Couchbase против pgvector: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и pgvector, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 характеристики 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 уменьшения 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Couchbase — это распределенная мультимодельная NoSQL-база данных, ориентированная на документы, с векторным поиском в виде дополнения, а pgvector — это компонент векторного поиска в виде дополнения к Postgres. В этой публикации 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 гибкостью JSON. Couchbase также предоставляет возможность реализовать векторный поиск, несмотря на отсутствие нативной поддержки векторных индексов. Разработчики могут хранить векторные эмбеддинги — числовые представления, создаваемые моделями машинного обучения, — внутри документов Couchbase как часть их JSON-структуры. Эти векторы можно использовать в сценариях поиска сходства, таких как рекомендательные системы или retrieval-augmented generation, оба 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 обработки векторного поиска путем преобразования векторных данных в доступные для поиска поля. Например, векторы можно токенизировать в данные, похожие на текст, 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 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, в то время как приложение обрабатывает математическую логику сравнения.
Для более продвинутых случаев 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 ИИ и машинного обучения, основанных на поиске по сходству.
pgvector: обзор и базовая технология
pgvector — это расширение для PostgreSQL, которое добавляет поддержку векторных операций. Оно позволяет пользователям хранить и запрашивать векторные эмбеддинги непосредственно в своей базе данных PostgreSQL, предоставляя возможности поиска по векторному сходству без необходимости в отдельной векторной базе данных.
Ключевые возможности pgvector включают:
- Поддержка точного и приближённого поиска ближайших соседей
- Интеграция с механизмами индексирования PostgreSQL
- Возможность выполнять векторные операции, такие как сложение и вычитание
- Поддержка различных метрик расстояния (евклидово, косинусное, скалярное произведение)
По умолчанию pgvector использует точный поиск ближайших соседей, который гарантирует идеальную полноту, но может быть медленнее для больших наборов данных. Чтобы оптимизировать производительность, pgvector предлагает возможность создавать индексы для приближённого поиска ближайших соседей. Этот подход жертвует некоторой точностью ради значительно более высокой скорости, что часто является оправданным компромиссом во многих реальных приложениях.
Важно отметить, что добавление приближённого индекса может изменить результаты ваших запросов. Это отличается от типичных индексов баз данных, которые не влияют на фактически возвращаемые результаты. Два типа приближённых индексов, поддерживаемых pgvector:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Представленный в pgvector версии 0.5.0, HNSW известен своей высокой производительностью и качеством результатов. Он строит многослойную графовую структуру, которая позволяет быстро выполнять обход во время поиска.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Этот метод делит векторное пространство на кластеры. Во время поиска он сначала определяет наиболее релевантные кластеры, а затем выполняет точный поиск внутри этих кластеров. Это может значительно ускорить поиск в больших наборах данных.
Выбор между этими типами индексов зависит от вашего конкретного случая использования с учётом таких факторов, как размер набора данных, требуемая скорость запросов и допустимый компромисс в точности. HNSW обычно обеспечивает лучшую производительность, но может использовать больше памяти, тогда как IVFFlat может быть более эффективным по памяти, но в некоторых случаях может быть немного медленнее или менее точным.
При внедрении pgvector в ваш проект попробуйте поэкспериментировать с обоими типами индексов и их параметрами, чтобы найти оптимальную конфигурацию для ваших конкретных потребностей. Этот процесс тонкой настройки может повлиять на производительность и точность ваших операций векторного поиска.
Хотите узнать, как начать использовать pgvector? Ознакомьтесь с этим руководством!
Ключевые различия
Couchbase vs pgvector для векторного поиска
Методология поиска
pgvector выполняет векторные операции непосредственно в PostgreSQL, точный и приближённый поиск ближайших соседей с несколькими метриками расстояния. Индексация HNSW и IVFFlat для повышения производительности. Couchbase использует косвенный подход: либо адаптирует Full Text Search для векторных данных, либо требует от разработчиков выполнять векторные вычисления на уровне приложения. Некоторые команды интегрируют Couchbase с FAISS для векторных операций.
Обработка данных
Couchbase хранит векторы в JSON-документах, обеспечивая гибкость схемы и поддержку полуструктурированных данных. Хорошо подходит для приложений, которым нужно сочетать векторный поиск с другими возможностями NoSQL. pgvector работает в рамках реляционной модели PostgreSQL, векторы можно хранить вместе со структурированными данными в обычных таблицах. Это означает, что вы можете использовать SQL-запросы с векторными операциями.
Масштабируемость и производительность
Распределённая архитектура Couchbase позволяет выполнять горизонтальное масштабирование по узлам, но производительность векторного поиска зависит от вашей реализации. Векторные вычисления на уровне приложения могут требовать дополнительной оптимизации для больших наборов данных. Производительность pgvector масштабируется вместе с PostgreSQL, индексы HNSW быстры при более высоком использовании памяти, IVFFlat более эффективен по памяти, но медленнее.
Гибкость и настройка
Couchbase даёт больше гибкости в том, как вы реализуете векторный поиск: вы можете адаптировать FTS, выполнять вычисления в своём приложении или интегрировать внешние библиотеки. pgvector предлагает более структурированный подход со встроенными векторными операциями, но возможности настройки ограничены возможностями PostgreSQL и параметрами индексов.
Интеграция и экосистема
pgvector хорошо интегрируется с экосистемой PostgreSQL, вы можете использовать существующие инструменты, фреймворки и знания. Couchbase требует дополнительной настройки для векторного поиска, но хорошо работает в облачных и периферийных вычислениях. Его гибкость позволяет использовать несколько шаблонов интеграции с рабочими процессами AI и machine learning.
Простота использования
pgvector проще в реализации для команд, уже знакомых с PostgreSQL, векторные операции встроены в базу данных. Couchbase требует больше первоначальной настройки и решений по реализации векторного поиска, но его модель JSON-документов может быть более интуитивной для некоторых разработчиков.
Безопасность
Обе системы наследуют механизмы безопасности своих баз данных. В документации не приводится сравнение безопасности, но вам следует изучить аутентификацию, шифрование и контроль доступа с учётом ваших требований к безопасности.
Когда выбирать Couchbase
Выбирайте Couchbase, когда вам нужна распределённая NoSQL-система, способная обрабатывать смешанные рабочие нагрузки в облачных и периферийных вычислительных средах. Она идеально подходит для команд, которым нужна гибкость в реализации векторного поиска и у которых уже есть приложения на основе JSON. Couchbase хорошо подходит для проектов, которым может потребоваться горизонтальное масштабирование и возможность настраивать подходы к векторному поиску, будь то через адаптацию Full Text Search или интеграцию со специализированными библиотеками, такими как FAISS.
Когда выбирать pgvector
pgvector — лучший выбор, когда вам нужны встроенные векторные операции в среде PostgreSQL или вы хотите объединить традиционные возможности SQL с векторным поиском. Он особенно подходит для команд, уже использующих PostgreSQL, приложений, которым требуется точный или приближённый поиск ближайших соседей со встроенными вариантами индексации, и проектов, где прямые векторные операции имеют решающее значение. Выбирайте pgvector, когда вы цените простоту реализации выше полной гибкости в подходах к векторному поиску.
Заключение
Couchbase превосходит в распределенных средах благодаря своей гибкой модели JSON-документов и адаптируемым реализациям векторного поиска, тогда как pgvector предлагает нативные векторные операции с интеграцией PostgreSQL и встроенными вариантами индексирования. Ваш выбор должен зависеть от вашей существующей инфраструктуры, потребностей в масштабировании и от того, предпочитаете ли вы встроенные векторные операции (pgvector) или гибкость реализации (Couchbase). При принятии окончательного решения учитывайте экспертизу вашей команды, сроки разработки и конкретные требования к производительности.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Couchbase и pgvector, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для сравнительного тестирования векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах 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 инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С 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 лицензии MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его возможности 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
Build Multimodal Search for 3D Assets with Tripo and Zilliz Cloud
Generate 3D assets with Tripo, then search them by text, image, and metadata with multimodal embeddings and Zilliz Cloud.
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.
Introducing Functions and Model Inference on Zilliz Cloud: Automatic Embedding and Reranking with Hosted Models
Zilliz Cloud Functions auto-generate embeddings via OpenAI, Voyage AI, Cohere, or Zilliz Hosted Models. Built-in reranking — just insert text and search.
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.