Couchbase против Kdb: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Couchbase vs TiDB: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Couchbase и Kdb, 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 сходства, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные варианты 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 важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения таких проблем, как AI-галлюцинации.
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 надстройками векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Couchbase — это распределенная многомодельная NoSQL база данных, ориентированная на документы, с возможностями векторного поиска в виде надстройки. Kdb — это специализированная база данных временных рядов с возможностями векторного поиска в виде надстройки.
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, AI и периферийных вычислений. Она сочетает преимущества реляционных баз данных с гибкостью JSON. Couchbase также предоставляет гибкость для реализации векторного поиска, несмотря на отсутствие нативной поддержки векторных индексов. Разработчики могут хранить векторные эмбеддинги — числовые представления, генерируемые моделями машинного обучения, — внутри документов Couchbase как часть их JSON-структуры. Эти векторы можно использовать в сценариях поиска сходства, таких как рекомендательные системы или генерация с дополненным извлечением, обе основанные на семантическом поиске, где важно находить точки данных, близкие друг к другу в многомерном пространстве.
Один из подходов к включению векторного поиска в Couchbase заключается в использовании Full Text Search (FTS). Хотя FTS обычно предназначен для текстового поиска, его можно адаптировать для работы с векторным поиском, преобразуя векторные данные в доступные для поиска поля. Например, векторы можно токенизировать в данные, похожие на текст, что позволяет FTS индексировать и искать на основе этих токенов. Это может облегчить приблизительный векторный поиск, предоставляя способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
В качестве альтернативы 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, тогда 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, тогда как внешние библиотеки выполняют фактические векторные сравнения. 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, основанных на поиске по сходству.
Kdb: Обзор и базовая технология
KDB — это база данных временных рядов, разработанная для обработки данных в реальном времени без необходимости использования GPU. Она обрабатывает необработанные данные, генерирует векторные эмбеддинги, хранит их и выполняет поиск по сходству в реальном времени. Её мультимодальная производительность поддерживает различные типы данных и сценарии использования, объединяя потоковую передачу данных, генерацию эмбеддингов, функциональность векторной базы данных, обработку необработанных данных, обработку временных рядов и аналитику в единое решение. Такой комплексный подход упрощает технологический стек для разработчиков и делает KDB адаптируемой к различным приложениям.
Одной из ключевых особенностей KDB является динамическое индексирование, которое позволяет гибко выбирать векторные эмбеддинги для поиска по сходству без жёстких ограничений индекса. Это приводит к более быстрым и гибким возможностям поиска. KDB поддерживает перекодирование между наборами данных, обеспечивая поиск по сходству между наборами данных путём перекодирования и хранения необработанных данных с разными размерностями. Для данных временных рядов KDB предлагает уникальные возможности поиска по сходству даже без генерации эмбеддингов, обеспечивая универсальность как для быстро, так и для медленно изменяющихся наборов данных.
KDB расширяет свои возможности векторного поиска, позволяя разработчикам сочетать поиск по векторному сходству с традиционными запросами к базе данных с помощью фильтров, которые применяют пользовательские ограничения на основе параметров поиска. Она поддерживает несколько методов поиска, каждый из которых предлагает уникальные компромиссы. К ним относятся Flat и qFlat для исчерпывающего поиска точных ближайших соседей, HNSW для эффективного обхода на основе графов, IVF для более быстрого, но менее точного поиска на основе кластеров, и IVFPQ для повышения эффективности использования памяти и скорости за счёт сжатия.
Недавно представленный индекс qHNSW устраняет ограничения существующих векторных индексов, позволяя хранение на диске с доступом через отображение в память. Это обеспечивает улучшенную масштабируемость для больших наборов данных, сокращая объём используемой памяти при вставке данных и предлагая инкрементальный доступ к диску во время поиска. qHNSW более экономически эффективен благодаря хранению на диске и позволяет пользователям создавать и искать по нескольким индексам одновременно, ограничиваясь только доступным дисковым пространством, а не ограничениями памяти. Эта гибкость выбора между индексами в памяти и на диске в KDB.AI позволяет разработчикам оптимизировать свои приложения на основе конкретных потребностей и доступных ресурсов.
Ключевые различия между Couchbase и Kdb для векторного поиска
Методология поиска:
Couchbase предлагает несколько подходов к векторному поиску. Он может адаптировать свой полнотекстовый поиск (FTS) для векторных данных, преобразуя векторы в поля, доступные для поиска, или хранить необработанные векторные эмбеддинги для вычислений сходства на уровне приложения. Kdb, с другой стороны, предоставляет встроенные возможности векторного поиска с несколькими методами, включая Flat, qFlat, HNSW, IVF и IVFPQ. Динамическое индексирование Kdb позволяет гибко выбирать векторные эмбеддинги без жёстких ограничений индекса.
Обработка данных:
Couchbase отлично справляется с обработкой JSON-документов, позволяя хранить векторные эмбеддинги внутри JSON-структур. Он подходит для полуструктурированных данных и сочетает в себе возможности реляционных и NoSQL-баз данных. Kdb разработан для мультимодальной производительности, поддерживая различные типы данных, включая необработанные данные, векторные эмбеддинги и данные временных рядов. Он может обрабатывать потоковые данные, генерировать эмбеддинги и эффективно обрабатывать временные ряды.
Масштабируемость и производительность:
Couchbase описывается как распределенная база данных, подходящая для облака, мобильных устройств, ИИ и периферийных вычислений. Kdb отличается высокой производительностью при обработке данных в реальном времени без необходимости использования GPU. Он обеспечивает улучшенную масштабируемость благодаря своему индексу qHNSW, который позволяет хранение на диске с доступом через отображение в память, сокращая объем используемой памяти и обеспечивая несколько одновременных поисков по индексу.
Гибкость и настройка:
Couchbase предлагает гибкость в реализации векторного поиска с помощью различных подходов, включая интеграцию с внешними библиотеками. Kdb обеспечивает гибкость благодаря своему мультимодальному подходу, поддерживая различные типы данных и сценарии использования. Он позволяет сочетать поиск по векторному сходству с традиционными запросами к базе данных с использованием фильтров и предлагает несколько методов поиска с разными компромиссами.
Интеграция и экосистема:
Couchbase может быть интегрирован со специализированными библиотеками для векторного поиска. Kdb объединяет потоковую обработку, генерацию эмбеддингов, функциональность векторной базы данных, работу с необработанными данными, обработку временных рядов и аналитику в единое решение, что потенциально упрощает технологический стек для разработчиков.
Когда выбирать каждую технологию
Couchbase:
Выбирайте Couchbase, когда вам нужна гибкая NoSQL-база данных, способная обрабатывать JSON-документы с векторными эмбеддингами. Она подходит для облачных, мобильных, ИИ- и периферийных вычислительных приложений, которым требуются возможности векторного поиска. Couchbase — хороший выбор, если вы хотите реализовать векторный поиск с использованием разных подходов, таких как адаптация Full Text Search, выполнение вычислений на уровне приложения или интеграция со специализированными библиотеками. Он идеально подходит для проектов, которым нужно сочетать традиционное хранение документов с поиском по векторному сходству, особенно для рекомендательных систем или генерации с дополненным извлечением на основе семантического поиска.
Kdb:
Выбирайте Kdb, когда вы работаете с данными временных рядов и нуждаетесь в возможностях обработки в реальном времени без GPU. Это лучший вариант для приложений, которым требуется обработка необработанных данных, генерация векторных эмбеддингов и выполнение поиска сходства — всё в реальном времени. Kdb подходит для сценариев использования, которым нужна мультимодальная производительность для различных типов данных, включая потоковые данные и временные ряды. Он идеален, когда нужно выполнять поиск сходства между наборами данных или работать как с быстро, так и медленно изменяющимися наборами данных. Kdb также является хорошим выбором, когда нужно сочетать поиск по векторному сходству с традиционными запросами к базе данных или когда требуются гибкие варианты индексирования, включая хранение на диске для крупномасштабных операций векторного поиска.
Хотя эта статья предоставляет обзор Couchbase и Kdb, 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 тщательное бенчмаркинг-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 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. 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
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
How to Install and Run OpenClaw (Previously Clawdbot/Moltbot) on Mac
Turn your Mac into an AI gateway for WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, and more — in under 5 minutes.
Top 10 Context Engineering Techniques You Should Know for Production RAG
A practical guide to context engineering for production LLM systems, covering RAG, context processing, memory, agents, and multimodal context.
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.