Couchbase против Milvus: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и Milvus, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запросов высокоразмерных 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 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 уменьшения 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 в небольшом масштабе.
Couchbase — это распределенная многомодельная документно-ориентированная NoSQL-база данных с возможностями векторного поиска в виде дополнения, а Milvus — специализированная векторная база данных.
Что такое Couchbase? Обзор
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 сильные стороны 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, создаваемые моделями машинного обучения, — внутри документов Couchbase как часть их JSON-структуры. Эти векторы могут использоваться в сценариях поиска по сходству, таких как рекомендательные системы или генерация с дополненным извлечением, обе основанные на семантическом поиске, где важно находить точки данных, близкие друг к другу в высокоразмерном 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 обработки векторного поиска путем преобразования векторных данных в поля, доступные для поиска. 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 расчеты 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 выступать в качестве решения для хранения векторов, тогда как приложение обрабатывает математическую логику сравнения.
Для более продвинутых сценариев 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 сравнения векторов. Таким образом, Couchbase по-прежнему может быть частью решения, поддерживающего векторный поиск.
Используя эти подходы, Couchbase можно адаптировать для работы с функциональностью векторного поиска, что делает его гибким вариантом для различных задач ИИ и машинного обучения, основанных на поиске по сходству.
Обзор векторной базы данных Milvus
Milvus — это векторная база данных с открытым исходным кодом, изначально разработанная с акцентом на векторный поиск и поиск по сходству как на своей основной функции. Она отличается высокой производительностью и горизонтальной масштабируемостью до миллиардного масштаба и может эффективно работать в широком спектре сред — от ноутбуков до крупномасштабных распределенных систем. Milvus доступен как в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом, так и в виде облачного сервиса (Zilliz Cloud).
Milvus поддерживает как минимум 11 методов индексирования, включая HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, и CAGRA, что позволяет быстро выполнять поиск по большим объемам данных. В отличие от Cassandra, Milvus не является базой данных общего назначения, а представляет собой специализированный инструмент для неструктурированных данных и поиска векторного сходства, что делает его более специализированным решением.
Milvus является частью LF AI & Data Foundation и распространяется по лицензии Apache 2.0. Многие участники проекта являются экспертами в области высокопроизводительных вычислений (HPC) и имеют опыт создания и оптимизации крупномасштабных систем. Среди ключевых участников — специалисты из таких компаний, как Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce и Microsoft.
Milvus предлагает три варианта развертывания: Milvus Lite, Standalone и Distributed.
- Milvus Lite — это библиотека Python и сверхлегковесная версия Milvus. Она идеально подходит для быстрого прототипирования в Python или средах notebook, а также для небольших локальных экспериментов.
- Milvus Standalone — это вариант развертывания Milvus на одном узле, использующий модель клиент-сервер. Его можно рассматривать как эквивалент MySQL для Milvus, тогда как Milvus Lite похож на SQLite.
- Milvus Distributed — это распределенный режим Milvus, идеально подходящий для корпоративных пользователей, создающих крупномасштабные системы векторных баз данных или платформы векторных данных.
Ключевые различия
Методология поиска:
Couchbase адаптирует существующие функции, такие как Full Text Search (FTS), для векторного поиска. Это требует преобразования векторных данных в поля, доступные для поиска, или выполнения расчетов сходства на уровне приложения. В отличие от этого, Milvus создан специально для векторного поиска и предлагает несколько методов индексирования, таких как HNSW, IVF, DiskANN и CAGRA. Это делает Milvus более эффективным для нативного поиска векторного сходства.
Обработка данных:
Couchbase — это база данных NoSQL, которая хорошо обрабатывает структурированные и полуструктурированные данные, особенно в формате JSON. Она может хранить векторные эмбеддинги внутри структур JSON. Milvus, однако, разработан в первую очередь для неструктурированных данных и векторных представлений. Он превосходно справляется с управлением и поиском больших объемов векторных данных, но может быть не таким универсальным для потребностей баз данных общего назначения. Milvus действительно поддерживает поля JSON, например вставку значений JSON, а также поиск и запросы в полях JSON с использованием базовых и расширенных операторов.
Масштабируемость и производительность:
Обе системы предлагают масштабируемость, но их подходы различаются. Couchbase предоставляет распределенную архитектуру, подходящую для различных вычислительных сред, включая облако и периферию. Milvus создан для высокой производительности и горизонтальной масштабируемости векторного поиска, особенно при операциях миллиардного масштаба. Он может работать на системах от ноутбуков до крупных распределенных кластеров, потенциально обеспечивая лучшую производительность для задач чистого векторного поиска.
Гибкость и настройка:
Couchbase предлагает большую гибкость как база данных NoSQL общего назначения. Она позволяет выполнять сложное моделирование данных и использовать разнообразные типы запросов помимо векторного поиска. Milvus, будучи более специализированным, предоставляет широкие возможности настройки для векторной индексации и алгоритмов поиска. Выбор зависит от того, нужна ли вам многоцелевая база данных (Couchbase) или специализированное решение для векторного поиска (Milvus).
Интеграция и экосистема:
Couchbase хорошо интегрируется с различными инструментами обработки данных и аналитики. Для векторного поиска ей может потребоваться дополнительная интеграция со специализированными библиотеками. Milvus, являясь частью LF AI & Data Foundation, имеет прочные связи с экосистемой ИИ и машинного обучения. Он может предложить более простые интеграции для проектов, ориентированных на ИИ.
Простота использования:
Couchbase имеет более крутую кривую обучения из-за более широкого набора функций, но предлагает исчерпывающую документацию. Milvus, сосредоточенный на векторных операциях, может быть проще в настройке и использовании специально для задач векторного поиска. Milvus также предоставляет несколько вариантов развертывания, включая облегченную версию для быстрого прототипирования.
Соображения стоимости:
Стоимость Couchbase может варьироваться в зависимости от масштаба развертывания и используемых дополнительных функций. Milvus, будучи open-source, может иметь более низкие начальные затраты, но расходы могут увеличиваться по мере масштабирования. Оба предлагают облачные сервисы (Couchbase Cloud и Zilliz Cloud для Milvus), поэтому операционные расходы будут зависеть от использования и конкретных требований.
Функции безопасности:
Couchbase, как зрелая система баз данных, вероятно, предлагает надежные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и детализированный контроль доступа. Хотя конкретные сведения о возможностях безопасности Milvus в предоставленной информации не указаны, как open-source проект, поддерживаемый крупными технологическими компаниями, он, вероятно, удовлетворяет основные потребности безопасности для управления векторными данными.
Когда выбирать Couchbase:
Couchbase — лучший выбор, когда вам нужна универсальная база данных NoSQL, способная обрабатывать как традиционные типы данных, так и умеренное количество векторных эмбеддингов. Она идеально подходит для приложений, которые в основном работают с документами JSON и имеют эпизодические или ограниченные потребности в векторном поиске. Выбирайте Couchbase, если вы уже используете ее в своей инфраструктуре и хотите добавить возможности векторного поиска без внедрения новой системы. Она хорошо подходит для сценариев, где векторные эмбеддинги являются лишь одной частью более крупной модели данных, и вам нужна комбинация полнотекстового поиска, SQL-подобных запросов и некоторого поиска по векторному сходству. Гибкость Couchbase делает ее хорошим выбором для проектов, где векторный поиск является дополнительной функцией, а не основной функциональностью, особенно когда вы работаете с меньшим объемом векторных данных наряду с другими типами данных.
Когда выбирать Milvus:
Выбирайте Milvus, когда ваш основной фокус — высокопроизводительный поиск по схожести векторов в масштабе, особенно для конвейеров ИИ и машинного обучения. Это лучший вариант для проектов, работающих с векторными операциями миллиардного масштаба или требующих специализированных методов индексирования, таких как HNSW или IVF. Выбирайте Milvus для быстрого прототипирования векторного поиска в средах Python или при создании cloud-native приложений, ориентированных на поиск по схожести векторов. Он особенно хорошо подходит для команд с опытом в высокопроизводительных вычислениях, которым нужен тонкий контроль над оптимизациями векторного поиска. Milvus — оптимальный выбор, когда ваши данные в основном представлены в виде векторных эмбеддингов и вам нужны эффективные крупномасштабные поиски по схожести без особой необходимости в управлении структурированными данными.
Заключение:
Выбор между Couchbase и Milvus для векторного поиска зависит от ваших конкретных потребностей и требований проекта. Couchbase — лучший вариант, если вам нужна гибкая NoSQL-база данных, способная обрабатывать различные типы данных, включая умеренный объем векторных эмбеддингов, наряду с традиционными функциями базы данных. Он идеален, когда векторный поиск является частью более широкого набора требований к базе данных. С другой стороны, Milvus — превосходный выбор для проектов, сосредоточенных на крупномасштабном поиске по схожести векторов, особенно в приложениях ИИ и машинного обучения. Он предлагает специализированную производительность и масштабируемость для векторных операций. При принятии решения учитывайте существующую инфраструктуру, масштаб ваших векторных данных, важность векторного поиска в вашем приложении и опыт вашей команды. Обе технологии имеют свои сильные стороны, и правильный выбор будет соответствовать конкретным целям вашего проекта и потребностям в управлении данными.
Хотя эта статья предоставляет обзор Couchbase и Milvus, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного варианта использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмарк-тестирование на конкретных наборах данных и шаблонах 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 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 для своих вариантов использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или разрозненные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по open-source лицензии MIT, 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 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
The AWS Outage Was a Wake-Up Call for Vector Database Cross-Region Disaster Recovery
Zilliz Cloud Had the Answer Before the Crisis. Zilliz Cloud is the world's first vector database with native cross-region disaster recovery.
3 Easiest Ways to Use Claude Code on Your Mobile Phone
Run Claude Code from your phone with Remote Control, Happy Coder, or SSH + Tailscale. Comparison table, setup steps, and tools for typing, memory, and parallel tasks.
1 Table = 1000 Words? Foundation Models for Tabular Data
TableGPT2 automates tabular data insights, overcoming schema variability, while Milvus accelerates vector search for efficient, scalable decision-making.
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.