Couchbase против Aerospike: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и Aerospike, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к высокоразмерным 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 ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы для обнаружения контента, выявление 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 AI.
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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Couchbase — это распределенная многомодельная NoSQL база данных, ориентированная на документы, с возможностями векторного поиска в виде дополнения. Aerospike — также распределенная, масштабируемая NoSQL база данных с добавленным векторным поиском. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Что такое Couchbase? Обзор
Couchbase — это распределенная NoSQL база данных с открытым исходным кодом для облачных, мобильных, AI- и edge-вычислений. Она сочетает лучшее от реляционных баз данных с гибкостью JSON. Couchbase также позволяет выполнять векторный поиск, даже несмотря на то что у нее нет нативных векторных индексов. Разработчики могут хранить векторные эмбеддинги — числовые представления, создаваемые моделями машинного обучения, — внутри документов Couchbase как часть их структуры JSON. Эти векторы можно использовать в сценариях поиска по сходству, таких как рекомендательные системы или генерация с дополненным извлечением, оба основаны на семантическом поиске, где важно находить точки данных, близкие друг к другу в высокоразмерном пространстве.
Один из способов выполнять векторный поиск в Couchbase — использовать Full Text Search (FTS). FTS предназначен для текстового поиска, но может использоваться для векторного поиска путем преобразования векторных данных в доступные для поиска поля. Например, векторы можно токенизировать в текстоподобные данные, а FTS может индексировать и искать на основе этих токенов. Это даст приблизительный векторный поиск и способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
В качестве альтернативы разработчики могут хранить необработанные векторные эмбеддинги в Couchbase и выполнять расчеты векторного сходства на уровне приложения. Это означает извлечение документов и вычисление таких метрик, как косинусное сходство или евклидово расстояние между векторами, чтобы находить наиболее близкие совпадения. Таким образом Couchbase будет использоваться как хранилище для векторов, а приложение будет выполнять математические вычисления.
Для более продвинутых сценариев использования некоторые разработчики интегрируют Couchbase со специализированными библиотеками или алгоритмами, которые обеспечивают векторный поиск. Эти интеграции позволяют Couchbase управлять хранилищем документов, а внешние библиотеки будут выполнять фактические векторные сравнения. Таким образом, Couchbase всё ещё может быть частью решения, выполняющего векторный поиск.
Используя эти подходы, Couchbase можно применять для функциональности векторного поиска, и он может быть гибким вариантом для различных сценариев использования AI и машинного обучения, которым требуется поиск по сходству.
Что такое Aerospike? Обзор
Aerospike — это NoSQL-база данных для высокопроизводительных приложений реального времени. В неё была добавлена поддержка векторного индексирования и поиска, поэтому она подходит для сценариев использования векторных баз данных. Векторная возможность называется Aerospike Vector Search (AVS) и находится в Preview. Вы можете запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, записываются в Aerospike Database (ASDB) и становятся видимыми немедленно. Для индексирования каждая запись должна иметь как минимум один вектор в указанном векторном поле индекса. Для одной записи можно иметь несколько векторов и индексов, чтобы выполнять поиск по одним и тем же данным разными способами. Aerospike рекомендует назначать upsert-записи определённому set, чтобы вы могли отслеживать их и выполнять с ними операции.
У AVS уникальный способ построения индекса: он выполняется конкурентно на всех узлах AVS. Хотя обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, записи индекса обрабатываются асинхронно из очереди индексирования. Это выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все CPU cores в кластере AVS, и процесс является масштабируемым. Производительность ingestion сильно зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения.
Для каждого элемента в очереди индексирования AVS обрабатывает вектор для индексирования, строит кластеры для каждого вектора и фиксирует их в ASDB. Запись индекса содержит копию самого вектора и кластеры для этого вектора на заданном уровне графа HNSW. Индексирование использует vector extensions (AVX) для параллельной обработки single instruction, multiple data.
AVS выполняет запросы во время ingestion для «предварительного прогрева» кэша индекса, потому что записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как query requests, но отображаются как чтения на уровне хранения. Таким образом, кэш заполняется релевантными данными и может улучшить производительность запросов. Это показывает, как AVS обрабатывает векторные данные и строит индексы для поиска по сходству, чтобы масштабироваться для высокоразмерных векторных поисков.
Ключевые различия
При выборе между Couchbase и Aerospike для векторного поиска необходимо учитывать несколько факторов. Давайте разберём их, чтобы помочь вам принять решение.
С точки зрения методологии поиска, Couchbase не имеет нативных векторных индексов, но предлагает обходные решения для векторного поиска. Он использует Full Text Search (FTS), преобразуя векторные данные в поля, доступные для поиска. Разработчики также могут хранить raw vector embeddings и выполнять вычисления сходства на уровне приложения. Aerospike имеет специализированные возможности векторного поиска. Он поддерживает индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Функция Aerospike Vector Search (AVS) предназначена для высокоразмерных векторных поисков.
Что касается обработки данных, Couchbase сочетает функции реляционных баз данных с гибкостью JSON. Он позволяет хранить vector embeddings в документах JSON. Aerospike предназначен для высокопроизводительных приложений реального времени. Он поддерживает несколько векторов и индексов на запись, поэтому вы можете использовать несколько подходов к поиску.
Масштабируемость и производительность имеют ключевое значение. Как распределенная база данных NoSQL, Couchbase разработана с учетом масштабируемости. Но производительность векторного поиска зависит от реализации. Aerospike выполняет параллельную индексацию по всем узлам AVS, поэтому использует все CPU-ядра в кластере. Производительность загрузки данных зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения.
Гибкость и возможности настройки отличаются. Couchbase дает гибкость в реализации векторного поиска, поэтому вы можете выбирать между встроенными функциями и пользовательскими решениями. Она поддерживает интеграцию со специализированными библиотеками для более продвинутых возможностей векторного поиска. У Aerospike есть специализированное решение для векторного поиска с AVS, и она позволяет использовать несколько векторов и индексов на запись для гибких конфигураций поиска.
Интеграция и поддержка экосистемы также важны. Couchbase поддерживает сценарии облачных, мобильных, AI- и edge-вычислений. Ее можно интегрировать с внешними библиотеками для расширения функциональности векторного поиска. Aerospike предназначена для высокопроизводительных приложений реального времени, а AVS напрямую интегрируется с основной базой данных Aerospike.
Простота использования отличается. Couchbase требует пользовательской реализации векторного поиска, что добавляет сложности. Разработчикам нужно выполнять вычисления векторного сходства, если используется подход с необработанным хранилищем. У Aerospike есть специализированное решение для векторного поиска, которое упрощает реализацию. Но AVS в настоящее время находится в Preview и требует запроса раннего доступа.
Дополнительные соображения: Couchbase хорошо подходит для рекомендательных систем и retrieval-augmented generation. Она позволяет разработчикам реализовывать векторный поиск, используя концепции баз данных, с которыми они уже знакомы. Aerospike обеспечивает немедленную видимость векторных данных после записей или обновлений. Она использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки во время индексации и стратегию предварительной гидратации для заполнения кэша индекса, что может улучшить производительность запросов.
Когда использовать каждую
Couchbase подходит для ситуаций, где ключевыми являются гибкость и универсальность данных. Она хороша для проектов, которым нужна комбинация традиционных функций базы данных и векторного поиска, особенно при работе с JSON-документами. Couchbase отлично подходит для ситуаций, когда нужно добавить векторный поиск в существующие приложения, которые уже используют структуры данных на основе JSON. Она идеально подходит для рекомендательных систем, поиска контента и приложений, которые могут хранить и запрашивать как структурированные, так и неструктурированные данные вместе с векторными эмбеддингами. Выбирайте Couchbase, когда вам нужна база данных, способная обрабатывать множество типов данных и методов запросов, и вы готовы реализовать пользовательский векторный поиск или интегрироваться с внешними библиотеками для более продвинутых векторных операций.
Aerospike подходит, когда вам нужно специализированное высокопроизводительное решение для векторного поиска в приложениях реального времени. Она хороша для сценариев использования, требующих быстрой и эффективной обработки высокоразмерных векторных данных в масштабе. Функция Vector Search (AVS) от Aerospike отлично подходит для машинного обучения, искусственного интеллекта и расширенной аналитики, где поиски по сходству критически важны. Выбирайте Aerospike, когда векторный поиск является вашим основным фокусом и вам нужно обрабатывать большие объемы векторных данных с низкой задержкой. Она идеально подходит для проектов, которым нужна параллельная индексация по нескольким узлам и которые могут получить выгоду от аппаратного ускорения обработки векторов.
Резюме
Сильные стороны Couchbase — это ее гибкость, поддержка JSON и возможность добавить векторный поиск в базу данных NoSQL. Она дает разработчикам свободу реализовывать пользовательский векторный поиск в знакомой среде базы данных. Aerospike выделяется своей специализированной функцией векторного поиска, оптимизированной для высокопроизводительных приложений реального времени. У нее есть встроенная векторная индексация и поиск, что делает ее отличным выбором для специализированного векторного поиска.
Выбирайте между Couchbase и Aerospike, исходя из ваших сценариев использования, типов данных и требований к производительности. Если вам нужна гибкая база данных, способная работать со многими типами данных и выполнять векторный поиск наряду с другими операциями с базой данных, Couchbase может быть подходящим вариантом. Если ваш основной фокус — высокопроизводительный векторный поиск в приложениях реального времени, Aerospike может подойти лучше. При принятии решения учитывайте существующую инфраструктуру, опыт вашей команды разработки и требования вашего приложения. Помните, что лучшим выбором будет тот, который соответствует потребностям вашего проекта и долгосрочным целям.
Хотя эта статья дает обзор Couchbase и Aerospike, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном итоге тщательное сравнительное тестирование с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходимым для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование открытого VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом, предназначенный 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 векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или единичные 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 тестирования 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
Introducing Zilliz Cloud Global Cluster: Region-Level Resilience for Mission-Critical AI
Zilliz Cloud Global Cluster delivers multi-region resilience, automatic failover, and fast global AI search with built-in security and compliance.
8 Latest RAG Advancements Every Developer Should Know
Explore eight advanced RAG variants that can solve real problems you might be facing: slow retrieval, poor context understanding, multimodal data handling, and resource optimization.
Vector Databases vs. Graph Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a graph database for complex relationship-based queries and network analysis.
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.