Apache Cassandra против Vearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Поскольку приложения на базе 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 Vearch. 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 сравнить Apache Cassandra и Vearch, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных векторных эмбеддингов, 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 используются во многих сценариях, 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.
- Лёгковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Cassandra и Qdrant представляют разные подходы к векторным базам данных. Cassandra — это традиционная база данных, которая эволюционировала и получила возможности векторного поиска, тогда как Vearch, с другой стороны, является специализированной векторной базой данных. Она была изначально спроектирована для обработки векторных данных и эффективного выполнения поиска по сходству. Как специализированное решение, Vearch 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 распределённая 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 свою 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 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 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, использующих Vector Search, а также другие типы поискового индексирования. SAI предлагает обширную функциональность индексирования, способную индексировать как запросы, так и контент (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения) для фиксации семантики.
Vector Search — это первый пример подтверждения расширяемости SAI, использующий его новую модульность. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в обработке рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, делая ее сильным претендентом в области векторных баз данных.
Vearch: обзор и базовая технология
Vearch — это мощный инструмент, разработанный для разработчиков AI-приложений, которым нужен быстрый и эффективный поиск по сходству. Это похоже на усиленную базу данных, но вместо хранения только обычных данных она создана для работы со сложными векторными эмбеддингами, которые лежат в основе значительной части современных технологий ИИ.
Одна из самых интересных возможностей Vearch — это гибридный поиск. Вы можете искать с использованием векторов (например, находить похожие изображения или текст) и фильтровать результаты на основе обычных данных, таких как числа или текст. Можно выполнять сложные поисковые запросы, например: «найти товары, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». И это еще и быстро — речь идет о поиске среди миллионов элементов всего за миллисекунды.
Vearch создан так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную архитектуру, похожую на команду компьютеров, работающих вместе. У вас есть разные типы узлов (master, router и partition server), которые выполняют разные задачи: от управления метаданными до хранения и вычисления данных. Такая схема позволяет Vearch легко масштабироваться горизонтально и оставаться надежным даже по мере роста данных. Вы можете добавлять машины, чтобы обрабатывать больше данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков Vearch предлагает несколько полезных функций, которые упрощают работу. Вы можете добавлять данные в свой индекс в реальном времени, поэтому результаты поиска всегда остаются актуальными. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что удобно для сложных данных. Также есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Кроме того, Vearch гибок в методах индексирования (таких как IVFPQ и HNSW) и поддерживает версии как для CPU, так и для GPU, поэтому вы можете оптимизировать его под свое конкретное оборудование и сценарий использования. Независимо от того, создаете ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое AI-приложение, которому требуется быстрое сопоставление по сходству, Vearch предоставляет инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия: Apache Cassandra и Vearch
Методология поиска
Cassandra и Vearch используют разные подходы к векторному поиску. Cassandra интегрирует возможности векторного поиска через свою функцию Storage-Attached Indexes (SAI), которая добавляет индексы на уровне столбцов к столбцам с векторным типом данных. Это позволяет Cassandra выполнять поиск по сходству наряду с традиционными операциями базы данных. Vearch, с другой стороны, специально создан для векторного поиска и предлагает возможности гибридного поиска. Он может одновременно выполнять векторный поиск (для нахождения похожих элементов) и скалярную фильтрацию, что позволяет выполнять сложные запросы, объединяющие сходство и традиционную фильтрацию.
Обработка данных
Cassandra, будучи NoSQL-базой данных, предназначена для эффективной обработки структурированных и полуструктурированных данных. С добавлением возможностей векторного поиска она теперь может хранить векторные эмбеддинги наряду с другими типами данных. Это делает Cassandra универсальной для приложений, которым нужны как традиционное хранение данных, так и векторные операции. Vearch специально разработана для работы с векторными данными и поддерживает несколько векторных полей в одном документе. Она может управлять как векторными, так и скалярными данными, позволяя создавать сложные структуры данных, которые объединяют эмбеддинги с традиционными типами данных.
Масштабируемость и производительность
Обе технологии предлагают сильную масштабируемость, но за счет разных архитектур. Cassandra использует архитектуру без master-узла, которая обеспечивает высокую доступность и масштабируемость с настраиваемой согласованностью. Ее функция SAI описывается как высокомасштабируемая и глобально распределенная. Vearch использует кластерную конфигурацию с разными типами узлов (master, router и partition server), чтобы распределять нагрузку и легко масштабироваться горизонтально. Vearch заявляет о высокой производительности, утверждая, что может искать миллионы объектов за миллисекунды. Она также поддерживает индексирование в реальном времени, позволяя немедленно обновлять результаты поиска.
Гибкость и настройка
Cassandra предлагает гибкость благодаря своей NoSQL-модели данных и расширяемости функции SAI. Она может адаптироваться к различным сценариям использования в рамках своей парадигмы базы данных. Vearch обеспечивает гибкость в методах индексирования, поддерживая такие варианты, как IVFPQ и HNSW. Она также предлагает настройку с точки зрения использования оборудования, поддерживая версии как для CPU, так и для GPU. Vearch позволяет создавать сложные структуры данных с несколькими векторными полями в одном документе и поддерживает различные методы индексирования для оптимизации.
Когда выбирать Vearch или Apache Cassandra
Cassandra: Выбирайте Cassandra, когда вы работаете с большим проектом, которому нужно обрабатывать множество разных типов данных, а не только векторы. Это отличный вариант, если вы уже используете Cassandra и хотите добавить некоторые AI-функции, которым нужен векторный поиск. Cassandra идеально подходит, когда вам нужно распределять данные по множеству машин и поддерживать бесперебойную работу всего окружения. Это также хороший выбор, если вам нужно иметь возможность настраивать степень согласованности данных на всех ваших машинах. Поэтому, если вы запускаете крупномасштабное приложение, которому нужны как обычное хранение данных, так и некоторые возможности векторного поиска, Cassandra может быть вашим лучшим выбором.
Vearch: Выбирайте Vearch, когда ваш основной фокус — быстрый и эффективный векторный поиск, особенно если вы создаете AI-приложения. Это правильный выбор, если вам нужно выполнять сложные поисковые запросы, которые сочетают векторное сходство с обычной фильтрацией данных — например, находить похожие товары, но только в определенных категориях или ценовых диапазонах. Vearch отлично подходит для проектов, которым нужны обновления результатов поиска в реальном времени, и может быстро выполнять поиск по миллионам элементов. Если вы работаете над рекомендательными системами, поиском похожих изображений или любым AI-приложением, где критически важно быстро находить похожие элементы, Vearch создана именно для этого. Это также хороший выбор, если вам нужна гибкость использования CPU или GPU для поиска в зависимости от доступного оборудования.
Заключение
В заключение, и Cassandra, и Vearch предлагают мощные решения для работы с векторными данными, но они превосходны в разных сценариях. Cassandra — оптимальный выбор для крупномасштабных приложений, которым необходимо управлять разнообразными типами данных наряду с возможностями векторного поиска, предлагая надежную распределенную архитектуру с гибкостью для различных вариантов использования. Vearch, с другой стороны, особенно хорошо проявляет себя в приложениях на базе ИИ, которым требуются высокопроизводительный векторный поиск и сложные гибридные запросы, обеспечивая молниеносный поиск и индексирование в реальном времени. Выбирая между ними, учитывайте свои конкретные потребности: если вам нужна универсальная база данных, способная включить векторный поиск в более широкую стратегию управления данными, Cassandra может быть вашим лучшим вариантом. Но если ваш основной фокус — специализированные высокоскоростные операции векторного поиска с возможностью выполнения сложных запросов, Vearch может оказаться идеальным решением. В конечном счете выбор зависит от уникальных требований вашего проекта, масштаба и необходимого вам баланса между общим управлением данными и специализированными возможностями векторного поиска.
Хотя эта статья дает обзор Cassandra и Vearch, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркинг-тестирование на конкретных наборах данных и шаблонах запросов будет необходимо 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, в частности 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 векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
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 собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных 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
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
The Great AI Agent Protocol Race: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Compare Function Calling, MCP, and A2A protocols for AI agents. Learn which standard best fits your development needs and future-proof your applications.
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.