Apache Cassandra и Weaviate: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Введение
Поскольку искусственный интеллект продолжает переопределять этот мир, основанный на данных, необходимость в надежных векторных базах данных, способных обрабатывать сложные структуры данных, такие как векторные эмбеддинги, становится все более очевидной. В этом блоге будут представлены и сравнены две заметные базы данных: Apache Cassandra и Deep Lake. Каждая из них предлагает особые подходы к обработке векторных эмбеддингов, необходимых для AI-приложений.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Apache Cassandra и Weaviate, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запросов к многомерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов, с помощью моделей машинного обучения. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, 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 важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как галлюцинации AI.
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, такими как Apache Cassandra
Понимание Apache Cassandra
Apache Cassandra — это распределенная NoSQL-система баз данных с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки огромных объемов данных на множестве серверов без единой точки отказа. Изначально она была разработана для эффективной обработки больших объемов структурированных и полуструктурированных данных на множестве узлов. Cassandra известна своей высокой масштабируемостью, отказоустойчивостью и способностью работать в распределенных средах с минимальным временем простоя или снижением производительности.
С выпуском Cassandra 5.0 Apache Cassandra выходит за рамки своей основной функциональности NoSQL-базы данных, чтобы поддерживать векторные эмбеддинги и векторный поиск. 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 AI-ориентированные приложения, сохраняя свои сильные стороны в обработке крупномасштабных распределенных 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 непревзойдённую пропускную способность I/O для баз данных, использующих Vector Search и другую поисковую индексацию. SAI предлагает широкие возможности индексирования, позволяя 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, использующий его новую модульность. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra при обработке рабочих нагрузок AI и machine learning, делая её сильным конкурентом в сфере векторных баз данных.
Weaviate: обзор и базовая технология
Weaviate — это векторная база данных с открытым исходным кодом, разработанная для упрощения разработки AI-приложений. Она предлагает встроенные возможности векторного и гибридного поиска, простую интеграцию с моделями machine learning и акцент на конфиденциальности данных. Эти функции призваны помочь разработчикам с разным уровнем навыков создавать, итеративно улучшать и масштабировать AI-приложения более эффективно.
Одним из преимуществ Weaviate является быстрый и точный поиск по сходству. Она использует индексирование HNSW (Hierarchical Navigable Small World), чтобы обеспечить векторный поиск по большим наборам данных. Weaviate также поддерживает объединение векторного поиска с традиционными фильтрами, позволяя выполнять мощные гибридные запросы, которые используют как семантическое сходство, так и конкретные атрибуты данных.
Ключевые функции Weaviate включают:
- PQ-сжатие для эффективного хранения и извлечения
- Гибридный поиск с параметром alpha для настройки между BM25 и векторным поиском
- Встроенные плагины для embeddings и reranking, упрощающие разработку
Weaviate — это точка входа для разработчиков, которые хотят попробовать векторный поиск. Она предлагает удобный для разработчиков подход с простой настройкой и хорошо документированными API. Глубокая интеграция с экосистемой GenAI делает её подходящей для небольших проектов или proof-of-concept. Целевая аудитория Weaviate — software engineers, создающие AI-приложения, data engineers, работающие с большими наборами данных, и data scientists, развёртывающие модели machine learning. Weaviate упрощает семантический поиск, рекомендательные системы, классификацию контента и другие AI-функции.
Weaviate спроектирована для горизонтального масштабирования, поэтому она может обрабатывать большие наборы данных и высокие нагрузки запросов, распределяя данные между несколькими узлами в кластере. Она поддерживает мультимодальные данные, работает с различными типами данных (текст, изображения, аудио, видео) в зависимости от используемых модулей векторизации. Weaviate предоставляет как RESTful, так и GraphQL API для гибкости во взаимодействии разработчиков с базой данных.
Однако для крупномасштабных производственных сред следует учитывать несколько моментов:
- Ограниченные функции безопасности enterprise-grade
- Потенциальные проблемы масштабируемости с наборами данных в несколько миллиардов векторов
- Необходимость ручного управления недавно выпущенными вариантами tiered storage
- Горизонтальное масштабирование требует помощи инженеров Weaviate и не может выполняться автоматически
Последний пункт особенно важен, поскольку он означает, что организациям необходимо планировать заранее и выделять время на операции масштабирования, чтобы не приблизиться к пределам своей системы без должной подготовки.
Ключевые отличия
Выбор между Apache Cassandra и Weaviate для векторного поиска зависит от ваших потребностей. Ниже приведён обзор различий:
Методология поиска
Apache Cassandra: Векторный поиск Cassandra построен поверх её существующей архитектуры и использует Storage-Attached Indexes (SAI). Это означает индексирование на уровне столбцов для векторных данных и поиск по сходству непосредственно в базе данных. Подходит для пользователей, которые хотят управлять векторными embeddings вместе со структурированными и полуструктурированными данными и выполнять гибридные запросы.
Weaviate: Weaviate использует алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для поиска векторного сходства. Он оптимизирован для быстрого и точного поиска по большим наборам данных. Гибридный поиск сочетает семантическое сходство с традиционными фильтрами и дает детализированные результаты.
Вывод: Выбирайте Cassandra, если вам нужно объединить векторные и традиционные функции базы данных. Выбирайте Weaviate, если для вас в приоритете продвинутый поиск сходства с гибридными возможностями.
Данные
Apache Cassandra: Спроектирована для огромных объемов структурированных и полуструктурированных данных, Cassandra рассматривает векторные эмбеддинги как расширение своей надежной распределенной системы. Она отказоустойчива и обеспечивает высокую доступность.
Weaviate: Поддерживает мультимодальные данные (текст, изображения, аудио, видео) и хорошо подходит для приложений, которым нужна гибкость в работе с неструктурированными типами данных. Модульные плагины векторизации упрощают интеграцию с различными источниками данных.
Вывод: Cassandra хороша для структурированных данных и гибридных сценариев использования, Weaviate хорош для неструктурированных, мультимодальных данных в приложениях на основе ИИ.
Масштабируемость и производительность
Apache Cassandra: Линейная масштабируемость, может горизонтально масштабироваться на множество узлов без влияния на производительность. Распределенная архитектура хорошо подходит для крупномасштабных производственных сред.
Weaviate: Weaviate поддерживает горизонтальное масштабирование, но работа с наборами данных из нескольких миллиардов векторов часто требует ручного управления и планирования. Для этого процесса масштабирования может потребоваться помощь инженеров Weaviate.
Вывод: Для бесшовного масштабирования в крупных производственных системах Cassandra однозначно выигрывает. Weaviate лучше подходит для небольших проектов или проектов, которые могут позволить себе ручное вмешательство в масштабирование.
Гибкость и кастомизация
Apache Cassandra: Гибкое проектирование схемы, подходит для многих рабочих нагрузок. Но векторный поиск относительно нов и не так настраиваем, как в специализированных векторных базах данных.
Weaviate: Удобные для разработчиков API (RESTful и GraphQL), легко настраивать запросы. Встроенные плагины для эмбеддингов и переранжирования для сценариев использования ИИ.
Вывод: Weaviate предлагает больше готовых возможностей кастомизации для сценариев использования ИИ и машинного обучения, Cassandra лучше подходит для общего управления данными.
Интеграция и экосистема
Apache Cassandra: Хорошо зарекомендовала себя в NoSQL-сегменте, интегрируется со многими инструментами и фреймворками для инженерии данных, аналитики и векторного поиска.
Weaviate: Являясь частью экосистемы GenAI, Weaviate имеет бесшовные подключения к ML-фреймворкам, что упрощает создание ИИ-приложений.
Вывод: Для традиционных корпоративных экосистем Cassandra имеет больше интеграций. Weaviate лучше подходит для рабочих процессов разработки, ориентированных прежде всего на ИИ.
Удобство использования
Apache Cassandra: Мощная, но имеет более крутой порог входа для новых пользователей, особенно тех, кто не знаком с распределенными системами. Документация исчерпывающая, но техническая.
Weaviate: Weaviate разработана так, чтобы быть простой в использовании: простая настройка, интуитивно понятные API, хорошо организованная документация.
Вывод: Если вы новичок в векторном поиске, Weaviate более доступна; имеющие опыт с распределенными базами данных могут предпочесть Cassandra.
Стоимость
Apache Cassandra: Требует значительных ресурсов для self-hosted-сред. Управляемые сервисы, такие как AstraDB, могут снизить операционную нагрузку, но могут увеличить затраты.
Weaviate: Более низкая стоимость входа для небольших проектов, но более высокая операционная стоимость по мере роста наборов данных, особенно если требуется ручное масштабирование.
Вывод: Для предсказуемости затрат и крупномасштабных развертываний Cassandra лучше. Weaviate хороша для небольших или экспериментальных проектов.
Безопасность
Apache Cassandra: Безопасность корпоративного уровня: шифрование, RBAC, аутентификация
Weaviate: Отстает в безопасности корпоративного уровня, не подходит для строго регулируемых сред.
Когда выбирать Apache Cassandra
Apache Cassandra предназначена для крупномасштабных распределенных рабочих нагрузок с данными, которым требуются высокая доступность и отказоустойчивость. Благодаря недавним возможностям векторного поиска на базе Storage-Attached Indexes (SAI) она идеально подходит для приложений, которые объединяют векторные эмбеддинги со структурированными или полуструктурированными данными. Если вам нужно выполнять гибридные запросы, обеспечивать низкую задержку в распределенной системе или использовать производственные среды со строгими требованиями к безопасности и масштабируемости, Cassandra предлагает проверенное решение. Линейная масштабируемость и надежная архитектура для корпоративных систем с миллиардами точек данных.
Когда выбирать Weaviate
Weaviate предназначена для разработчиков, создающих AI-first приложения, которые в значительной степени полагаются на семантический поиск, рекомендательные системы или мультимодальные данные. Нативная индексация HNSW обеспечивает быстрый и точный поиск по сходству, гибридный поиск и встроенные плагины эмбеддингов для интеграции с рабочими процессами машинного обучения. Дружественные к разработчикам API Weaviate и модульный дизайн упрощают прототипирование и развертывание для наборов данных малого и среднего размера. Идеально подходит для команд, ориентированных на AI-инновации, где простота использования, гибкие запросы и интеграция с инструментами GenAI важнее, чем крупномасштабное распределение.
Заключение
Apache Cassandra хороша в масштабировании, безопасности и обработке разнообразных рабочих нагрузок, поэтому это отличный выбор для приложений корпоративного масштаба. Weaviate хороша в простоте, разработке AI-приложений и семантическом поиске, поэтому она отлично подходит для проектов малого и среднего размера. В конечном счете все зависит от ваших сценариев использования, типов данных и требований к производительности. Выбирайте Cassandra, если вам нужна надежная распределенная система для гибридных рабочих нагрузок, или Weaviate, если вам нужны функции на базе AI и простота использования для неструктурированных или мультимодальных данных.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Apache Cassandra и Weaviate, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными 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 для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая соответствует их сценариям использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарков 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
Notion's Vector Search Is Excellent. Their Next Problem Is Harder.
Notion solved vector search scaling in two years. The next bottleneck — offline context engineering, unified data, and the real-time/offline gap — is harder.
Zilliz Cloud Just Landed in Claude Code
The Zilliz Cloud Plugin brings the full power of Zilliz Cloud directly into your Claude Code terminal as natural-language conversations.
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
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.