Chroma против OpenSearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
По мере того как приложения на основе 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 — Chroma и OpenSearch. 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 Chroma и OpenSearch, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных. Векторная база данных специально предназначена для хранения и запросов высокоразмерных 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 ключевую роль в приложениях ИИ, 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 ИИ.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
Лёгковесные 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 и OpenSearch представляют разные подходы к векторным базам данных. Cassandra — это традиционная база данных, которая развилась и получила возможности векторного поиска, а Vald, с другой стороны, — специализированная векторная база данных. Она была спроектирована с нуля для обработки векторных данных и эффективного выполнения поиска по сходству. Как специализированное решение, Vald сосредоточена исключительно на векторных операциях и оптимизирована для таких задач, как поиск по сходству и рекомендации.
Что такое Chroma? Обзор
Chroma — это векторная база данных с открытым исходным кодом, изначально ориентированная на ИИ, которая упрощает процесс создания ИИ-приложений. Она выступает в роли моста между большими языковыми моделями (LLM) и данными, которые им необходимы для эффективной работы. Основная цель Chroma — сделать знания, факты и навыки легко доступными для LLM, тем самым упрощая разработку приложений на базе ИИ. В своей основе Chroma предоставляет инструменты для управления векторными данными, позволяя разработчикам хранить эмбеддинги (векторные представления данных) вместе со связанными с ними метаданными. Эта возможность крайне 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 ее ориентация на простоту и продуктивность разработчиков. Команда, стоящая за Chroma, сделала приоритетом создание интуитивно понятного интерфейса, который позволяет разработчикам быстро интегрировать возможности векторного поиска в свои приложения. Этот акцент на удобстве использования не достигается за счет производительности. Chroma спроектирована как быстрая и эффективная система, что делает ее 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 в работе в предпочитаемой ими среде программирования.
Функциональность Chroma строится вокруг концепции коллекций, представляющих собой группы связанных эмбеддингов. При добавлении документов в коллекцию Chroma система может автоматически токенизировать и векторизовать их с помощью указанной функции эмбеддингов или функции по умолчанию, если она не задана. 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 искать похожие документы с использованием либо векторных эмбеддингов, либо текстовых запросов, возвращая наиболее близкие совпадения на основе векторного сходства.
Chroma выделяется несколькими особенностями. Ее API разработан так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании, снижая порог входа для разработчиков, впервые работающих 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 ИИ-инструментами и фреймворками, что делает ее хорошим выбором для сложных ИИ-конвейеров. Кроме того, открытый исходный код Chroma (лицензия Apache 2.0) обеспечивает прозрачность и возможность улучшений и настройки силами сообщества. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по созданию управляемого сервиса (Hosted Chroma) и различные улучшения инструментов, что указывает на приверженность дальнейшему развитию и поддержке.
Что такое OpenSearch? Обзор
OpenSearch — это поисковый и аналитический движок, произошедший от Elasticsearch. Он предназначен для полнотекстового поиска, аналитики логов и векторного поиска, что делает его универсальным инструментом для разработчиков и инженеров, работающих с большими наборами данных. Как проект с открытым исходным кодом, OpenSearch предлагает распределенную архитектуру, которая обеспечивает масштабируемость и возможности работы в реальном времени как для структурированных, так и для неструктурированных данных.
В своей основе OpenSearch использует инвертированные индексы для обеспечения эффективного полнотекстового поиска. Эта база была расширена для поддержки функциональности векторного поиска, позволяя выполнять поиск по сходству в данных высокой размерности. Система предоставляет язык запросов Domain Specific Language (DSL), который дает пользователям детальный контроль над поиском. Кроме того, OpenSearch включает возможности машинного обучения, которые можно применять к таким задачам, как обнаружение аномалий и анализ данных.
Для тех, кто хочет внедрить OpenSearch без управления инфраструктурой, Amazon предлагает AWS OpenSearch Service. Этот управляемый сервис упрощает развертывание, эксплуатацию и масштабирование кластеров OpenSearch в AWS Cloud. Он поддерживает как OpenSearch, так и устаревший Elasticsearch OSS (до версии 7.10), предоставляя пользователям гибкость в выборе поискового движка.
Возможности векторного поиска OpenSearch особенно заслуживают внимания. Тип коллекции для векторного поиска в OpenSearch Serverless предоставляет масштабируемую и высокопроизводительную функцию поиска по сходству. Эта возможность позволяет разработчикам создавать современные поисковые решения, дополненные машинным обучением, и приложения генеративного ИИ. Сценарии использования векторного поиска разнообразны, включая поиск изображений и документов, поиск музыки, рекомендации продуктов и обнаружение мошенничества. Векторный движок поддерживает различные метрики расстояния и может работать с размерностью до 16 000, что делает его подходящим для широкого спектра приложений.
Ключевые различия
Методология поиска
Chroma фокусируется на поиске по векторному сходству для AI-приложений, используя embeddings для поиска ближайших соседей. OpenSearch предлагает как традиционный полнотекстовый поиск с использованием инвертированных индексов, так и возможности векторного поиска, поддерживая несколько методов векторного поиска.
Обработка данных
Chroma в основном обрабатывает векторные данные и связанные с ними метаданные, с автоматическим embedding документов. OpenSearch поддерживает более широкий спектр типов данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, что делает его универсальным для различных приложений.
Масштабируемость и производительность
OpenSearch предоставляет распределенную архитектуру для горизонтальной масштабируемости, подходящую для крупномасштабных наборов данных. Chroma разработан как быстрый и эффективный инструмент, особенно для AI-ориентированных рабочих нагрузок, хотя конкретные стратегии масштабируемости не описаны в предоставленной информации.
Гибкость и настройка
Chroma позволяет выбирать модели embeddings и гибко выполнять запросы. OpenSearch предлагает более широкие возможности настройки через свой query DSL, возможности скриптинга и систему плагинов.
Интеграция и экосистема
Chroma хорошо интегрируется с AI-инструментами и фреймворками, предоставляя SDK для Python и JavaScript/TypeScript. OpenSearch, являясь частью экосистемы AWS, интегрируется с различными инструментами обработки данных и аналитики.
Простота использования
Chroma делает акцент на простоте и продуктивности разработчиков благодаря интуитивному интерфейсу. OpenSearch имеет более крутой порог освоения, но предлагает исчерпывающую документацию и вариант управляемого сервиса для более простого развертывания.
Соображения стоимости
Оба являются open-source и бесплатны при самостоятельном хостинге. OpenSearch предлагает управляемый сервис с сопутствующими затратами. OpenSearch предоставляет надежные функции безопасности, особенно при использовании с Amazon OpenSearch Service. Конкретные функции безопасности для Chroma не были подробно описаны в предоставленной информации.
Когда выбирать Chroma
Chroma — лучший выбор для AI-ориентированных приложений, которые в основном полагаются на поиск по векторному сходству. Он особенно хорошо подходит для проектов, где основной фокус сделан на embedding и запросах к векторным данным, таких как семантический поиск, рекомендательные системы или другие приложения, основанные на машинном обучении. Сильная сторона Chroma заключается в его простоте и оптимизации для AI-процессов, что делает его идеальным для разработчиков, которые хотят быстро интегрировать возможности векторного поиска в свои AI-приложения, не сталкиваясь со сложностью более универсального поискового движка. Он хорошо подходит для стартапов, исследовательских проектов или команд, которые создают специализированные AI-инструменты и не нуждаются в обширных возможностях полнотекстового поиска или аналитики за пределами векторных операций.
Когда выбирать OpenSearch
OpenSearch является предпочтительным вариантом для более разнообразных и сложных задач поиска и аналитики, особенно в корпоративных средах. Он хорошо подходит для приложений, которым требуется сочетание возможностей полнотекстового поиска, аналитики логов и векторного поиска. OpenSearch особенно эффективен в сценариях, где необходимо обрабатывать различные типы данных, выполнять сложные запросы и масштабироваться до больших наборов данных. Это сильный выбор для организаций, которые уже используют или планируют использовать сервисы AWS, поскольку он хорошо интегрируется с экосистемой AWS. OpenSearch также выгоден, когда критически важны надежные функции безопасности, детальный контроль доступа и всесторонний мониторинг. Рассмотрите OpenSearch для таких сценариев использования, как платформы электронной коммерции, системы управления контентом, аналитика логов и метрик или любое приложение, где вам нужна гибкость для объединения традиционного поиска с возможностями векторного поиска.
Заключение
В заключение, выбор между Chroma и OpenSearch во многом зависит от конкретных потребностей вашего проекта или организации. Chroma отлично подходит для приложений, ориентированных на ИИ, предлагая упрощенный подход к поиску векторного сходства с акцентом на продуктивность разработчиков и простоту использования. Он идеален для проектов, которые в основном работают с векторными данными и требуют быстрой интеграции возможностей векторного поиска. OpenSearch, с другой стороны, предоставляет более комплексное решение для разнообразных задач поиска и аналитики. Благодаря способности обрабатывать различные типы данных, выполнять сложные запросы и эффективно масштабироваться OpenSearch хорошо подходит для приложений корпоративного уровня, которым требуется сочетание полнотекстового поиска, аналитики логов и векторного поиска. В то время как Chroma предлагает простоту и специализацию для рабочих процессов ИИ, OpenSearch обеспечивает гибкость, надежные функции безопасности и бесшовную интеграцию с экосистемой AWS. В конечном счете решение должно основываться на таких факторах, как основной сценарий использования, требуемые функции, потребности в масштабируемости, существующая инфраструктура и уровень сложности, с которым ваша команда готова справляться.
Когда выбирать специализированную векторную базу данных?
Хотя Chroma и OpenSearch предлагают возможности векторного поиска, они не оптимизированы для крупномасштабных высокопроизводительных задач векторного поиска. Если ваше приложение полагается на быстрый и точный поиск сходства по миллионам или миллиардам многомерных векторов, например в распознавании изображений, рекомендациях в электронной коммерции или задачах NLP, специализированные векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), подойдут лучше. Эти базы данных созданы для обработки векторных данных в масштабе, используя передовые алгоритмы Approximate Nearest Neighbor (ANN) (например, HNSW, IVF ) и предлагая расширенные функции, такие как гибридный поиск (включая гибридный разреженный и плотный поиск, мультимодальный поиск, векторный поиск с фильтрацией по метаданным и гибридный плотный и полнотекстовый поиск), прием данных в реальном времени и распределенную масштабируемость для высокой производительности в динамических средах.
С другой стороны, системы общего назначения, такие как Chroma или OpenSearch, подходят, когда векторный поиск не является основным фокусом, а вы работаете со структурированными или полуструктурированными данными с меньшими наборами векторов или умеренными требованиями к производительности. Если вы уже используете эти системы и хотите избежать накладных расходов на внедрение новой инфраструктуры, плагины векторного поиска могут расширить их возможности и предоставить экономически эффективное решение для более простых задач векторного поиска меньшего масштаба.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент для бенчмаркинга 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 их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или неподтвержденные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется 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 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
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
NVIDIA's Cosmos platform enables safe, digital twin training of GenAI models for physical applications, overcoming data scarcity and safety challenges.
Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
Selecting the Right ETL Tools for Unstructured Data to Prepare for AI
Learn the right ETL tools for unstructured data to power AI. Explore key challenges, tool comparisons, and integrations with Milvus for vector search.
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.