Chroma против TiDB: 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 обработки векторных данных. Два популярных варианта в этой области — Chroma и TiDB. 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 TiDB, 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 характеристики изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск сходства, 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 для 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 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)
Лёгковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Chroma и TiDB представляют разные подходы к векторным базам данных. Cassandra — это традиционная база данных, которая эволюционировала и включила возможности векторного поиска, а Vald, с другой стороны, — это специализированная векторная база данных. Она была спроектирована с нуля для обработки векторных данных и эффективного выполнения поиска сходства. Будучи специализированным решением, Vald сосредоточена исключительно на векторных операциях и оптимизирована для таких задач, как поиск сходства 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, необходимыми им для эффективной работы. Главная 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 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 ее 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 достигается за счет производительности. Chroma разработана 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 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 и преобразовывать их в 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 варианты запросов, позволяя выполнять поиск похожих документов 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, которые только знакомятся 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 кастомизации силами сообщества. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по управляемому сервису (Hosted Chroma) и различные улучшения инструментов, что указывает на приверженность дальнейшему развитию и поддержке.
Что такое TiDB? Обзор
TiDB, разработанная PingCAP, — это распределенная SQL-база данных с открытым исходным кодом, которая предлагает возможности гибридной транзакционной и аналитической обработки (HTAP). Она совместима с MySQL, что упрощает внедрение для команд, уже знакомых с экосистемой MySQL. Распределенная SQL-архитектура TiDB обеспечивает горизонтальное масштабирование, как у баз данных NoSQL, при этом сохраняя реляционную модель SQL-баз данных, что делает ее чрезвычайно гибкой для обработки как транзакционных, так и аналитических нагрузок.
Одной из основных сильных сторон TiDB является ее HTAP-архитектура, которая позволяет обрабатывать транзакционные (OLTP) и аналитические (OLAP) нагрузки в одной базе данных, снижая необходимость в отдельных системах. Кроме того, совместимость TiDB с MySQL упрощает интеграцию в существующие среды, которые полагаются на MySQL, без значительных изменений в коде приложения. База данных также поддерживает автоматическое шардирование, автоматически распределяя данные по узлам для повышения производительности чтения и записи при сохранении строгой согласованности.
TiDB поддерживает векторный поиск через интеграцию с внешними библиотеками и плагинами, обеспечивая эффективное управление векторизованными данными и выполнение запросов к ним. Эта функция в сочетании с HTAP-архитектурой TiDB делает его универсальным вариантом для компаний, которым нужны возможности векторного поиска наряду с транзакционными и аналитическими рабочими нагрузками. Распределённая архитектура TiDB позволяет ему обрабатывать крупномасштабные векторные запросы после выполнения необходимых настроек. Хотя включение функций векторного поиска в TiDB требует дополнительной настройки, совместимость системы с SQL позволяет разработчикам сочетать векторный поиск с традиционными реляционными запросами. Эта гибкость делает TiDB подходящим для сложных приложений, которым требуются как векторный поиск, так и возможности реляционной базы данных, предлагая комплексное решение для разнообразных задач управления данными.
Ключевые различия
Методология поиска
Chroma специализируется на векторном поиске, используя поиск сходства на основе эмбеддингов, оптимизированный для AI-приложений. Он преобразует данные в векторные представления для эффективного выполнения запросов на основе семантического сходства. TiDB, хотя и поддерживает векторный поиск через внешние интеграции, в первую очередь использует традиционные методы SQL-запросов. Его HTAP-архитектура позволяет эффективно обрабатывать как транзакционные, так и аналитические запросы, но векторный поиск не является его основным фокусом, как у Chroma.
Обработка данных
Chroma предназначен для обработки неструктурированных и полуструктурированных данных путём преобразования их в векторные эмбеддинги, что делает его идеальным для текста, изображений и других типов данных, подходящих для AI. Он хранит эти эмбеддинги вместе со связанными метаданными. TiDB, как реляционная база данных, отлично справляется с обработкой структурированных данных в таблицах с определёнными схемами. Хотя он может хранить полуструктурированные данные в формате JSON, его главная сильная сторона заключается в управлении реляционными данными в распределённых системах.
Масштабируемость и производительность
Chroma создан для масштабируемости в AI-специфичных контекстах, с акцентом на эффективную обработку больших объёмов векторных данных и поиска сходства. Его производительность оптимизирована для этих типов операций. TiDB предлагает горизонтальную масштабируемость как для транзакционных, так и для аналитических рабочих нагрузок, используя автоматическое шардирование для распределения данных по узлам. Он разработан для поддержания высокой производительности и строгой согласованности даже по мере роста объёмов данных, что делает его подходящим для крупномасштабных корпоративных приложений.
Гибкость и настройка
Chroma обеспечивает гибкость в отношении моделей эмбеддингов и типов данных, позволяя разработчикам настраивать свои реализации векторного поиска. Его API разработан для удобства использования в AI-приложениях. TiDB предлагает гибкость через свой SQL-интерфейс, позволяя выполнять сложные запросы и моделирование данных, характерные для реляционных баз данных. Он также предоставляет некоторые функции, похожие на NoSQL, и поддерживает настройку через плагины, предлагая сочетание возможностей реляционной и распределённой базы данных.
Интеграция и экосистема
Chroma разработан для бесшовной интеграции с AI-инструментами и фреймворками, что делает его естественным выбором для AI-ориентированных приложений и конвейеров. Он предлагает клиентские SDK для Python и JavaScript/TypeScript. TiDB, будучи совместимым с MySQL, хорошо интегрируется с обширной экосистемой MySQL. Он также поддерживает интеграцию с инструментами для больших данных и может работать с различными фреймворками обработки данных, что делает его подходящим для сложных инфраструктур данных в корпоративных средах.
Простота использования
Chroma уделяет приоритетное внимание продуктивности разработчиков благодаря интуитивно понятному API и простому процессу настройки, стремясь снизить порог входа для реализации возможностей векторного поиска. TiDB, хотя и предлагает мощные функции, может иметь более крутой порог обучения из-за своей распределённой природы и сложности управления распределённой SQL-базой данных. Однако его совместимость с MySQL может упростить внедрение для команд, знакомых с MySQL.
Соображения стоимости
Будучи проектом с открытым исходным кодом, Chroma может быть развернута бесплатно, при этом затраты в основном связаны с инфраструктурой и потенциальными будущими управляемыми сервисами. TiDB, также имеющая открытый исходный код, может предполагать более высокие операционные затраты из-за своей распределенной архитектуры и ресурсов, необходимых для запуска полнофункциональной распределенной SQL-базы данных. Оба проекта могут предложить управляемые сервисы в будущем, что добавит дополнительные факторы затрат.
Функции безопасности
Хотя конкретные сведения о функциях безопасности Chroma в предоставленной информации отсутствуют, как AI-native база данных она, вероятно, включает базовые меры безопасности для защиты данных. TiDB, будучи разработанной для корпоративного использования, предлагает надежные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и детализированный контроль доступа, которые имеют решающее значение для защиты конфиденциальных данных в распределенных средах.
Когда выбирать каждый вариант
Chroma: Выбирайте Chroma, когда ваш основной фокус — приложения на основе ИИ, требующие эффективных возможностей векторного поиска. Она особенно хорошо подходит для проектов, связанных с обработкой естественного языка, распознаванием изображений, рекомендательными системами или любыми приложениями, где семантический поиск по сходству имеет решающее значение. Chroma — отличный выбор для стартапов или исследовательских команд, работающих над передовыми ИИ-проектами, которым нужен простой и быстрый способ управлять векторными эмбеддингами и выполнять запросы к ним. Она также идеально подходит для разработчиков, которые хотят быстро прототипировать или создавать ИИ-приложения, не сталкиваясь со сложностями настройки полномасштабной распределенной системы баз данных.
TiDB: Выбирайте TiDB, когда вам нужно надежное, масштабируемое решение базы данных, способное обрабатывать как транзакционные, так и аналитические нагрузки в распределенной среде. Она особенно подходит для крупных предприятий или растущих компаний, которым требуется совместимость с MySQL, но необходимо масштабироваться за пределы возможностей традиционной MySQL. TiDB — отличный выбор для приложений, работающих с большими объемами структурированных данных и требующих сложных SQL-запросов, при этом также нуждающихся в периодических возможностях векторного поиска. Она идеально подходит для сценариев, где нужны строгая согласованность, высокая доступность и возможность выполнять аналитику в реальном времени по транзакционным данным.
Заключение
Chroma превосходно упрощает векторный поиск для ИИ-приложений, предлагая интуитивно понятный API и эффективное управление данными эмбеддингов. Ее сильные стороны заключаются в AI-native дизайне, простоте использования и оптимизации для поиска по векторному сходству. TiDB, с другой стороны, выделяется как распределенная SQL-база данных с возможностями HTAP, обеспечивая масштабируемость, совместимость с MySQL и способность обрабатывать сложные транзакционные и аналитические нагрузки. Выбор между Chroma и TiDB должен определяться вашим конкретным сценарием использования, типами данных и требованиями к производительности. Если ваша основная потребность — векторный поиск на основе ИИ с простотой и скоростью, Chroma — подходящий вариант. Однако если вам требуется комплексное, масштабируемое решение базы данных, способное обрабатывать разнообразные нагрузки, включая периодические векторные поиски, TiDB будет более подходящим вариантом. В конечном итоге решение должно соответствовать конкретным потребностям вашего проекта с учетом таких факторов, как объем данных, сложность запросов, требования к масштабируемости и баланс между функциональностью, специфичной для ИИ, и традиционными возможностями баз данных.
Когда выбирать специализированную векторную базу данных?
Хотя Chroma и TiDB предлагают возможности векторного поиска, они не оптимизированы для крупномасштабных, высокопроизводительных задач векторного поиска. Если ваше приложение зависит от быстрых и точных поисков 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 работы с векторными данными в масштабе, используя продвинутые 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 TiDB, подходят, когда векторный поиск не является основной задачей, 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 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, разработанный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно 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 отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется под лицензией с открытым исходным кодом 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 бенчмарка или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в таблице лидеров VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
Proactive Monitoring for Vector Database: Zilliz Cloud Integrates with Datadog
we're excited to announce Zilliz Cloud's integration with Datadog, enabling comprehensive monitoring and observability for your vectorDB deployments.
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.