Couchbase против Apache Cassandra: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и Cassandra, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных 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.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают 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)
- 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 небольшого масштаба.
Couchbase — это распределенная многомодельная NoSQL-документоориентированная база данных с возможностями векторного поиска в качестве дополнения. Apache Cassandra — это традиционная база данных с возможностями векторного поиска в качестве дополнения.
Couchbase: обзор и базовая технология
Couchbase — это распределенная NoSQL-база данных с открытым исходным кодом, которую можно использовать для создания приложений для облака, мобильных устройств, ИИ и периферийных вычислений. Она сочетает преимущества реляционных баз данных с универсальностью JSON. Couchbase также предоставляет гибкость для реализации векторного поиска, несмотря на отсутствие встроенной поддержки векторных индексов. Разработчики могут хранить векторные эмбеддинги — числовые представления, генерируемые моделями машинного обучения, — в документах Couchbase как часть их JSON-структуры. Эти векторы можно использовать в сценариях поиска по сходству, таких как рекомендательные системы или генерация с дополненным извлечением, обе на основе семантического поиска, где важно находить точки данных, близкие друг к другу в многомерном пространстве.
Один из подходов к включению векторного поиска в Couchbase — использование Full Text Search (FTS). Хотя FTS обычно предназначен для текстового поиска, его можно адаптировать для обработки векторного поиска, преобразуя векторные данные в поля, доступные для поиска. Например, векторы можно токенизировать в текстоподобные данные, что позволяет FTS индексировать и искать на основе этих токенов. Это может облегчить приближенный векторный поиск, предоставляя способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
Альтернативно разработчики могут хранить необработанные векторные эмбеддинги в Couchbase и выполнять вычисления векторного сходства на уровне приложения. Это включает извлечение документов и вычисление таких метрик, как косинусное сходство или евклидово расстояние между векторами, чтобы определить наиболее близкие совпадения. Этот метод позволяет Couchbase служить решением для хранения векторов, в то время как приложение обрабатывает математическую логику сравнения.
Для более продвинутых сценариев использования некоторые разработчики интегрируют Couchbase со специализированными библиотеками или алгоритмами (такими как FAISS или HNSW), которые обеспечивают эффективный векторный поиск. Эти интеграции позволяют Couchbase управлять хранилищем документов, в то время как внешние библиотеки выполняют фактические сравнения векторов. Таким образом, Couchbase всё ещё может быть частью решения, поддерживающего векторный поиск.
Используя эти подходы, Couchbase можно адаптировать для обработки функциональности векторного поиска, что делает его гибким вариантом для различных задач ИИ и машинного обучения, которые полагаются на поиск по сходству.
Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это распределённая NoSQL-база данных с открытым исходным кодом, известная своей масштабируемостью и доступностью. Функции Cassandra включают безмастерную архитектуру для обеспечения доступности, масштабируемость, настраиваемую согласованность и гибкую модель данных. С выпуском Cassandra 5.0 она теперь поддерживает векторные эмбеддинги и поиск векторного сходства с помощью функции Storage-Attached Indexes (SAI). Хотя эта интеграция позволяет Cassandra обрабатывать векторные данные, важно отметить, что векторный поиск реализован как расширение существующей архитектуры Cassandra, а не как нативная функция.
Функциональность векторного поиска Cassandra построена на её существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на базе ИИ, сохраняя её преимущества при обработке крупномасштабных распределённых данных.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra является использование Storage-Attached Indexes (SAI). SAI — это высокомасштабируемый и глобально распределённый индекс, который добавляет индексы на уровне столбцов к любому столбцу векторного типа данных. Он обеспечивает высокую пропускную способность ввода-вывода для баз данных, позволяя использовать Vector Search, а также другие виды поискового индексирования. SAI предлагает широкие возможности индексирования, способные индексировать как запросы, так и содержимое (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения), чтобы фиксировать семантику.
Vector Search — это первый пример проверки расширяемости SAI, использующий его новую модульность. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в обработке рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, делая её сильным претендентом в области векторных баз данных.
Ключевые различия между Couchbase и Apache Cassandra для векторного поиска
Методология поиска:
Couchbase и Apache Cassandra используют разные подходы к векторному поиску. Couchbase не имеет нативной поддержки векторного поиска, но предлагает обходные решения. Она позволяет адаптировать Full Text Search (FTS) для векторного поиска путём преобразования векторных данных в поля, доступные для поиска. Альтернативно разработчики могут хранить необработанные векторные эмбеддинги и выполнять вычисления сходства на уровне приложения. Для продвинутых сценариев использования Couchbase можно интегрировать со специализированными библиотеками.
Apache Cassandra, начиная с выпуска 5.0, представила поддержку векторного поиска через Storage-Attached Indexes (SAI). Эта функция позволяет Cassandra выполнять поиск векторного сходства непосредственно в рамках своей архитектуры. SAI предоставляет индексы на уровне столбцов для векторных типов данных, обеспечивая эффективные возможности векторного поиска.
Обработка данных:
Couchbase сочетает элементы реляционных баз данных с универсальностью JSON. Он может хранить векторные вложения в документах JSON, что делает его гибким для различных типов данных. Такой подход позволяет Couchbase эффективно обрабатывать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
Cassandra, известная своей гибкой моделью данных, теперь поддерживает векторные вложения наряду с другими типами данных. Ее колоночная модель хранения позволяет эффективно обрабатывать структурированные и полуструктурированные данные. С добавлением возможностей векторного поиска Cassandra теперь может управлять векторными данными в рамках своей существующей архитектуры.
Масштабируемость и производительность:
Обе базы данных разработаны для масштабируемости, но их подходы различаются. Couchbase использует распределенную архитектуру, которая может обеспечивать хорошую масштабируемость для общих операций с базой данных. Однако для векторного поиска производительность может варьироваться в зависимости от выбранного метода реализации.
Cassandra известна своей масштабируемостью и доступностью, обладая архитектурой без главного узла. Интеграция векторного поиска через SAI предназначена для сохранения этой масштабируемости. SAI описывается как высокомасштабируемый и глобально распределенный, что предполагает, что возможности векторного поиска Cassandra могут эффективно масштабироваться при работе с большими наборами данных.
Гибкость и настройка:
Couchbase предлагает гибкость в реализации векторного поиска, позволяя разработчикам выбирать между адаптацией FTS, выполнением вычислений на уровне приложения или интеграцией с внешними библиотеками. Эта гибкость может быть преимуществом для команд с особыми требованиями или существующими рабочими процессами.
Векторный поиск Cassandra более интегрирован в ее основную функциональность через SAI. Хотя это может обеспечивать меньшую гибкость в методах реализации, оно предоставляет более стандартизированный подход к векторному поиску в экосистеме Cassandra.
Интеграция и экосистема:
Couchbase можно интегрировать с различными инструментами и фреймворками, особенно с теми, что относятся к экосистеме NoSQL. Для векторного поиска ему может потребоваться интеграция со специализированными библиотеками, что может быть как преимуществом (с точки зрения настройки), так и сложностью (с точки зрения комплексности).
Возможности векторного поиска Cassandra встроены в ее архитектуру, потенциально обеспечивая более упрощенный опыт интеграции в рамках ее экосистемы. Функция SAI разработана для бесшовной работы с существующими возможностями Cassandra.
Простота использования:
Реализация векторного поиска в Couchbase может потребовать большей настройки и пользовательской разработки, поскольку это не является нативной функцией. Это может привести к более крутой кривой обучения для команд, впервые сталкивающихся с реализациями векторного поиска.
Интегрированный подход Cassandra с SAI может предложить более простой входной пункт для возможностей векторного поиска, особенно для команд, уже знакомых с Cassandra. Однако следует учитывать общую сложность распределенной архитектуры Cassandra.
Соображения стоимости:
Влияние на стоимость для обеих систем будет зависеть от конкретных деталей реализации и масштаба. Стоимость векторного поиска в Couchbase может включать дополнительные расходы на любые внешние библиотеки или сервисы, используемые в реализации.
Для Cassandra возможности векторного поиска включены в основную функциональность начиная с версии 5.0, что может привести к более предсказуемым затратам в экосистеме Cassandra.
Когда выбирать Couchbase:
Couchbase больше подходит для проектов, которым требуется гибкая NoSQL-база данных с возможностью реализации пользовательских решений для векторного поиска. Это хороший выбор для приложений, где векторный поиск не является основной задачей, но должен быть интегрирован наряду с другими типами данных. Couchbase хорошо подходит для сценариев, в которых разработчики хотят контролировать реализацию векторного поиска, обеспечивая интеграцию со специализированными библиотеками. Это также сильный вариант для проектов, которым нужно сочетать гибкость JSON-документов с возможностями векторного поиска, таких как рекомендательные системы или генерация с дополнением извлечением на основе семантического поиска. Couchbase может быть особенно полезен в ситуациях, когда требования к векторному поиску могут развиваться или меняться, поскольку его гибкий подход допускает различные методы реализации.
Когда выбирать Apache Cassandra:
Apache Cassandra — лучший вариант для проектов, которым требуется масштабируемая распределенная база данных со встроенными возможностями векторного поиска. Благодаря выпуску 5.0 с индексами Storage-Attached Indexes (SAI), Cassandra хорошо подходит для крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, которым необходим эффективный поиск векторного сходства. Это отличный выбор для приложений, которым требуются высокая доступность и масштабируемость, а также функциональность векторного поиска. Cassandra особенно выгодна для сценариев использования, где векторные эмбеддинги нужно хранить и искать вместе с другими типами данных в одной и той же системе баз данных. Ее бессерверная архитектура без ведущего узла делает ее идеальной для глобально распределенных приложений, которым необходимо выполнять векторный поиск по большим наборам данных. Интегрированный подход Cassandra к векторному поиску может быть полезен командам, которые ищут более стандартизированное решение без необходимости во внешних библиотеках или пользовательских реализациях.
Заключение
При выборе между Couchbase и Apache Cassandra для векторного поиска учитывайте конкретные потребности вашего проекта и опыт вашей команды. Couchbase предлагает гибкость в реализации векторного поиска с помощью различных методов, таких как адаптация Full Text Search или интеграция внешних библиотек. Это хороший выбор, если вам нужна универсальная база данных, способная работать с векторными данными наряду с другими типами, и вы хотите контролировать реализацию. Cassandra, благодаря недавнему выпуску 5.0, предоставляет встроенные возможности векторного поиска через Storage-Attached Indexes (SAI). Это делает Cassandra подходящей для крупномасштабных распределенных приложений, которым требуется нативная функциональность векторного поиска. Подход Cassandra может быть проще в реализации, но менее гибким, чем пользовательские решения Couchbase. Ваше решение должно основываться на таких факторах, как масштаб ваших данных, важность нативной поддержки векторного поиска, знакомство вашей команды с каждой системой, а также то, нужна ли вам база данных общего назначения или специализированное решение для распределенных сценариев с высокой доступностью и возможностями векторного поиска.
Хотя эта статья дает обзор Couchbase и Cassandra, важно оценивать эти базы данных исходя из 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 счете тщательное сравнительное тестирование с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходимо 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 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. С помощью VectorDBBench пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные 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, которые стремятся улучшать его функции и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести результаты наших бенчмарков 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
We spent 8 years making vector databases faster. Then we stopped.
Rarely queried embeddings still need to stay searchable. See how Vector Lakebase enables on-demand vector search without always-on compute costs.
Will Amazon S3 Vectors Kill Vector Databases—or Save Them?
AWS S3 Vectors aims for 90% cost savings for vector storage. But will it kill vectordbs like Milvus? A deep dive into costs, limits, and the future of tiered storage.
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
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.