Couchbase против MongoDB: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Couchbase и MongoDB, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и поиск 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 для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Couchbase — это распределенная многомодельная NoSQL-база данных, ориентированная на документы, а MongoDB — это NoSQL-база данных, которая хранит данные в JSON-подобных документах. Обе имеют возможности векторного поиска в виде надстройки. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
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 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, генерируемые моделями машинного обучения, — внутри документов Couchbase как часть их JSON-структуры. Эти векторы можно использовать в сценариях поиска по сходству, таких как рекомендательные системы или retrieval-augmented generation, оба 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 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 текстоподобные данные, что позволит FTS индексировать и искать на основе этих токенов. Это может облегчить приближенный 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 предполагает 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 логику математического 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 AI и машинного обучения, основанных на поиске по сходству.
MongoDB: обзор и основная технология
MongoDB Atlas Vector Search — это функция, которая позволяет выполнять поиск по векторному сходству в данных, хранящихся в MongoDB Atlas. Вы можете индексировать и запрашивать многомерные векторные эмбеддинги вместе с данными документов и выполнять задачи AI и машинного обучения прямо в базе данных.
В своей основе Atlas Vector Search использует алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для индексирования и поиска векторных данных. Он создаёт многоуровневый граф векторного пространства, чтобы вы могли выполнять поиски Approximate Nearest Neighbor (ANN). Это баланс скорости и точности для крупномасштабного векторного поиска. Atlas Vector Search также поддерживает поиски Exact Nearest Neighbors (ENN), в которых приоритет отдаётся точности, а не производительности, для запросов объёмом до 10 000 документов.
Одним из больших преимуществ Atlas Vector Search является его интеграция с гибкой документной моделью MongoDB. Вы можете хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными документов, чтобы выполнять поиск более контекстно и точно. Вы можете запрашивать любые типы данных, которые могут быть встроены в пространство размерностью до 4096. Atlas Vector Search позволяет сочетать поиск по векторному сходству с традиционной фильтрацией документов. Например, семантический поиск товаров можно отфильтровать по категории, ценовому диапазону или наличию.
Atlas Vector Search также поддерживает гибридный поиск, сочетая векторный поиск с полнотекстовым поиском для получения более детализированных результатов. Это отличается от Atlas Search, который ориентирован на поиск по ключевым словам. Платформа интегрируется с популярными AI-сервисами и инструментами, поэтому вы можете использовать её с моделями эмбеддингов от таких поставщиков, как OpenAI, VoyageAI и многие другие, перечисленные на Hugging Face. Она также поддерживает фреймворки с открытым исходным кодом, такие как LangChain и LlamaIndex, для создания приложений, использующих Large Language Models (LLMs).
Чтобы обеспечить масштабируемость и производительность, MongoDB Atlas предоставляет Search Nodes, которые предоставляют выделенную инфраструктуру для рабочих нагрузок Atlas Search и Vector Search. Это позволяет иметь оптимизированные вычислительные ресурсы и независимое масштабирование поисковых потребностей, чтобы вы получали лучшую производительность в масштабе.
Благодаря наличию этих возможностей в экосистеме MongoDB, Atlas Vector Search является полноценным решением для разработчиков, создающих приложения на базе AI, рекомендательные системы или расширенные поисковые функции. Нет необходимости в отдельной векторной базе данных: вы можете использовать масштабируемость и богатые возможности MongoDB вместе с векторным поиском.
Ключевые различия
Методология поиска
Couchbase: Не имеет нативных векторных индексов, но может выполнять приблизительный векторный поиск с помощью обходных решений, таких как токенизация векторов для Full Text Search (FTS). Либо выполнять вычисления сходства на уровне приложения или с помощью внешних библиотек, таких как FAISS или HNSW. Эти варианты дают гибкость, но требуют значительных усилий разработчиков для реализации и оптимизации.
MongoDB: Atlas Vector Search имеет встроенную поддержку векторных эмбеддингов и индексации с HNSW для поисков Approximate Nearest Neighbor (ANN). Также поддерживает Exact Nearest Neighbors (ENN) для запросов малого масштаба. Встроенный гибридный поиск (сочетающий векторный и полнотекстовый поиск) для сложных запросов.
Обработка данных
Couchbase: Обрабатывает структурированные и полуструктурированные данные с помощью своей модели JSON-документов. Вы можете хранить векторные эмбеддинги как часть JSON-структуры, но для интеграции векторов с поиском требуется дополнительная логика.
MongoDB: Также использует гибкую документную модель с лучшей интеграцией векторных эмбеддингов непосредственно в запросы и индексацию. Разработчики могут встраивать дополнительные метаданные вместе с векторами для контекстной фильтрации.
Масштабируемость и производительность
Couchbase: Хорошо масштабируется для общего хранения и извлечения документов. Но производительность векторного поиска зависит от стратегии реализации. Хранение необработанных векторов и вынесение вычислений сходства во внешние библиотеки повлияет на задержку, особенно в масштабе.
MongoDB: Atlas Vector Search хорошо масштабируется благодаря выделенным Search Nodes для векторных рабочих нагрузок, поэтому производительность изолирована от других операций базы данных.
Гибкость и настройка
Couchbase: Очень гибок для создания пользовательских решений для векторного поиска. Вы можете комбинировать внешние библиотеки, выполнять вычисления на уровне приложения или адаптировать FTS. Но эта гибкость достигается за счет простоты и требует больших технических усилий.
MongoDB: Готовое решение со встроенными возможностями векторного поиска, при этом остающееся гибким для традиционных документных запросов и фильтрации по метаданным. Гибридный поиск упрощает обработку разных типов запросов.
Интеграция и экосистема
Couchbase: Хорошо интегрируется со многими приложениями, но не имеет прямых интеграций с AI/ML-фреймворками или моделями эмбеддингов. Разработчики должны создавать пайплайны самостоятельно.
MongoDB: Интегрируется с провайдерами эмбеддингов, такими как OpenAI и Hugging Face, и поддерживает фреймворки, такие как LangChain и LlamaIndex. Поэтому MongoDB является более удобным для разработчиков вариантом для AI/ML-приложений.
Простота использования
Couchbase: Требует значительных ручных усилий для реализации векторного поиска. Документация хорошая, но отсутствие встроенного векторного поиска означает более крутую кривую обучения для разработчиков, недавно познакомившихся с векторными эмбеддингами.
MongoDB: Лучший опыт благодаря встроенным инструментам векторного поиска, подробной документации и ресурсам для разработчиков. Atlas Vector Search является частью экосистемы MongoDB, поэтому настройка и обслуживание проще.
Стоимость
Couchbase: Стоимость зависит от используемых ресурсов хранения и вычислений, но дополнительные внешние инструменты или пользовательская разработка увеличат общую стоимость.
MongoDB: Atlas Vector Search является частью MongoDB Atlas, а расходы связаны с управляемыми сервисами и выделенной поисковой инфраструктурой. Хотя первоначально это дороже, это может компенсировать операционные расходы.
Безопасность
Couchbase: Безопасность корпоративного уровня, шифрование, аутентификация и контроль доступа, но пользовательская реализация векторного поиска создаст риски безопасности, если ей не управлять внимательно.
MongoDB: Надежные функции безопасности, шифрование, контроль доступа на основе ролей и интеграция с управляемыми сервисами, такими как AWS и GCP, для требований соответствия. Встроенный векторный поиск снижает риски, связанные с внешними инструментами.
Когда использовать Couchbase
Couchbase подходит для приложений, которым нужна высокораспределенная, гибкая NoSQL-база данных с сильной поддержкой JSON. Хорошо подходит для сценариев, где основной вариант использования — универсальное хранение и извлечение данных, а векторный поиск может быть добавлен позднее с использованием внешних библиотек или пользовательской логики. Хорошо подходит для сценариев, где векторный поиск является вторичным требованием, например хранение крупномасштабных распределенных данных для рекомендательных систем или задач retrieval-augmented generation с вычислениями вне базы данных.
Когда использовать MongoDB
MongoDB подходит разработчикам, которым нужно решение для векторного поиска, полностью интегрированное с документной базой данных. Его нативная функция Atlas Vector Search поддерживает продвинутые сценарии использования, такие как гибридные запросы, сочетающие векторное сходство и полнотекстовый поиск. Подходит для приложений на базе ИИ, таких как семантические поисковые системы, персонализированные рекомендации или разговорный ИИ. Интеграция MongoDB с популярными провайдерами эмбеддингов и AI-фреймворками делает его хорошим выбором для команд, которые хотят создавать сложные рабочие процессы машинного обучения с минимальной настройкой.
Резюме
У Couchbase и MongoDB есть свои сильные стороны: Couchbase хорош для гибкости и распределенного хранения данных, а MongoDB — для векторного поиска и AI-ориентированных приложений. Выбор зависит от вашего сценария использования: Couchbase подходит для приложений, в которых приоритетны NoSQL-функции и масштабируемость, а MongoDB — для AI-рабочих процессов и приложений, которым нужен встроенный векторный поиск. Оцените свои типы данных, требования к интеграции и потребности в производительности, чтобы решить, какой вариант подходит именно вам.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Couchbase и MongoDB, но для их оценки нужно исходить из вашего сценария использования. Один инструмент, который может с этим помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование с вашими собственными наборами данных и шаблонами запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент бенчмаркинга для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать разные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить тот вариант, который подходит для их сценариев использования. С помощью VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
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 GitHub repository, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных на VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Introducing Zilliz CLI and Agent Skills for Zilliz Cloud
Manage your vector database from your terminal or AI coding agent. Zilliz CLI and Agent Skills work with Claude Code, Cursor, Codex, and Copilot.
Milvus 2.6.x Now Generally Available on Zilliz Cloud, Making Vector Search Faster, Smarter, and More Cost-Efficient for Production AI
Milvus 2.6.x is now GA on Zilliz Cloud, delivering faster vector search, smarter hybrid queries, and lower costs for production RAG and AI applications.
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding
Explore DeepSeek-VL2, the open-source MoE vision-language model. Discover its architecture, efficient training pipeline, and top-tier performance.
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.