Chroma против Vald: 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 Vald — 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 Vald, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и 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 приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространённые сценарии использования векторных баз данных включают 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 роль в генерации с дополнением извлечением (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.
- Лёгковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Мета-описание: Chroma и Vald — это векторные базы данных. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Что такое Chroma? Обзор
Chroma — это векторная база данных с открытым исходным кодом, ориентированная на ИИ, которая упрощает процесс создания приложений ИИ. Она служит мостом между большими языковыми моделями (LLMs) и данными, которые им необходимы для эффективной работы. Главная 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 эмбеддинги (векторные представления данных) вместе с соответствующими метаданными. Эта возможность имеет решающее значение 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 её 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 идёт в ущерб производительности. Chroma разработана как быстрая и эффективная система, что делает её 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 сырые 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 варианты запросов, позволяя искать похожие документы с использованием либо векторных эмбеддингов, либо текстовых запросов, возвращая наиболее близкие совпадения на основе векторного сходства.
Chroma выделяется в нескольких аспектах. Его API разработан так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании, снижая порог входа для разработчиков, которые только знакомятся с векторными базами данных. Он поддерживает различные типы данных и может работать с разными моделями эмбеддингов, позволяя пользователям выбирать лучший подход для своего конкретного сценария использования. Chroma создан для бесшовной интеграции с другими AI-инструментами и фреймворками, что делает его хорошим выбором для сложных AI-конвейеров. Кроме того, открытый исходный код Chroma (по лицензии Apache 2.0) обеспечивает прозрачность и потенциал для улучшений и кастомизаций, развиваемых сообществом. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по управляемому сервису (Hosted Chroma) и различные улучшения инструментов, что указывает на приверженность дальнейшей разработке и поддержке.
Что такое Vald? Обзор
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для обработки миллиардов векторов и может легко масштабироваться по мере роста ваших потребностей. Крутая особенность Vald в том, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших возможностей Vald — это то, как он работает с индексированием. Обычно при построении индекса все должно останавливаться. Но Vald действует умнее — он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных индекса, так что вам не нужно беспокоиться о потере всего, если что-то пойдет не так.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать, как данные поступают в систему и выводятся из нее, что позволяет ему хорошо работать с gRPC. Он также создан для стабильной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавлять больше вычислительной мощности или памяти, когда это необходимо. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объемы информации.
Еще один полезный прием Vald — репликация индексов. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если на одной машине возникнет проблема, ваши поисковые запросы все равно смогут нормально выполняться. Vald автоматически балансирует эти копии, так что вам не нужно об этом беспокоиться. Все это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надежно искать по огромным объемам векторных данных.
Ключевые различия
При создании AI-приложений, которым нужны возможности векторного поиска, Chroma и Vald предлагают разные решения одной и той же задачи. У каждого есть свои сильные стороны и особенности, которые делают его лучше подходящим для определенных сценариев использования. Понимание различий поможет вам выбрать правильный инструмент для вашего проекта.
Методология поиска
Chroma использует удобный для пользователя подход к векторному поиску, беря на себя большую часть сложности. Вы можете передавать сырые документы, и Chroma преобразует их в векторы за вас. Такая абстракция технических деталей отлично подходит, если вы хотите создавать свое приложение, а не управлять векторными операциями. Vald использует алгоритм NGT (Neighborhood Graph and Tree) для поиска по сходству. Этот специализированный подход отлично подходит для массивных наборов векторных данных и является хорошим выбором, когда у вас есть миллиарды векторов.
Данные
То, как каждая система обрабатывает данные, отражает различия в их дизайне. Chroma использует подход на основе коллекций, где связанные элементы группируются вместе. Каждый элемент может хранить как векторные эмбеддинги, так и дополнительные метаданные, чтобы вы могли отслеживать, что представляет каждый вектор, и добавлять контекст к своим поисковым запросам. Vald использует более сфокусированный подход: чистые векторные операции в масштабе. Он распределяет данные по нескольким машинам, что отлично подходит для больших наборов данных, но не имеет такого же встроенного управления метаданными, как Chroma.
Масштабируемость и производительность
Когда вы масштабируете свое приложение, различия становятся более заметными. Chroma хороша для небольших и средних проектов, эффективна и быстра для большинства сценариев использования. Vald был создан для масштабируемости. Он может обрабатывать миллиарды векторов, распределять рабочую нагрузку по нескольким машинам и продолжать работать во время обновлений индекса. Он также управляет резервным копированием данных и балансировкой нагрузки между серверами, поэтому отлично подходит для крупных развертываний.
Интеграция
Интеграция у этих двух систем различается. Chroma имеет простую интеграцию с Python и JavaScript/TypeScript и поддержку популярных AI-фреймворков и инструментов. Отличный вариант для разработчиков в этих средах. Vald имеет интеграцию gRPC и облачно-нативную архитектуру с инструментами для пользовательского ввода и вывода данных. Он более гибок для сложных распределенных систем, но требует больше технической экспертизы для внедрения.
Простота использования
Разница в простоте использования огромна. Chroma уделяет первоочередное внимание опыту разработчика: вы можете начать с нескольких строк кода. Документация сосредоточена на практических примерах и таких функциях, как автоматическое создание эмбеддингов, поэтому вы можете сразу начать работать с векторами без ручных шагов преобразования. Vald требует больше настройки и понимания концепций распределенных систем. Хотя у него есть мощные функции, вам потребуется разбираться в таких темах, как репликация индекса и распределенные вычисления, чтобы эффективно его использовать.
Стоимость и требования к ресурсам
Стоимость и требования к ресурсам у этих двух систем различаются. Chroma бесплатна и имеет открытый исходный код под лицензией Apache 2.0, а также планы по разработке управляемого сервиса (Hosted Chroma). Она требует меньше ресурсов для базовых конфигураций, поэтому больше подходит для небольших проектов или команд, которые только начинают работать с векторным поиском. Vald также имеет открытый исходный код, но требует более тщательного планирования инфраструктуры и большего количества ресурсов из-за своей распределенной природы.
Когда выбирать Chroma
Выбирайте Chroma для быстрого запуска, хорошего управления метаданными и интеграции с Python/JS. Идеально подходит для команд, создающих прототипы, приложения среднего размера или для тех, кто хочет автоматические эмбеддинги документов без управления сложной инфраструктурой.
Когда выбирать Vald
Выбирайте Vald, когда у вас миллиарды векторов, вам нужны встроенные распределенные вычисления или высокая доступность с отказоустойчивостью. Для команд с экспертизой в распределенных системах, которым нужна непрерывная индексация без простоев и которые могут управлять сложной инфраструктурой.
Заключение
Chroma отлично подходит благодаря простоте использования и удобству для разработчиков, поэтому идеальна для команд, которые хотят быстро начать работу с векторным поиском. Автоматическое создание эмбеддингов и управление метаданными делают ее отличным выбором для приложений среднего размера, где простота важнее масштаба. Vald отлично подходит для крупномасштабных развертываний, где важны производительность и распределенные вычисления, для команд, у которых есть миллиарды векторов и которые могут управлять сложной инфраструктурой. Ваш выбор в конечном счете зависит от требований к масштабу, технической экспертизы и того, нужна ли вам простая настройка или максимальная производительность. Оба проекта активно поддерживаются и имеют открытый исходный код, поэтому начните с Chroma, если вы новичок в векторном поиске, и рассмотрите Vald, когда вам потребуется масштабироваться за пределы того, с чем может справиться Chroma.
Хотя эта статья предоставляет обзор Chroma и Vald, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент для бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет иметь ключевое значение 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 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 систему для своих 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 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 бенчмаркинга 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.
From Vector Database to Vector Lakebase
Zilliz offers a fully managed Vector Lakebase powered by Milvus, unifying real-time vector search, lake-scale discovery, and Al data operations.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
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.