Couchbase против OpenSearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Couchbase и OpenSearch, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и выполнения 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 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 векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Couchbase — это распределенная мультимодельная NoSQL-база данных, ориентированная на документы, а OpenSearch — это поисково-аналитический пакет с открытым исходным кодом. В оба проекта добавлен векторный поиск. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Что такое Couchbase? Обзор
Couchbase — это распределенная NoSQL-база данных с открытым исходным кодом для облачных, мобильных, ИИ- и edge-вычислений. Она сочетает лучшие стороны реляционных баз данных с гибкостью JSON. Couchbase также позволяет выполнять векторный поиск, хотя у нее нет собственных векторных индексов. Разработчики могут хранить векторные эмбеддинги — числовые представления, генерируемые 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 основаны на семантическом поиске, где важно находить точки данных, близкие друг к другу в многомерном пространстве.
Один из способов выполнять векторный поиск в Couchbase — использовать Full Text Search (FTS). FTS предназначен для текстового поиска, но может использоваться для векторного поиска путем преобразования векторных данных в доступные для поиска поля. Например, векторы можно токенизировать в данные, похожие на текст, а FTS может индексировать и искать на основе этих токенов. Это даст приблизительный векторный поиск и способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
В качестве альтернативы разработчики могут хранить исходные векторные эмбеддинги в Couchbase и выполнять вычисления векторного сходства на уровне приложения. Это означает извлечение документов и вычисление таких метрик, как косинусное сходство или евклидово расстояние между векторами, чтобы находить наиболее близкие совпадения. Таким образом, Couchbase будет использоваться как хранилище для векторов, а приложение будет выполнять математические вычисления.
Для более продвинутых сценариев использования некоторые разработчики интегрируют Couchbase со специализированными библиотеками или алгоритмами, которые обеспечивают векторный поиск. Эти интеграции позволяют Couchbase управлять хранилищем документов, а внешние библиотеки будут выполнять фактические сравнения векторов. Таким образом, Couchbase по-прежнему может быть частью решения, выполняющего векторный поиск.
Используя эти подходы, Couchbase можно применять для функциональности векторного поиска и сделать его гибким вариантом для различных сценариев использования AI и machine learning, которым требуется поиск по сходству.
Что такое OpenSearch? Обзор
OpenSearch — это open source платформа поиска и аналитики, которая может обрабатывать множество типов данных, включая векторы. Как полноценное решение, она включает полнотекстовый поиск, обработку данных в реальном времени и расширенную аналитику. Ее распределенная архитектура делает ее подходящей для малых и крупных развертываний во многих отраслях.
Одной из ключевых возможностей OpenSearch являются возможности векторного поиска через плагин k-NN (k-nearest neighbors). Это позволяет выполнять поиск по векторным данным и открывает возможности для продвинутых сценариев использования, таких как рекомендательные системы, распознавание изображений и обнаружение аномалий. Платформа имеет пользовательский тип поля "knn_vector" для эффективного хранения и индексирования векторных эмбеддингов.
OpenSearch имеет несколько способов выполнения векторного поиска, чтобы учитывать разные сценарии использования и требования к производительности. Приблизительный k-NN поиск с использованием алгоритмов, таких как HNSW (Hierarchical Navigable Small World) или IVF (Inverted File System), дает высокоскоростной поиск сходства по большим наборам данных ценой некоторой потери точности. Для точных совпадений или сценариев предварительной фильтрации OpenSearch имеет методы точного k-NN поиска через scoring scripts и расширения Painless, которые дают более точные результаты ценой большего времени вычислений.
Чтобы дополнительно расширить возможности векторного поиска, OpenSearch поддерживает несколько движков, включая NMSLIB, Faiss и Lucene, каждый из которых имеет свои сильные стороны в индексировании и извлечении векторов. Платформа также имеет множество параметров конфигурации, так что вы можете тонко настроить параметры индексирования и поиска под свой сценарий использования. Расширенные возможности, такие как сжатие векторов (например, Product Quantization), помогают управлять использованием памяти при работе с высокоразмерными векторами. Это сочетание гибкости, производительности и функций делает OpenSearch отличным инструментом для организаций, которые хотят внедрить векторный поиск в свою экосистему данных.
OpenSearch и Couchbase: сравнение для векторного поиска
При выборе между OpenSearch и Couchbase для векторного поиска учитывайте эти ключевые различия:
Методология поиска:
OpenSearch предлагает встроенные возможности векторного поиска через свой плагин k-NN, поддерживая как приблизительные, так и точные методы k-NN поиска. Он использует алгоритмы, такие как HNSW и IVF, для эффективного поиска по сходству.
Couchbase не имеет нативных векторных индексов, но позволяет выполнять векторный поиск через Full Text Search (FTS) или вычисления на уровне приложения. Он может хранить векторные эмбеддинги внутри JSON-документов.
Обработка данных:
OpenSearch отлично справляется с обработкой различных типов данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Он имеет пользовательский тип поля "knn_vector" для векторных эмбеддингов.
Couchbase, как NoSQL база данных, гибок в хранении JSON-документов. Он может хранить векторные эмбеддинги как часть JSON-структуры.
Масштабируемость и производительность:
OpenSearch имеет распределенную архитектуру, разработанную для масштабируемости. Его методы приблизительного k-NN поиска предлагают высокоскоростной поиск по сходству на больших наборах данных.
Couchbase также является распределенным и масштабируемым. Для векторного поиска производительность зависит от выбранного метода (FTS или вычисления на уровне приложения).
Гибкость и настройка:
OpenSearch предоставляет несколько методов поиска и движков (NMSLIB, Faiss, Lucene) с настраиваемыми параметрами для тонкой настройки.
Couchbase предлагает гибкость в моделировании данных с JSON и позволяет реализовывать пользовательские векторные поиски на уровне приложения.
Интеграция и экосистема:
OpenSearch хорошо интегрируется с экосистемой Elastic Stack и поддерживает различные плагины.
Couchbase может интегрироваться с внешними библиотеками для векторного поиска и является частью более широкой экосистемы NoSQL.
Простота использования:
OpenSearch имеет встроенные возможности векторного поиска, что потенциально упрощает реализацию.
Couchbase может потребовать больше пользовательской разработки для векторного поиска, но предлагает знакомые концепции NoSQL.
Соображения стоимости:
Обе системы являются open-source, но затраты могут различаться в зависимости от масштаба развертывания и возможного использования управляемых сервисов.
Функции безопасности:
Обе предлагают шифрование, аутентификацию и функции контроля доступа. Конкретные возможности могут отличаться, поэтому для подробных сравнений ознакомьтесь с актуальной документацией.
Векторный поиск: Couchbase или OpenSearch
Когда выбирать Couchbase:
Выбирайте Couchbase, когда вам нужна база данных NoSQL, способная работать со структурированными и полуструктурированными данными и векторными embeddings. Она хорошо подходит для приложений, которым требуется строгая согласованность данных, операции с низкой задержкой и возможность выполнять как традиционные операции с базой данных, так и поиск по векторному сходству. Couchbase — хороший выбор, если вы уже используете ее для других частей своего приложения и хотите добавить векторный поиск без внедрения новой системы баз данных. Она полезна, когда нужно сочетать векторный поиск со сложными запросами к данным JSON, например в персонализированных рекомендательных системах или системах управления контентом с семантическим поиском.
Когда выбирать OpenSearch:
Выбирайте OpenSearch, когда ваш основной сценарий использования — поиск и аналитика, особенно если вам нужен встроенный векторный поиск. OpenSearch лучше подходит для сценариев, которым нужны расширенный полнотекстовый поиск, анализ данных в реальном времени и поиск по векторному сходству на одной платформе. Он силен в аналитике логов, мониторинге приложений и крупномасштабных рекомендательных системах, где требуется выполнять запросы по нескольким типам данных. OpenSearch также является хорошим выбором, если вам нужен детальный контроль над алгоритмами и параметрами векторного поиска или если вы работаете с высокоразмерными векторами и нуждаетесь в оптимизированной производительности для поиска сходства по большим наборам данных.
Заключение:
В итоге, Couchbase — это гибкая база данных NoSQL с векторным поиском, а OpenSearch имеет встроенный векторный поиск, полнотекстовый поиск и аналитику. Выбирайте, исходя из вашего сценария использования, существующего технологического стека и требований к производительности. Выбирайте Couchbase, если вам нужна база данных с векторным поиском, и выбирайте OpenSearch, если поисковая функциональность, включая векторный поиск, является ключевой для вашего приложения. У обеих систем есть свои сильные стороны, поэтому перед принятием решения оцените свой сценарий использования с точки зрения типов данных, шаблонов запросов, требований к масштабируемости и интеграции с существующими системами.
Хотя эта статья дает обзор Couchbase и OpenSearch, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете 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 open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
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
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
Balancing Precision and Performance: How Zilliz Cloud's New Parameters Help You Optimize Vector Search
Optimize vector search with Zilliz Cloud’s level and recall features to tune accuracy, balance performance, and power AI applications.
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
NVIDIA's Cosmos platform enables safe, digital twin training of GenAI models for physical applications, overcoming data scarcity and safety challenges.
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.