Apache Cassandra против Vespa: выбор правильной векторной базы данных для ваших приложений ИИ
По мере того как 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 Vespa. 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 Vespa, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к высокоразмерным 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, 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 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.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Cassandra и Vespa представляют разные подходы к векторным базам данных. Cassandra — это традиционная база данных, которая развилась и теперь включает возможности векторного поиска, тогда как Vespa, 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, Vespa сосредоточена исключительно на векторных операциях и оптимизирована для таких задач, как поиск по сходству и рекомендации.
Apache Cassandra: обзор и ключевая технология
Apache Cassandra — это распределённая NoSQL-база данных с открытым исходным кодом, известная своей масштабируемостью и доступностью. Возможности Cassandra включают бессерверную архитектуру без главного 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 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 её существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на основе ИИ, сохраняя при этом её сильные стороны в обработке крупномасштабных распределённых данных.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra являются Storage-Attached Indexes (SAI). SAI — это высокомасштабируемый и глобально распределённый 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 обширные возможности индексирования, способные индексировать как запросы, так и контент (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения) для захвата семантики.
Vector Search — это первый пример подтверждения расширяемости SAI с использованием его новой модульности. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в обработке рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, делая её сильным претендентом в области векторных баз данных.
Vespa: обзор и базовая технология
Vespa — это мощная поисковая система и векторная база данных, которая может обрабатывать несколько типов поиска одновременно. Она отлично справляется с векторным поиском, текстовым поиском и поиском по структурированным данным. Это означает, что вы можете использовать её для поиска похожих элементов (например, изображений или продуктов), поиска конкретных слов в тексте и фильтрации результатов по таким параметрам, как даты или числа, — всё за один раз. Vespa гибка и может работать с разными типами данных, от простых чисел до сложных структур.
Одной из выдающихся особенностей Vespa является её способность к векторному поиску. Вы можете добавлять любые векторные поля в свои документы, и Vespa будет быстро выполнять поиск по ним. Она даже может обрабатывать специальные векторы, называемые тензорами, которые полезны для представления таких вещей, как многочастные эмбеддинги документов. Vespa интеллектуально подходит к хранению и поиску этих векторов, поэтому может обрабатывать большие объёмы данных без замедления.
Vespa создана как сверхбыстрая и эффективная система. Она использует собственный специальный движок, написанный на C++, для управления памятью и выполнения поиска, что помогает ей хорошо работать даже при обработке сложных запросов и больших объёмов данных. Она спроектирована так, чтобы продолжать плавно работать даже при добавлении новых данных или одновременной обработке множества поисковых запросов. Это делает её отличным выбором для крупных реальных приложений, которым нужно обрабатывать большой объём трафика и данных.
Ещё одна интересная особенность Vespa заключается в том, что она может автоматически масштабироваться для обработки большего объёма данных или трафика. Вы можете добавить больше компьютеров в свою конфигурацию Vespa, и она автоматически распределит работу между ними. Это означает, что ваша поисковая система может расти по мере роста ваших потребностей без необходимости выполнять множество сложных настроек. Vespa даже может автоматически адаптироваться к изменениям объёма данных или трафика, что может помочь сократить расходы. Это делает её отличным выбором для компаний, которым нужна поисковая система, способная расти вместе с ними со временем.
Ключевые различия: Apache Cassandra и Vespa
Методология поиска
Cassandra и Vespa подходят к поиску по-разному. Cassandra использует Storage-Attached Indexes (SAI), чтобы обеспечить поиск по векторному сходству наряду со своей традиционной структурой данных NoSQL. Хотя SAI позволяет использовать векторные эмбеддинги и выполнять поиск, это расширение архитектуры Cassandra, а не основная функция. Vespa, с другой стороны, создана специально для поиска и превосходно справляется с векторным, текстовым поиском и поиском по структурированным данным одновременно. Vespa позволяет добавлять несколько векторных полей и обрабатывает сложные векторы на основе тензоров, что делает её более специализированной для высокопроизводительных мультимодальных поисковых возможностей.
Обработка данных
Cassandra предназначена для обработки крупномасштабных, распределённых, структурированных и полуструктурированных данных, при этом векторные данные были добавлены как более новая функция через SAI. Основной акцент сделан на хранении и извлечении данных на распределённых узлах. Vespa гораздо более гибкая и легко работает со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными. Её способность совместно обрабатывать текст, числовые данные и векторы обеспечивает большую универсальность при управлении сложными наборами данных. Возможности Vespa по работе с тензорами дают ей преимущество при работе с продвинутыми моделями данных, такими как embeddings в AI-приложениях.
Масштабируемость и производительность
И Cassandra, и Vespa обладают высокой масштабируемостью, но используют разные подходы. Архитектура Cassandra без master-узла позволяет ей легко масштабироваться горизонтально на множество узлов, обеспечивая высокую доступность и производительность. Vespa также эффективно масштабируется, распределяя работу между несколькими машинами, но идёт дальше, автоматически адаптируясь к изменениям трафика и данных без ручного вмешательства. Управление памятью Vespa и специализированный поисковый движок, написанный на C++, обеспечивают высокую производительность даже при обработке сложных запросов, тогда как производительность Cassandra более универсальна и оптимизирована скорее для распределённого управления данными, чем для поиска.
Гибкость и настройка
Cassandra предлагает гибкую модель данных, особенно для распределённых приложений, но её векторный поиск менее настраиваем из-за зависимости от SAI для расширения поисковых возможностей. Vespa более гибкая с точки зрения моделирования данных и настройки поиска. Она позволяет разработчикам бесшовно объединять векторный поиск, текстовый поиск и структурированные запросы. Поддержка тензоров в Vespa дополнительно расширяет её возможности работы со сложными embeddings, предлагая более широкие возможности настройки операций поиска и извлечения данных.
Интеграция и экосистема
Cassandra имеет хорошо сформированную экосистему с широкой поддержкой интеграции с инструментами для big data и облачными платформами. Её широкое распространение упрощает включение в существующую инфраструктуру. Vespa, будучи более специализированной, интегрируется с фреймворками машинного обучения и системами big data, но больше ориентирована на приложения с интенсивным поиском. Экосистема Vespa в большей степени адаптирована для разработчиков, создающих сложные AI-системы и системы поиска в реальном времени. В отличие от этого, Cassandra лучше подходит для общих распределённых рабочих нагрузок с данными, где векторный поиск выступает как дополнительная функция.
Простота использования
Cassandra проще внедрять разработчикам, знакомым с NoSQL-базами данных и распределёнными системами, благодаря обширной документации и поддержке сообщества. Vespa, будучи более специализированной, может иметь более крутой порог входа, особенно для пользователей, не знакомых с поисковыми движками или векторными базами данных. Однако документация Vespa является исчерпывающей, а её функции автоматического масштабирования и управления могут со временем снизить сложность настройки и обслуживания.
Соображения стоимости
Cassandra, будучи open-source и широко используемой, обеспечивает низкие эксплуатационные затраты для распределённых баз данных, но добавление SAI для векторного поиска может увеличить потребление ресурсов при высокопроизводительных поисковых задачах. Автоматическое масштабирование Vespa и эффективное управление ресурсами могут помочь оптимизировать затраты в средах с изменяющимся трафиком или объёмами данных. Однако её специализированные функции могут требовать более мощной инфраструктуры, что приводит к более высоким первоначальным затратам по сравнению с Cassandra.
Функции безопасности
И Cassandra, и Vespa предлагают надёжные функции безопасности. Cassandra поддерживает шифрование, аутентификацию и ролевое управление доступом, обеспечивая безопасные операции с распределёнными данными. Vespa также предоставляет шифрование и детализированное управление доступом, но с учётом её ориентации на приложения с интенсивным поиском она включает оптимизированные функции безопасности для сред с данными в реальном времени и векторным поиском. Обе системы способны обеспечивать безопасность корпоративного уровня, но универсальный подход Cassandra может быть более привычен традиционным IT-командам.
Когда выбирать Cassandra
Cassandra лучше всего подходит для сценариев, в которых вы работаете с крупномасштабными распределенными данными и нуждаетесь в высокой доступности и масштабируемости. Ее архитектура без ведущего узла обеспечивает надежную производительность на нескольких узлах, что делает ее идеальной для таких приложений, как глобальное управление данными, крупномасштабная аналитика и распределенные рабочие нагрузки на базе ИИ. Если вам нужна базовая функциональность векторного поиска наряду с традиционными операциями NoSQL, интеграция векторных эмбеддингов в Cassandra через Storage-Attached Indexes (SAI) предоставляет эффективное решение без необходимости в полноценном поисково-ориентированном движке.
Когда выбирать Vespa
Vespa — лучший вариант для приложений, которым требуются продвинутые мультимодальные возможности поиска, особенно когда нужно объединять поиск по векторам, тексту и структурированным данным в реальном времени. Она отлично подходит для сценариев вроде рекомендательных систем на базе ИИ, электронной коммерции или обнаружения контента, где быстрый и гибкий поиск имеет решающее значение. Способность Vespa обрабатывать сложные запросы, включающие векторы, тензоры и большие наборы данных, с эффективным масштабированием делает ее предпочтительным решением для приложений с интенсивным поиском, которым требуются производительность и гибкость высшего уровня.
Заключение
В заключение, Cassandra и Vespa служат разным целям в зависимости от ваших потребностей. Cassandra — надежный выбор для крупномасштабных распределенных приложений данных, где ключевыми являются масштабируемость, доступность и базовая функциональность векторного поиска. Ее сильная сторона заключается в обработке огромных объемов данных на множестве узлов с высокой производительностью и надежностью. С другой стороны, Vespa превосходно подходит для приложений с интенсивным поиском, предлагая продвинутые мультимодальные возможности поиска по векторам, тексту и структурированным данным, что делает ее идеальной для систем на базе ИИ и сложных запросов. Выбор между ними зависит от того, на чем сосредоточен ваш фокус: на распределенном управлении данными или на мощных возможностях поиска в реальном времени.
Хотя эта статья дает обзор Cassandra и Vespa, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете, тщательное бенчмаркинговое тестирование с конкретными наборами данных и шаблонами 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 сравнительного тестирования 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. С помощью VectorDBBench пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или неподтвержденные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован 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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты тестирования или получить результаты производительности на ваших 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
Introducing Functions and Model Inference on Zilliz Cloud: Automatic Embedding and Reranking with Hosted Models
Zilliz Cloud Functions auto-generate embeddings via OpenAI, Voyage AI, Cohere, or Zilliz Hosted Models. Built-in reranking — just insert text and search.
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.
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.