотных векторных пространствах. Это фундаментальное различие в философии проектирования приводит к различным поисковым возможностям и характеристикам производительности.
Обработка данных
Корни Cassandra как NoSQL-базы данных позволяют ей эффективно обрабатывать структурированные и полуструктурированные данные, а также хранить и искать векторные эмбеддинги наряду с другими типами данных. Такая универсальность делает Cassandra подходящей для широкого спектра приложений, которым требуются как традиционное хранение данных, так и возможности векторного поиска. Vald, однако, в первую очередь ориентирован на обработку и поиск векторных данных. Он оптимизирован для высокоразмерных векторов признаков, что делает его особенно хорошо подходящим для приложений, которые работают исключительно или преимущественно с векторными представлениями.
Масштабируемость и производительность
Обе системы предлагают надежную масштабируемость, но с помощью разных механизмов. Cassandra предоставляет архитектуру без ведущего узла, которая обеспечивает высокую доступность и масштабируемость, а также дополнительное преимущество в виде настраиваемой согласованности. Это позволяет пользователям находить баланс между согласованностью и производительностью в зависимости от их конкретных потребностей. Vald использует другой подход: он с нуля создан для высокой масштабируемости в операциях векторного поиска. Он распределяет векторные индексы между несколькими агентами и поддерживает горизонтальное масштабирование ресурсов памяти и CPU, что позволяет ему эффективно обрабатывать миллиарды векторов.
Гибкость и настройка
Cassandra предлагает гибкость благодаря своей устоявшейся NoSQL-модели данных, позволяя пользователям адаптировать ее к различным сценариям использования в рамках ее парадигмы базы данных. Добавление возможностей векторного поиска расширяет эту гибкость для приложений на основе ИИ. Vald, будучи более специализированным, предлагает высокий уровень настраиваемости в областях, непосредственно связанных с операциями векторного поиска. Он предоставляет широкие возможности для настройки фильтрации ingress/egress и хорошо интегрируется с интерфейсами gRPC, позволяя пользователям адаптировать его функциональность под конкретные требования векторного поиска.
Когда выбирать Vald или Apache Cassandra
Cassandra: Cassandra — отличный выбор, когда вам нужна мощная база данных, которая теперь также может выполнять векторный поиск. Она идеально подходит для крупных проектов, где вы работаете с огромными объемами данных, распределенных по множеству машин. Если вы уже используете Cassandra для других задач и хотите добавить функции ИИ, которым нужен векторный поиск, это очень удобно. Cassandra также отлично подходит, если вам нужно иметь возможность настраивать согласованность данных на всех ваших машинах. Поэтому, если вы запускаете большое приложение, которому нужны и обычное хранение данных, и векторный поиск, Cassandra может стать вашим основным вариантом. Vald: Vald — подходящий выбор, когда ваш основной фокус — очень быстрый поиск по огромным объемам векторных данных. Если вы создаете приложение, полностью ориентированное на быстрое нахождение похожих объектов — например, рекомендации товаров или поиск похожих изображений, — Vald разработан именно для этого. Он отлично подходит, если вам нужно продолжать поиск даже во время обновления данных, благодаря его продуманной системе индексирования. Vald также хороший выбор, если вам нужно решение, которое может легко расти по мере увеличения данных, особенно если вы запускаете все в облаке. Если вы работаете с миллиардами векторов и вам нужны молниеносные результаты поиска, Vald создан для обработки такой рабочей нагрузки.
Заключение
В заключение, Cassandra и Vald обладают собственными сильными сторонами, которые делают их подходящими для разных ситуаций. Cassandra выделяется как универсальная NoSQL-база данных с добавленными возможностями векторного поиска, что делает ее идеальной для приложений, которым нужно обрабатывать различные типы данных наряду с векторными операциями. Ее распределенная архитектура и настраиваемая согласованность обеспечивают надежную масштабируемость для крупномасштабных развертываний. Vald, с другой стороны, является специализированным мощным решением для высокопроизводительного векторного поиска, превосходно проявляя себя в ситуациях, где требуются быстрые поиски сходства среди миллиардов векторов. Его распределенное индексирование и возможности обновления в реальном времени делают его особенно подходящим для динамичных приложений, ориентированных на векторы. При выборе между этими технологиями важно учитывать ваш конкретный сценарий использования, типы данных, с которыми вы работаете, и ваши требования к производительности. Если вам нужна база данных общего назначения с возможностями векторного поиска, Cassandra может быть подходящим вариантом. Но если ваш основной фокус — быстрые, масштабируемые операции векторного поиска, Vald может подойти лучше. Всегда оценивайте уникальные потребности вашего проекта, чтобы сделать лучший выбор.
Хотя эта статья предоставляет обзор Cassandra и Vald, 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 систему 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 единичные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован по открытой 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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Zilliz Cloud BYOC Now Available Across AWS, GCP, and Azure
Zilliz Cloud BYOC is now generally available on all three major clouds. Deploy fully managed vector search in your own AWS, GCP, or Azure account — your data never leaves your VPC.
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
Zilliz Cloud Update: Smarter Autoscaling for Cost Savings, Stronger Compliance with Audit Logs, and More
What's new in Zilliz Cloud? Smarter autoscaling with scale-down, audit logs GA, enhanced SSO, and Milvus 2.6 in Private Preview.
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.