Chroma против Rockset: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
По мере того как приложения на базе ИИ становятся всё более распространёнными, разработчики и инженеры сталкиваются с задачей выбора подходящей базы данных для эффективной работы с векторными данными. Два популярных варианта в этой области — Chroma и Rockset. 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 Rockset, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных. Векторная база данных специально разработана 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 характеристики 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, 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 (LLM), 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)
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 и Rockset представляют разные подходы к векторным базам данных. Cassandra — это традиционная база данных, которая эволюционировала, включив возможности векторного поиска, а Vald, с другой стороны, — специализированная векторная база данных. Она была изначально разработана для работы с векторными данными и эффективного выполнения поиска по сходству. Как специализированное решение, Vald сосредоточен исключительно на векторных операциях и оптимизирован 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 мостом между большими языковыми моделями (LLM) и данными, которые им необходимы для эффективной работы. Главная цель Chroma — сделать знания, факты и навыки легко доступными для LLM, тем самым упрощая разработку приложений на основе 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 имеет решающее значение 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 идет в ущерб производительности. Chroma разработана как быстрая и эффективная система, что делает ее подходящей для широкого спектра приложений. Она работает как сервер и предлагает собственные клиентские SDK как для Python, так и для JavaScript/TypeScript, предоставляя разработчикам гибкость в работе в предпочитаемой ими среде программирования.
Функциональность Chroma основана на 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 искать похожие документы с использованием либо векторных эмбеддингов, либо текстовых запросов, возвращая наиболее близкие 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, 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 потенциал для улучшений и настроек, инициируемых сообществом. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по управляемому сервису (Hosted Chroma) и различным улучшениям инструментов, что указывает на приверженность постоянному развитию и поддержке.
Что такое Rockset? Обзор
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени, предназначенная для работы как со структурированными, так и с неструктурированными данными, включая векторные эмбеддинги. Ее основная сила заключается в способности загружать, индексировать и запрашивать данные в реальном времени, что делает ее подходящей для приложений, которым требуются актуальные до секунды инсайты. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, с возможностью обработки высокоскоростных потоков событий и потоков change data capture (CDC) в течение 1–2 секунд. Одной из ключевых функций Rockset является технология Converged Indexing, построенная на изменяемой RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, что делает ее очень эффективной для сценариев, в которых данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200 000, что делает ее подходящей для широкого спектра приложений с векторными эмбеддингами. Rockset интегрирует возможности векторного поиска как часть своей базовой функциональности. Она поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN), используя распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Подход Rockset не зависит от алгоритма, обеспечивая гибкость в реализациях поиска. Ее оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной эффективности. Что выделяет Rockset в плане векторного поиска, так это ее Converged Index, который объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы в единую структуру. Это позволяет эффективно обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск, при этом ее оптимизатор определяет наиболее эффективный путь выполнения запроса. Она может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживая мультимодальные модели, и предлагает как SQL, так и REST APIs для гибкости интерфейса запросов.
Ключевые различия
Методология поиска
Chroma фокусируется на поиске по векторному сходству, что крайне важно для AI-приложений. Она позволяет искать похожие документы с использованием либо векторных эмбеддингов, либо текстовых запросов, возвращая ближайшие совпадения на основе векторного сходства. Подход Chroma адаптирован для AI-ориентированных рабочих процессов, особенно тех, которые связаны с большими языковыми моделями. Rockset, с другой стороны, поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN), используя распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Подход Rockset не зависит от алгоритма, обеспечивая гибкость в реализациях поиска. Ее оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной эффективности, что делает ее подходящей для более широкого спектра приложений за пределами специфичных для AI сценариев использования.
Обработка данных
Chroma специализируется на управлении векторными данными и связанными метаданными. Она может автоматически токенизировать и встраивать документы с использованием указанной или стандартной функции эмбеддингов, преобразуя необработанные данные в векторные представления. Этот процесс оптимизирован для AI-приложений, которые полагаются на векторные эмбеддинги. Rockset, напротив, предназначена для работы как со структурированными, так и с неструктурированными данными, включая векторные эмбеддинги. Она поддерживает потоковую и пакетную загрузку данных, обрабатывая высокоскоростные потоки событий и потоки change data capture (CDC) в течение 1–2 секунд. Технология Converged Indexing от Rockset, построенная на изменяемой RocksDB, позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, что делает ее очень эффективной для сценариев, в которых данные часто меняются. Она может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200 000, предлагая больше гибкости с точки зрения типов и размеров данных.
Масштабируемость и производительность
Хотя Chroma разработана как быстрая и эффективная система, что делает ее подходящей для широкого спектра приложений, конкретные сведения о ее стратегиях масштабируемости в предоставленной информации отсутствуют. Rockset, однако, предлагает явные преимущества в масштабируемости. Ее распределенный индекс FAISS позволяет выполнять масштабируемые операции векторного поиска. Технология Converged Index объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы в единую структуру, обеспечивая эффективную обработку широкого спектра шаблонов запросов из коробки. Такой подход, в сочетании со способностью Rockset принимать и обрабатывать данные в реальном времени, указывает на высокие показатели производительности для крупных, часто обновляемых наборов данных.
Гибкость и настройка
Chroma обеспечивает гибкость с точки зрения типов данных и моделей эмбеддингов, позволяя пользователям выбирать лучший подход для своего конкретного сценария использования. Ее API спроектирован так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании, предлагая гибкие варианты запросов. Rockset, по-видимому, предлагает более широкие возможности настройки. Ее алгоритмически независимый подход к векторному поиску обеспечивает гибкость в реализациях поиска. Rockset поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск, при этом ее оптимизатор определяет наиболее эффективный путь выполнения запроса. Она может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживая мультимодальные модели, и предлагает как SQL, так и REST API для гибкости интерфейса запросов.
Интеграция и экосистема
Chroma создана для бесшовной интеграции с другими AI-инструментами и фреймворками, что делает ее хорошим выбором для сложных AI-конвейеров. Она предлагает собственные клиентские SDK как для Python, так и для JavaScript/TypeScript, предоставляя разработчикам гибкость для работы в предпочитаемой ими среде программирования. Поддержка Rockset как SQL, так и REST API предполагает потенциал для интеграции с широким спектром инструментов обработки и аналитики данных, возможно, выходя за рамки AI-ориентированного фокуса Chroma.
Простота использования
Chroma делает акцент на простоте и продуктивности разработчиков благодаря интуитивно понятному интерфейсу, который позволяет разработчикам быстро интегрировать возможности векторного поиска в свои приложения. Этот фокус на простоте использования направлен на снижение кривой обучения для разработчиков, ранее не работавших с векторными базами данных. Rockset поддерживает SQL, что способствует простоте использования и снижает кривую обучения, благодаря чему она может быть доступна более широкому кругу разработчиков.
Соображения стоимости
Chroma является open-source и бесплатна для использования, что может быть преимуществом для стартапов и небольших проектов. Команда Chroma упоминала планы по запуску управляемого сервиса (Hosted Chroma), но конкретные сведения о ценах не предоставлены.
Когда выбирать Chroma
Chroma идеально подходит для AI-ориентированных приложений, опирающихся на поиск по векторному сходству и управление эмбеддингами. Она хорошо подходит для проектов, интегрирующих возможности векторного поиска с большими языковыми моделями (LLM) или AI-фреймворками. Выбирайте Chroma для приложений, которым требуется эффективное хранение и извлечение векторных эмбеддингов, таких как семантические поисковые системы или рекомендательные системы. Ее сила заключается в простоте и оптимизации под AI-рабочие процессы, что делает ее идеальной для разработчиков, стремящихся быстро реализовать векторный поиск. Chroma отлично подходит для стартапов, исследовательских проектов или команд, создающих специализированные AI-инструменты без необходимости в обширной аналитике в реальном времени или сложных запросах за пределами векторных операций.
Когда выбирать Rockset
Rockset предпочтителен для приложений, требующих поиска и аналитики в реальном времени по различным типам данных, включая векторные эмбеддинги. Выбирайте Rockset для обработки высокоскоростных потоков данных, выполнения сложных запросов к структурированным и неструктурированным данным и получения инсайтов с точностью до текущей секунды. Он подходит для сценариев использования с часто изменяющимися данными благодаря обновлениям векторов и метаданных на месте. Rockset особенно силен в сценариях, сочетающих традиционные операции с базами данных и векторный поиск, например в дашбордах реального времени или аналитике логов. Он идеален, когда вам нужна гибкость в интерфейсах запросов (SQL и REST API) и методологиях поиска (KNN и ANN). Рассмотрите Rockset для анализа данных IoT, систем мониторинга в реальном времени или приложений, требующих гибридного поиска, сочетающего векторное сходство с фильтрацией по метаданным.
Заключение
В заключение, Chroma и Rockset предлагают мощные возможности для управления векторными данными и выполнения запросов к ним, преуспевая в разных областях. Chroma оптимизирован для AI-ориентированных рабочих процессов и идеально подходит разработчикам, работающим с большими языковыми моделями и нуждающимся в эффективном поиске векторного сходства. Rockset выделяется универсальностью и аналитикой в реальном времени, обрабатывая разнообразные типы данных и предлагая сложные варианты запросов. Выбор между этими технологиями должен определяться конкретными требованиями вашего проекта. Учитывайте такие факторы, как основной сценарий использования, типы данных, потребность в аналитике реального времени, масштаб векторных операций и более широкая экосистема ваших инструментов. Chroma может быть лучше для специализированных AI-приложений, тогда как Rockset может быть предпочтительнее для разнообразных задач обработки данных в реальном времени. Ваше решение должно соответствовать требованиям к производительности, рабочему процессу разработки и долгосрочной масштабируемости.
Когда выбирать специализированную векторную базу данных?
Хотя Chroma и Rockset предлагают возможности векторного поиска, они не оптимизированы для масштабных высокопроизводительных задач векторного поиска. Если ваше приложение опирается на быстрый и точный поиск сходства по миллионам или миллиардам многомерных векторов, например в распознавании изображений, рекомендациях для электронной коммерции или задачах NLP, специализированные векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), подходят лучше. Эти базы данных созданы для обработки векторных данных в масштабе, используя продвинутые алгоритмы Approximate Nearest Neighbor (ANN) (например, HNSW, IVF ) и предлагая расширенные функции, такие как гибридный поиск (включая hгибридный 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 Rockset, подходят, когда векторный поиск не является основным фокусом, а вы работаете со структурированными или полуструктурированными данными с меньшими векторными наборами данных или умеренными требованиями к производительности. Если вы уже используете эти системы и хотите избежать накладных расходов, связанных с внедрением 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 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.
Скачайте 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
Why We Built Vector Lakebase: Rethinking Unstructured Data Architecture for AI
Vector Lakebase: a unified, lake-native data foundation for AI workloads — and an answer to what happens after vector databases succeed.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models
Discover DeepRAG, an advanced retrieval-augmented generation (RAG) model that improves LLM accuracy by retrieving only essential data through step-by-step reasoning.
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.