Couchbase против MyScale: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и MyScale, 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 характеристики 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 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 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Couchbase — это распределенная мультимодельная документно-ориентированная база данных NoSQL с возможностями векторного поиска в виде надстройки. MyScale — это колоночная база данных, построенная на ClickHouse, с возможностями векторного поиска в виде надстройки.
Couchbase: обзор и базовая технология
Couchbase — это распределенная база данных NoSQL 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, сгенерированные 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 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, позволяя 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 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, 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 все еще 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.
MyScale: Обзор и базовая технология
MyScale — это облачное решение для баз данных, построенное на базе open-source базы данных ClickHouse и разработанное специально для рабочих нагрузок AI и машинного обучения. Оно может обрабатывать как структурированные, так и векторные данные, поддерживая аналитику в реальном времени и задачи машинного обучения. MyScale фокусируется на данных временных рядов, векторном поиске и полнотекстовом поиске, что делает его подходящим для приложений, требующих обработки в реальном времени и аналитических данных на базе AI. Используя архитектуру ClickHouse, MyScale обеспечивает высокую производительность и масштабируемость для AI-приложений.
Одной из ключевых особенностей MyScale является встроенная поддержка SQL, которая упрощает сложные запросы на базе AI за счет интеграции векторного поиска, полнотекстового поиска и традиционных SQL-запросов в единой системе. Такой подход снижает необходимость в нескольких инструментах и обеспечивает масштабируемость для AI-приложений. MyScale поддерживает и управляет аналитической обработкой как структурированных, так и векторизованных данных на единой платформе, используя продвинутую архитектуру OLAP-баз данных для эффективного выполнения операций с векторизованными данными. Разработчики могут взаимодействовать с MyScale с помощью SQL, что делает его доступным для широкого круга программистов, знакомых с реляционными базами данных.
MyScale предлагает различные типы векторных индексов и метрики сходства для разных сценариев использования. Он поддерживает распространенные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние (L2), скалярное произведение (IP) и косинусное сходство. База данных предоставляет несколько алгоритмов индексирования, включая MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW, каждый со своим набором параметров для настройки производительности. Собственный векторный движок MSTG от MyScale использует NVMe SSD для повышения плотности данных, что позволяет ему превосходить специализированные векторные базы данных как по производительности, так и по экономической эффективности.
Интегрируя функциональность SQL-базы данных, векторной базы данных и полнотекстовой поисковой системы в единую систему, MyScale стремится снизить затраты на инфраструктуру и обслуживание. Эта унификация облегчает совместные запросы и аналитику данных, создавая универсальную основу данных для AI-приложений. MyScale также предлагает комплексную наблюдаемость для LLM-систем через MyScale Telemetry, обеспечивая эффективный мониторинг и отладку. По мере роста сложности данных MyScale позиционирует себя как перспективное решение, способное обрабатывать новые модальности данных и размеры баз данных, сохраняя вычислительную производительность и интеграцию между различными типами данных.
Ключевые различия между Couchbase и MyScale для векторного поиска
Методология поиска
Couchbase не имеет встроенной поддержки векторного поиска. Он предлагает обходные пути, такие как адаптация Full Text Search (FTS) для векторного поиска или хранение необработанных векторных эмбеддингов для вычислений сходства на уровне приложения. Некоторые разработчики интегрируют Couchbase с внешними библиотеками для векторного поиска.
MyScale, с другой стороны, предоставляет нативные возможности векторного поиска. Он поддерживает различные типы векторных индексов и метрики сходства, включая евклидово расстояние, скалярное произведение и косинусное сходство. MyScale предлагает алгоритмы индексирования, такие как MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW, что позволяет выполнять более эффективный векторный поиск.
Обработка данных
Couchbase — это база данных NoSQL, которая сочетает сильные стороны реляционных баз данных с универсальностью JSON. Она может хранить векторные эмбеддинги внутри JSON-документов, что делает её подходящей для различных типов данных.
MyScale обрабатывает как структурированные, так и векторные данные. Он построен на ClickHouse и предназначен для данных временных рядов, векторного поиска и полнотекстового поиска. Это делает MyScale более специализированным решением для рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения.
Масштабируемость и производительность
Couchbase известна своей распределённой архитектурой, которая может обеспечивать хорошую масштабируемость. Однако для векторного поиска производительность может зависеть от выбранного метода реализации и любых используемых внешних библиотек.
MyScale использует архитектуру ClickHouse для высокой производительности и масштабируемости. Его проприетарный векторный движок MSTG использует NVMe SSD для повышения плотности данных, потенциально превосходя специализированные векторные базы данных как по производительности, так и по экономической эффективности.
Гибкость и кастомизация
Couchbase предлагает гибкость в реализации векторного поиска, позволяя разработчикам выбирать между адаптацией FTS, выполнением вычислений на уровне приложения или интеграцией с внешними библиотеками.
MyScale предоставляет единую систему для SQL-запросов, векторного поиска и полнотекстового поиска. Эта интеграция позволяет выполнять сложные запросы на основе ИИ без необходимости использования нескольких инструментов.
Интеграция и экосистема
Couchbase можно интегрировать с различными инструментами и фреймворками, особенно из экосистемы NoSQL. Для векторного поиска может потребоваться интеграция со специализированными библиотеками.
MyScale ориентирован на рабочие нагрузки ИИ и машинного обучения, предлагая интеграции, релевантные этим областям. Он также предоставляет MyScale Telemetry для мониторинга LLM-систем.
Простота использования
Couchbase может потребовать более сложной настройки и пользовательской разработки для функциональности векторного поиска, поскольку это не является нативной возможностью.
MyScale предлагает поддержку SQL, что делает его доступным для разработчиков, знакомых с реляционными базами данных. Его единый подход к обработке различных типов данных и методов поиска может упростить разработку.
Соображения стоимости
Стоимость Couchbase будет зависеть от выбранного метода реализации и любых дополнительных инструментов или сервисов, необходимых для векторного поиска.
MyScale стремится снизить затраты на инфраструктуру и обслуживание, объединяя несколько функций в одной системе. Однако конкретная информация о ценах в данном тексте не приведена.
Когда выбирать каждую технологию
При выборе между Couchbase и MyScale для приложений векторного поиска учитывайте конкретные потребности вашего проекта. Couchbase хорошо подходит для проектов, которым нужна гибкая NoSQL-база данных с возможностью добавления функциональности векторного поиска. Она подходит для приложений, где векторный поиск не является основным фокусом, но где необходимо хранить векторные эмбеддинги внутри JSON-документов. Couchbase также является сильным выбором, если вам нужен контроль над реализацией векторного поиска, позволяющий интеграцию со специализированными библиотеками. Её распределённая архитектура может быть полезна для масштабируемости в определённых сценариях использования, а её гибкая модель JSON-документов позволяет адаптивно проектировать схему.
С другой стороны, MyScale — лучший вариант для приложений, ориентированных на ИИ и машинное обучение. Он разработан специально для таких рабочих нагрузок, поддерживая как структурированные, так и векторные данные. MyScale предлагает встроенные возможности векторного поиска с различными типами индексов и метриками сходства, что делает его идеальным для проектов, которым требуется встроенная функциональность векторного поиска. Он особенно хорошо подходит для приложений, которым нужны единые SQL, векторный поиск и полнотекстовый поиск в одной системе. MyScale также превосходно проявляет себя в сценариях, связанных с данными временных рядов наряду с векторным поиском. Его высокопроизводительные возможности векторного поиска, обеспечиваемые проприетарным векторным движком MSTG, могут быть преимуществом для требовательных приложений. Кроме того, поддержка SQL в MyScale делает его доступным для разработчиков с опытом работы с реляционными базами данных, а его единый подход может помочь снизить сложность инфраструктуры и затраты.
Заключение
При выборе между Couchbase и MyScale для векторного поиска учитывайте ваши конкретные потребности и ресурсы. Couchbase предлагает гибкость как NoSQL-база данных, позволяя реализовывать векторный поиск различными способами, например адаптируя Full Text Search или интегрируя внешние библиотеки. Это хороший выбор, если вам нужна универсальная база данных, которая может обрабатывать векторные данные наряду с другими типами. MyScale, построенный на ClickHouse, предоставляет встроенные возможности векторного поиска и разработан специально для рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения. Он предлагает единую систему для SQL-запросов, векторного поиска и полнотекстового поиска, что может упростить разработку приложений на базе ИИ. Ваш выбор должен зависеть от таких факторов, как экспертиза вашей команды, важность встроенной поддержки векторного поиска и то, нужна ли вам база данных общего назначения или специализированное решение для задач ИИ и аналитики.
Хотя эта статья предоставляет обзор Couchbase и MyScale, 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 итоге тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходим 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 бенчмаркинга с открытым исходным кодом, разработанный 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 неподтвержденные сведения.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован по открытой 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 бенчмаркинга 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
What Is a Vector Lakebase?
A Vector Lakebase is a unified, lake-native data architecture for AI that combines vector-database-grade serving with open lake storage, reusable lake-level indexes, and a shared semantic layer.
Vector Lakebase: End the AI Data Silo
Learn how Vector Lakebase unifies vector search, data lakes, and AI data operations so teams can serve RAG and agents without copy-and-sync pipelines.
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.
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.