Разрушая барьеры: демократизация доступа к векторным базам данных для всех
Этот пост был первоначально опубликован на The New Stack и перепечатан здесь с разрешения.
Большие языковые модели (LLM) и технологии, связанные с ИИ, у всех на устах. Векторные базы данных, критически важная инфраструктура для LLM и ИИ-приложений, привлекли широкое внимание более широкой пользовательской базы, расширившись от инженеров по алгоритмам до разработчиков приложений и бэкенда.
Давайте рассмотрим преимущества векторных баз данных, почему их демократизация имеет решающее значение и как сделать их доступными для всех. Мы также предлагаем инструмент бенчмаркинга, который поможет вам выбрать наиболее подходящую векторную базу данных для ваших проектов.
Что такое векторная база данных?
В отличие от традиционных реляционных или NoSQL баз данных, которые хранят и организуют данные в структурированных форматах, векторная база данных специально создана для хранения и управления неструктурированными данными, такими как изображения, аудио, видео и текст, в числовых представлениях, называемых эмбеддингами.
Векторные базы данных имеют решающее значение для выполнения поиска по сходству с использованием алгоритма approximate nearest neighbor (ANN). Этот алгоритм позволяет находить ближайшую точку к заданной точке в заданном наборе, что делает векторные базы данных ценными для различных сценариев использования, включая рекомендательные системы, обнаружение аномалий и системы вопросов и ответов.
Векторные базы данных в сравнении с традиционными методами векторного поиска
Векторный поиск — не новая концепция. До появления специализированных векторных баз данных существовали различные технологические стеки для выполнения векторного поиска. Примеры включают векторные библиотеки, такие как Facebook FAISS, Spotify Annoy, Google ScaNN, и расширения векторного поиска, такие как pgvector. Крупные компании, такие как Google, Microsoft и Netflix, использовали эти технологии для таких задач, как рекомендательные системы.
Хотя традиционные методы векторного поиска имеют базовые функции, такие как хранение, индексирование и поиск векторов, у них есть ограничения. Например, когда вам нужно работать с большим набором данных с миллионами или миллиардами высокоразмерных векторов и при этом требуются быстрые ответы и высокая полнота, традиционные системы поиска едва ли смогут оправдать ваши ожидания. В этом случае необходима специально созданная векторная база данных.
По сравнению с традиционными стеками векторного поиска, специально созданные векторные базы данных предлагают улучшенные и разнообразные функции, включая:
Полную поддержку CRUD (create, read, update и delete)
Фильтрацию по скалярным данным и векторам
Поддержку SDK для нескольких языков программирования и restful API
Возможности корпоративного уровня, такие как высокая доступность и масштабируемость, группы ресурсов, управление доступом на основе ролей (RBAC) и развертывания в production
И многое другое.
Векторные базы данных становятся все более популярными и важными благодаря росту ChatGPT и растущему интересу к генеративному ИИ и LLM. Следовательно, все больше разработчиков и организаций стремятся получить к ним доступ.
Почему векторные базы данных необходимы в эпоху ИИ?
Векторные базы данных стали незаменимыми для LLM и связанных с ними технологических стеков ИИ. Они служат долговременной памятью LLM, расширяя знания и возможности поиска LLM и позволяя получать более точные ответы, связанные с вашими данными и бизнесом.
ChatGPT может генерировать галлюцинаторные ответы из-за своих ограниченных или устаревших офлайн-знаний, полученных при предварительном обучении. Более того, ограничение ChatGPT на количество токенов затрудняет предоставление пользователями слишком большого контекста. Чтобы решить эту проблему, набирает популярность стек CVP (ChatGPT/LLM + векторная база данных + prompt as code), использующий векторную базу данных для хранения предметно-ориентированных или проприетарных фактов вне LLM для последующего извлечения. Это расширение приводит к более точным результатам.
Популярные AI-стеки, такие как LlamaIndex, AutoGPT и LangChain, являются примерами, которые используют векторные базы данных для долгосрочного хранения векторов и/или расширения знаний LLM.
Демократизация векторных баз данных для всех
Векторные базы данных играют решающую роль в нынешней революции AI. Но равный доступ к этой технологии есть лишь у некоторых из-за различных барьеров, таких как проприетарные технологии, сложная архитектура и развертывание, высокие затраты для индивидуальных разработчиков или небольших команд, а также плохой пользовательский опыт. Поэтому крайне важно демократизировать векторные базы данных для достижения прогресса, при этом пионеры и поставщики должны взять на себя ведущую роль.
Обеспечить доступность векторных баз данных для всех невозможно за одну ночь. Нереалистично ожидать, что каждая база данных сразу сможет хранить и искать векторы или что поставщики векторных баз данных внезапно откроют свои технологии для всех. Однако есть несколько полезных советов для улучшения демократизации векторных баз данных.
Популяризация знаний, экспертизы и технологий векторных баз данных
Чтобы эффективно работать с векторными базами данных, разработчикам следует ознакомиться с преимуществами этой технологии, экосистемами, вариантами использования и ограничениями. Поэтому жизненно важно распространять осведомленность о знаниях, экспертизе и технологиях векторных баз данных через различный контент, включая академические статьи, публикации в блогах, руководства и выступления. В Zilliz мы создали библиотеку контента, охватывающую все: от основ технологий векторного поиска (таких как неструктурированные данные и Hierarchical Navigable Small Worlds) до популярных AI-стеков (таких как LangChain, LlamaIndex и AutoGPT). Мы также предлагаем различные офлайн-мероприятия и вебинары, которые являются ценными ресурсами для разработчиков, интересующихся этим векторным стеком.
Открыть исходный код для всех разработчиков
Open source — это важнейший способ продвижения демократизации векторных баз данных. Устраняя финансовые барьеры, open source делает векторные базы данных доступными для разработчиков и организаций любого размера. Это также означает обеспечение полной прозрачности, позволяя пользователям использовать и изменять исходный код в соответствии со своими потребностями.
Open source способствует инновациям и обмену знаниями, одновременно создавая процветающее сообщество, которое вносит вклад в улучшение и рост продукта. Такой подход приносит пользу всем участникам, включая поставщика векторной базы данных.
Milvus — заметный пионер в этой области, имеющий более 3,4 миллиона загрузок Docker и более 21 000 звезд на GitHub. Это также популярный проект, который был выпущен из Linux Foundation AI & Data Foundation. Сделав его open source, Zilliz сделала эту технологию векторных баз данных доступной для разработчиков и предприятий любого размера. Это решение сформировало активное сообщество увлеченных новаторов, вносящих вклад в обновления и развитие Milvus. Отличным примером такого сотрудничества является Milvus Lite, облегченная версия Milvus, созданная Bin Ji, активным участником сообщества.
Предоставление полностью управляемых сервисов векторных баз данных
Сделать векторные базы данных доступными для всех означает сделать их простыми в настройке, использовании и обслуживании. Хотя размещение этих баз данных в вашей локальной системе имеет преимущества, это может отнимать много времени и быть затратным. Полностью управляемый сервис векторных баз данных, такой как Zilliz Cloud, может решить эту проблему, упрощая развертывание и масштабирование приложений векторного поиска и освобождая инженеров, чтобы они могли сосредоточиться на бизнесе.
Предлагайте бесплатные облачные варианты индивидуальным разработчикам и небольшим командам
Хотя полностью управляемые сервисы векторных баз данных превосходны, они могут быть дорогостоящими для индивидуальных разработчиков и небольших команд. Чтобы сделать векторные базы данных более доступными, поставщики могли бы рассмотреть возможность предоставления этим группам бесплатного доступа или, по крайней мере, доступных вариантов. Такой подход стал бы значительным шагом к демократизации векторных баз данных и расширению пользовательской базы. В свою очередь, компании, занимающиеся векторными базами данных, могли бы получить больше внимания и популярности.
Обеспечьте отличный пользовательский опыт, соответствующий потребностям пользователей
Приоритизация плавного пользовательского опыта также жизненно важна для демократизации векторных баз данных. Этот подход означает предложение функций, которые решают проблемы пользователей, экономят время и деньги и помогают им добиваться успеха. Ключевые функции включают быстрое хранение, индексирование и запросы векторов, низкую задержку при высокой полноте поиска, организацию и ролевой доступ для более простого управления командами, поддержку JSON для лучшей обработки данных и возможность быстро фильтровать запросы с помощью ключей разделов.
Как выбрать подходящую векторную базу данных для вашего проекта
Выбор подходящей векторной базы данных для ваших проектов может быть сложным из-за множества доступных вариантов. К счастью, существует решение, которое может помочь вам принять обоснованное решение: VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, который тщательно оценивает и сравнивает различные системы векторных баз данных на основе критически важных метрик, таких как количество запросов в секунду (QPS), задержка, пропускная способность и емкость.
Заключение
Доступ к векторным базам данных расширяется благодаря более простому входу, удобным для пользователей функциям и доступному ценообразованию. Проекты с открытым исходным кодом, такие как Milvus, и облачные сервисы, такие как Zilliz Cloud, возглавляют эту тенденцию.
По мере роста демократизации мы можем ожидать увеличения числа инновационных приложений и открытий, использующих векторные базы данных. Эта демократизация приведет к достижениям в различных отраслях и сформирует будущее инноваций, основанных на данных.
Читать далее
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
Zilliz Cloud Introduces Advanced BYOC-I Solution for Ultimate Enterprise Data Sovereignty
Explore Zilliz Cloud BYOC-I, the solution that balances AI innovation with data control, enabling secure deployments in finance, healthcare, and education sectors.
How to Use Anthropic MCP Server with Milvus
MCP + Milvus: Streamline AI agent development with standardized data access, eliminating integration hassles while enhancing context and flexibility.