Chroma и ClickHouse: 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 все более важным. Chroma и ClickHouse — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Chroma и ClickHouse, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных векторов, 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 приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные варианты использования векторных баз данных включают рекомендации продуктов 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 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Chroma — это векторная база данных, а Clickhouse — это колоночная база данных с открытым исходным кодом и векторным поиском в виде надстройки. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
Что такое Chroma? Обзор
Chroma — это открытая, ориентированная на ИИ векторная база данных, которая упрощает процесс создания приложений ИИ. Она выступает мостом между большими языковыми моделями (LLMs) и данными, которые им требуются для эффективной работы. Основная цель Chroma — сделать знания, факты и навыки легко доступными для LLMs, тем самым упрощая разработку приложений на базе ИИ. По своей сути Chroma предоставляет инструменты для управления векторными данными, позволяя разработчикам хранить эмбеддинги (векторные представления данных) вместе с соответствующими метаданными. Эта возможность критически важна для многих приложений ИИ, поскольку она обеспечивает эффективный поиск по сходству и извлечение данных на основе векторных связей.
Одной из ключевых сильных сторон Chroma является ее ориентация на простоту и продуктивность разработчиков. Команда, стоящая за Chroma, уделила приоритетное внимание созданию интуитивно понятного интерфейса, который позволяет разработчикам быстро интегрировать возможности векторного поиска в свои приложения. Этот акцент на удобстве использования не идет в ущерб производительности. Chroma разработана как быстрая и эффективная, что делает ее подходящей для широкого спектра приложений. Она работает как сервер и предлагает собственные клиентские SDK для Python и 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, которые можно эффективно искать. 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, возвращая ближайшие совпадения на основе векторного сходства.
Chroma выделяется по нескольким причинам. Ее API разработан так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании, снижая порог входа для разработчиков, которые только начинают работать 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 инструментами и фреймворками ИИ, что делает ее хорошим выбором для сложных ИИ-конвейеров. Кроме того, открытый исходный код Chroma (лицензия Apache 2.0) обеспечивает прозрачность и потенциал для улучшений и настроек, осуществляемых сообществом. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по созданию управляемого сервиса (Hosted Chroma) и различные улучшения инструментов, что указывает на приверженность постоянному развитию и поддержке.
Clickhouse: обзор
ClickHouse — это база данных OLAP с открытым исходным кодом для работы в реальном времени, известная своей полной поддержкой SQL и высокоскоростной обработкой запросов. Она отлично справляется с аналитическими запросами благодаря полностью распараллеленному конвейеру выполнения запросов, что позволяет быстро выполнять операции векторного поиска. Высокие уровни сжатия, настраиваемые с помощью кодеков, позволяют ClickHouse эффективно хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из ее ключевых преимуществ заключается в том, что она может обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ без ограничений по памяти, что делает ее мощным инструментом для пользователей, работающих с крупномасштабными векторными данными. Она также поддерживает фильтрацию и агрегацию по метаданным, позволяя разработчикам выполнять сложные запросы как по векторам, так и по связанным с ними метаданным. ClickHouse интегрирует функциональность векторного поиска через свои возможности SQL, где операции векторного расстояния рассматриваются как любые другие SQL-функции. Это позволяет бесшовно сочетать их с традиционной фильтрацией и агрегацией, что делает ее идеальной для сценариев, где векторные данные необходимо запрашивать вместе с метаданными или другой информацией. Кроме того, экспериментальные функции, такие как индексы Approximate Nearest Neighbour (ANN), предлагают более быстрые, хотя и приблизительные, возможности сопоставления. ClickHouse также поддерживает точное сопоставление посредством линейного сканирования строк, при этом ее распараллеленная обработка обеспечивает высокую скорость и эффективность. ClickHouse — отличный вариант для векторного поиска, когда важно сочетать векторное сопоставление с фильтрацией или агрегацией метаданных. Она особенно полезна для очень больших векторных наборов данных, которые нужно обрабатывать параллельно на нескольких ядрах CPU. ClickHouse также выгодна, когда необходима поддержка SQL, а векторный набор данных слишком велик, чтобы полагаться только на индексы в памяти. Кроме того, если у вас уже есть связанные данные в ClickHouse или вы хотите избежать изучения другого инструмента для управления миллионами векторов, ClickHouse может сэкономить вам и время, и ресурсы. Ее сильные стороны заключаются в быстром, распараллеленном точном сопоставлении и обработке больших наборов данных, что делает ее подходящей для пользователей с продвинутыми требованиями к поиску. ClickHouse выделяется как универсальная платформа для векторного поиска, особенно при работе с большими наборами данных, требующими распараллеленной обработки, и при сочетании векторного поиска с фильтрацией и агрегацией на основе SQL. Хотя она может быть не такой специализированной для небольших наборов данных, ограниченных памятью, или сценариев с высоким QPS, как специализированные векторные базы данных, ее способность обрабатывать сложные запросы, включая метаданные, делает ее мощным вариантом для разработчиков, знакомых с SQL и нуждающихся в высокоскоростных возможностях векторного поиска.
Ключевые различия
Методология поиска и основные функции
Chroma создана для векторного поиска и AI-приложений. Она изначально работает с векторными эмбеддингами и выполняет автоматическую токенизацию и генерацию эмбеддингов. Подходит для приложений, которым нужны простые поиски по векторному сходству без сложных требований к запросам. Она отлично подходит для управления коллекциями эмбеддингов и поиска по ним, а также для быстрых и точных результатов запросов на сходство.
ClickHouse использует другой подход, интегрируя векторный поиск в свой SQL-фреймворк. Она рассматривает векторные операции как SQL-функции, поэтому вы можете сочетать векторный поиск с традиционными SQL-запросами. Это позволяет разработчикам использовать знакомый синтаксис SQL для выполнения сложных векторных операций. Возможность смешивать векторный поиск со стандартными SQL-операциями делает ClickHouse отличным выбором для приложений, которым нужно сочетать поиск по сходству с запросами к структурированным данным.
Обработка данных
Обработка данных в Chroma проста и эффективна. Она организует данные в коллекции эмбеддингов со связанными метаданными, чтобы вы могли управлять векторизованным контентом и выполнять поиск по нему. Когда вы добавляете документы в Chroma, она при необходимости может выполнить эмбеддинг за вас. Это хорошо подходит для проектов, где вы в основном работаете с неструктурированными текстовыми данными, которые нужно векторизовать.
ClickHouse обладает более полнофункциональной обработкой данных. Как полноценная SQL-база данных, он отлично подходит для управления смешанными типами данных — от структурированных таблиц до временных рядов и векторов. Он использует продвинутое сжатие с помощью настраиваемых кодеков, поэтому вы можете эффективно хранить и извлекать большие наборы данных. ClickHouse может обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ, не упираясь в ограничения памяти, поэтому он подходит для корпоративных приложений, которым нужно обрабатывать большие объемы разнообразных данных.
Масштабируемость и производительность
Производительность Chroma оптимизирована для поиска векторного сходства в наборах данных малого и среднего размера. Он разработан, чтобы давать быстрые и точные результаты для запросов сходства, поэтому он отлично подходит для многих AI-приложений. Но версия с открытым исходным кодом работает только в памяти, поэтому размер вашего набора данных ограничен объемом вашей RAM. Такое архитектурное решение отдает приоритет скорости, но может не подойти для приложений с очень большими требованиями к данным.
ClickHouse масштабируется за счет полностью распараллеленного конвейера выполнения запросов. Он может распределять запросы по нескольким ядрам CPU, чтобы вы могли обрабатывать крупномасштабные векторные операции. Эта архитектура позволяет ClickHouse обрабатывать массивные наборы данных, выполняя их обработку параллельно, но она сопровождается большей системной сложностью. Параллельная обработка делает ClickHouse отличным выбором для приложений, которым нужно искать векторы в больших объемах данных.
Интеграция и опыт разработчика
Chroma обеспечивает плавный опыт разработки благодаря собственным SDK для Python и JavaScript/TypeScript. API спроектирован простым, поэтому он доступен разработчикам, которые только знакомятся с векторными базами данных. Настроить Chroma легко, и большинство разработчиков могут быстро начать работу с минимальной конфигурацией и настройкой. Документация понятная и сфокусированная, так что вы можете быстро научиться добавлять векторный поиск в свое приложение.
ClickHouse требует большей первоначальной настройки и конфигурации, но это окупается. Он использует синтаксис SQL, поэтому, если у вашей команды есть опыт работы с SQL, кривая обучения будет гораздо короче. ClickHouse интегрируется с существующими конвейерами данных и аналитическими инструментами, но генерацию векторных эмбеддингов вам нужно будет обрабатывать самостоятельно. Документация и сообщество обширны, так что вы можете создавать сложные решения.
Когда выбирать каждый из них
Chroma — лучший выбор для команд, создающих AI-приложения, которым нужны простота и скорость. Он отлично подходит для ситуаций, когда вам нужен простой поиск векторного сходства с автоматической генерацией эмбеддингов, особенно для проектов с наборами данных в памяти и без сложных SQL-операций — например, чат-ботов, систем рекомендаций контента или функций семантического поиска, где фокус полностью на нахождении похожего контента с помощью векторных операций, а ваши данные остаются управляемого размера.
ClickHouse — лучший выбор, когда вашему приложению нужны и векторный поиск, и сложные операции с данными. Он отлично подходит для ситуаций, когда у вас большие данные (несколько терабайт), нужно сочетать векторный поиск со сложными SQL-запросами или требуется параллельная обработка на нескольких ядрах CPU — например, для крупномасштабных аналитических платформ, мультимодальных поисковых систем или корпоративных приложений, где векторный поиск должен интегрироваться с существующими решениями для хранилищ данных.
Итоги
Chroma и ClickHouse предлагают разные подходы к векторному поиску: Chroma ориентирован на простоту и прямые векторные операции, а ClickHouse — на комплексную обработку данных с векторными возможностями. Выбор за вами — учитывайте размер ваших данных, сложность запросов, экспертизу команды и потребности в интеграции, и помните, что оба инструмента активно развиваются и обладают богатым набором функций.
Хотя эта статья дает обзор Chroma и ClickHouse, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на конкретных наборах данных и шаблонах запросов будет необходимо, чтобы принять обоснованное решение 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, 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 подходящую для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или разрозненные 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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка 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
Zilliz Skills Breakdown: How AI Agents Master Vector Databases
Zilliz's Milvus Skill (pymilvus, 7 files) and Zilliz Cloud Skill (zilliz-cli, 14 modules) bring vector-DB dev and ops into one Claude Code session.
My Wife Wanted Dior. I Spent $600 on Claude Code to Vibe-Code a 2M-Line Database Instead.
Write tests, not code reviews. How a test-first workflow with 6 parallel Claude Code sessions turns a 2M-line C++ codebase into a daily shipping pipeline.
OpenAI o1: What Developers Need to Know
In this article, we will talk about the o1 series from a developer's perspective, exploring how these models can be implemented for sophisticated use cases.
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.