Chroma против Aerospike: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Chroma и Aerospike — два варианта в этой области. В этой статье эти технологии сравниваются, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Chroma и Aerospike, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и выполнения 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. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют роль в ИИ-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространённые сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения таких проблем, как ИИ-галлюцинации.
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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Meta Description: Chroma — это векторная база данных, а Aerospike — распределённая, масштабируемая NoSQL-база данных. Обе имеют возможности векторного поиска в виде надстройки. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
Что такое Chroma? Обзор
Chroma — это open-source, AI-native векторная база данных, которая упрощает процесс создания ИИ-приложений. Она выступает мостом между большими языковыми моделями (LLMs) и данными, необходимыми им для эффективной работы. Основная цель Chroma — сделать знания, факты и навыки легко доступными для LLMs, тем самым упрощая разработку приложений на базе ИИ. В своей основе Chroma предоставляет инструменты для управления векторными данными, позволяя разработчикам хранить embeddings (векторные представления данных) вместе с их связанными метаданными. Эта возможность критически важна для многих ИИ-приложений, поскольку она обеспечивает эффективный поиск по сходству и извлечение данных на основе векторных связей.
Одной из ключевых сильных сторон Chroma является её фокус на простоте и продуктивности разработчиков. Команда, стоящая за Chroma, отдала приоритет созданию интуитивно понятного интерфейса, который позволяет разработчикам быстро интегрировать возможности векторного поиска в свои приложения. Этот акцент на удобстве использования не идёт в ущерб производительности. Chroma спроектирована быть быстрой и эффективной, что делает её подходящей для широкого спектра приложений. Она работает как сервер и предлагает официальные клиентские SDK как для Python, так и для JavaScript/TypeScript, предоставляя разработчикам гибкость для работы в предпочитаемой ими среде программирования.
Функциональность Chroma строится вокруг концепции коллекций, которые представляют собой группы связанных эмбеддингов. При добавлении документов в коллекцию Chroma система может автоматически токенизировать их и создавать для них эмбеддинги с использованием указанной функции эмбеддингов или функции по умолчанию, если она не предоставлена. Этот процесс преобразует необработанные данные в векторные представления, по которым можно эффективно выполнять поиск. Наряду с эмбеддингами Chroma позволяет хранить метаданные для каждого документа, которые могут включать дополнительную информацию, полезную для фильтрации или организации данных. Chroma предоставляет гибкие возможности запросов, позволяя выполнять поиск похожих документов с использованием либо векторных эмбеддингов, либо текстовых запросов и возвращая ближайшие совпадения на основе векторного сходства.
Chroma выделяется несколькими аспектами. Её API разработан так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании, снижая порог освоения для разработчиков, впервые сталкивающихся с векторными базами данных. Она поддерживает различные типы данных и может работать с разными моделями эмбеддингов, позволяя пользователям выбирать лучший подход для своего конкретного сценария использования. Chroma создана для бесшовной интеграции с другими AI-инструментами и фреймворками, что делает её хорошим выбором для сложных AI-конвейеров. Кроме того, открытый исходный код Chroma (лицензия Apache 2.0) обеспечивает прозрачность и потенциал для улучшений и кастомизации, инициируемых сообществом. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по управляемому сервису (Hosted Chroma) и различным улучшениям инструментов, что свидетельствует о приверженности постоянному развитию и поддержке.
Что такое Aerospike? Обзор
Aerospike — это база данных NoSQL для высокопроизводительных приложений реального времени. В неё добавлена поддержка векторной индексации и поиска, поэтому она подходит для сценариев использования векторных баз данных. Эта векторная возможность называется Aerospike Vector Search (AVS) и находится в статусе Preview. Вы можете запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, записываются в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми. Для индексации каждая запись должна иметь как минимум один вектор в указанном векторном поле индекса. У вас может быть несколько векторов и индексов для одной записи, поэтому вы можете искать одни и те же данные разными способами. Aerospike рекомендует назначать добавляемые или обновляемые записи определённому set, чтобы вы могли отслеживать их и выполнять с ними операции.
У AVS уникальный способ построения индекса: он выполняется параллельно на всех узлах AVS. В то время как обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексации. Это выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все ядра CPU в кластере AVS, и процесс масштабируется. Производительность загрузки данных сильно зависит от памяти хоста и конфигурации слоя хранения.
Для каждого элемента в очереди индексации AVS обрабатывает вектор для индексации, строит кластеры для каждого вектора и фиксирует их в ASDB. Индексная запись содержит копию самого вектора и кластеры для этого вектора на заданном уровне графа HNSW. Индексация использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки по принципу single instruction, multiple data.
AVS выполняет запросы во время загрузки данных, чтобы «предварительно гидратировать» кэш индекса, поскольку записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как запросы на поиск, но отображаются как чтения на уровне хранилища. Таким образом, кэш заполняется релевантными данными и может улучшить производительность запросов. Это показывает, как AVS обрабатывает векторные данные и строит индексы для поиска по сходству, чтобы масштабироваться для поиска по высокоразмерным векторам.
Ключевые отличия
При создании AI-приложений, которым нужны возможности векторного поиска, вы, вероятно, будете рассматривать Chroma и Aerospike как потенциальные варианты. Это сравнение поможет вам понять их ключевые отличия и выбрать подходящий инструмент для ваших задач.
Методология поиска
Chroma предлагает гибкие варианты поиска с поддержкой нескольких моделей эмбеддингов и методов поиска. Вы можете выполнять поиск, используя как векторные эмбеддинги, так и текстовые запросы, что делает его адаптируемым для разных сценариев использования.
Aerospike Vector Search (AVS) использует исключительно индекс Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Хотя HNSW является проверенным подходом для векторного поиска, наличие только одного варианта индексирования может ограничивать некоторые специализированные сценарии использования.
Обработка данных
Chroma организует данные в коллекции, обрабатывая как эмбеддинги, так и связанные с ними метаданные. Он может автоматически обрабатывать и векторизовать документы, упрощая работу с исходными данными. Каждый документ может включать дополнительные метаданные для фильтрации и организации.
Aerospike требует как минимум один вектор на запись в указанном векторном поле индекса. Он поддерживает несколько векторов и индексов на запись, обеспечивая гибкость в том, как вы выполняете поиск по своим данным. Записи записываются напрямую в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми.
Масштабируемость и производительность
Chroma делает упор на продуктивность разработчиков и предлагает хорошую производительность для многих сценариев использования. Однако документация не описывает подробно конкретные функции масштабируемости.
Aerospike выделяется масштабируемостью благодаря своей распределенной системе индексирования. Процесс индексирования выполняется параллельно на всех узлах AVS, используя все доступные ядра CPU в кластере. Он использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки и включает умное кэширование через «предварительную гидратацию» кэша индекса.
Гибкость и настройка
Chroma предоставляет открытую кодовую базу (лицензия Apache 2.0), которую разработчики могут изменять и расширять. Он работает с различными моделями эмбеддингов и типами данных, обеспечивая гибкость реализации.
Возможности векторного поиска Aerospike более структурированы, но позволяют настройку через несколько векторов и индексов на запись. Система является частью более широкого NoSQL-предложения Aerospike.
Интеграция и экосистема
Chroma предлагает собственные клиентские SDK для Python и JavaScript/TypeScript, что делает его доступным для большинства современных стеков разработки. Он спроектирован так, чтобы хорошо работать с другими AI-инструментами и фреймворками.
Aerospike интегрируется со своей существующей экосистемой NoSQL-баз данных, что может быть ценно, если вы уже используете Aerospike для других задач хранения данных.
Простота использования
Chroma делает акцент на простоте благодаря интуитивному дизайну API. Его фокус на продуктивности разработчиков означает меньше времени, затрачиваемого на настройку и конфигурацию. Система автоматически выполняет многие сложные операции, такие как токенизация документов и создание эмбеддингов.
Векторный поиск Aerospike требует более глубокого технического понимания, особенно в части конфигурации и оптимизации индекса. Однако он предоставляет детальный контроль над процессом индексирования.
Соображения стоимости
Chroma является open-source и бесплатен для использования. В будущем они планируют предложить управляемый сервис (Hosted Chroma), но цены пока недоступны.
Aerospike Vector Search находится в стадии Preview и требует одобрения раннего доступа. Стоимость, вероятно, будет соответствовать корпоративной модели ценообразования Aerospike.
Когда выбирать каждую технологию
Когда выбирать Chroma
Chroma лучше всего подходит для команд, создающих новые AI-приложения, которым нужно простое решение для векторного поиска, особенно при работе с языковыми моделями и эмбеддингами документов. Это правильный выбор, когда вам нужно минимальное время на настройку, требуется автоматическая обработка генерации эмбеддингов и вы предпочитаете простой API, который позволяет сосредоточиться на разработке функций, а не на управлении инфраструктурой. Небольшие и средние команды, стартапы и проекты, которым нужна быстрая итерация, сочтут ориентированный на разработчиков подход Chroma особенно ценным.
Когда выбирать Aerospike
Aerospike Vector Search идеально подходит для корпоративных сред, которым нужен высокопроизводительный векторный поиск, интегрированный с их существующей NoSQL-инфраструктурой. Это лучший выбор, когда вам нужна гарантированная масштабируемость, у вас строгие требования к производительности, вы управляете большими распределенными наборами данных и хотите точного контроля над процессом индексирования. Организации, уже использующие NoSQL-базу данных Aerospike, или те, кому требуется немедленная согласованность и функции корпоративного уровня, получат наибольшую пользу от AVS.
Заключение
Ваш выбор между Chroma и Aerospike в конечном счете зависит от ваших конкретных потребностей: Chroma предлагает простоту, быструю настройку и мощные возможности интеграции с AI, тогда как Aerospike обеспечивает масштабируемость корпоративного уровня и точный контроль над индексированием. При принятии решения учитывайте техническую экспертизу вашей команды, существующую инфраструктуру, требования к производительности и прогнозы роста. Для более новых AI-проектов, где приоритетом является скорость разработки, Chroma часто оказывается лучшим выбором. Для корпоративных приложений, требующих масштабируемости и точного контроля, особенно тех, которые уже используют Aerospike, AVS, вероятно, подойдет лучше.
Хотя эта статья предоставляет обзор Chroma и Aerospike, важно оценивать эти базы данных на основе вашего конкретного сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга, 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 open-source инструмент для бенчмаркинга, разработанный 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 подходящий вариант 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 лицензирован под open-source лицензией 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 GitHub repository, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных на VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Smarter Autoscaling in Zilliz Cloud: Always Optimized for Every Workload
With the latest upgrade, Zilliz Cloud introduces smarter autoscaling—a fully automated, more streamlined, elastic resource management system.
Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform
Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.
Vector Databases vs. Time Series Databases
Use a vector database for similarity search and semantic relationships; use a time series database for tracking value changes over time.
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.