Couchbase против Redis: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и Redis, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запросов высокоразмерных векторов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантический смысл текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск сходства, 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 важную 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 NoSQL-база данных, ориентированная на документы, а Redis — база данных в памяти. В обе были добавлены возможности векторного поиска. В этой статье 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, ИИ и периферийных вычислений. Она объединяет 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, генерируемые моделями машинного обучения, — внутри документов Couchbase как часть их структуры JSON. Эти векторы можно использовать в сценариях поиска сходства, таких как рекомендательные системы или генерация с дополненным извлечением, оба 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 — использование 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 включает 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 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.
Redis: обзор и ключевая технология
Redis изначально был известен своим хранением данных в памяти и добавил возможности векторного поиска через Redis Vector Library, которая теперь является частью Redis Stack. Это позволяет Redis выполнять поиск векторного сходства, сохраняя свою скорость и производительность.
Векторный поиск в Redis построен поверх существующей инфраструктуры, используя обработку в памяти для быстрого выполнения запросов. Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для приближенного поиска ближайших соседей, что обеспечивает быстрый и точный поиск в многомерных векторных пространствах.
Одно из главных преимуществ векторного поиска Redis заключается в том, что он может объединять поиск векторного сходства с традиционной фильтрацией по другим атрибутам. Такой гибридный поиск позволяет разработчикам создавать сложные запросы, которые учитывают как семантическое сходство, так и конкретные критерии метаданных, поэтому он универсален для многих AI-приложений.
Redis Vector Library предоставляет разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными в Redis. В ней есть такие возможности, как гибкое проектирование схемы, пользовательские векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, например семантическое кеширование и управление сессиями. Это упрощает AI/ML-инженерам и специалистам по данным интеграцию Redis в их AI-процессы, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
Ключевые различия
Когда вам нужен векторный поиск для AI-приложений, Couchbase и Redis предлагают разные способы достижения этой цели. Посмотрим, как они с этим справляются:
Redis выбирает прямой путь
В Redis векторный поиск встроен в ядро через Redis Stack. Это похоже на наличие специализированного инструмента для задачи. Когда вы хотите найти похожие векторы, Redis использует для этого проверенные алгоритмы (HNSW и FLAT). Поэтому:
- Вы можете начать поиск по векторам без дополнительной настройки
- Поиск выполняется в памяти, поэтому он быстрый
- Вы можете сочетать векторный поиск с обычными фильтрами (например, объединять характеристики продукта с его визуальным сходством)
Couchbase выбирает гибкий путь
В Couchbase нет встроенного векторного поиска, но он предоставляет способы его добавить. Вы можете:
- Использовать Full Text Search (FTS), преобразуя векторы в доступный для поиска текст
- Хранить векторы в JSON и выполнять вычисления в своем приложении
- Подключить Couchbase к инструментам векторного поиска, таким как FAISS
Стиль управления данными
Redis сначала хранит данные в памяти, поэтому он быстр, но вам нужно тщательно планировать использование памяти. Он хорошо подходит, когда вам нужны быстрые поисковые запросы и ваши данные помещаются в память.
Couchbase сначала хранит данные на диске и использует память для кеширования. Это помогает с более крупными наборами данных, но может быть не так быстро, как Redis, для чисто векторных операций.
Масштабирование
Redis масштабируется за счет добавления большего объема памяти и распределения данных по узлам. Это просто, но может стать дорогим по мере роста ваших данных.
Couchbase — это распределенная система, которая может работать как с памятью, так и с дисковым хранилищем. Это может быть более экономически эффективным для больших наборов данных, но требует большей настройки.
Начало работы и эксплуатация
Redis с векторным поиском проще для начала работы. Команды просты, и есть хорошая документация по векторным операциям.
Couchbase требует большей начальной настройки для векторного поиска, поскольку вы либо адаптируете существующие возможности, либо подключаете внешние инструменты. Но после настройки он хорошо вписывается в более крупные приложения.
Затраты, которые следует учитывать
Redis: Память — основная статья затрат. Вам нужно достаточно RAM для ваших векторов и индексов.
Couchbase: Более гибок с точки зрения затрат на хранение, поскольку использует как память, так и диск, но может требовать больше CPU для векторных операций.
Интеграция с другими инструментами
Redis хорошо подходит для AI-процессов и хорошо работает с Python, который распространен в разработке AI.
Couchbase хорошо интегрируется с корпоративными системами и предлагает больше возможностей для сложного моделирования данных.
Когда выбирать Couchbase
Couchbase лучше всего подходит для корпоративных приложений, которым нужны как векторный поиск, так и сложная обработка данных. Это хороший вариант, когда у вас есть большие наборы данных, которые не помещаются в памяти, требуется строгая согласованность данных или вы хотите объединить векторный поиск с обычными операциями базы данных. Выбирайте Couchbase, если вы создаете приложения, которым нужно работать с несколькими типами данных, требуются гибкие варианты масштабирования и которые могут выиграть от его сильной поддержки распределенных систем. Это делает его подходящим для компаний, создающих крупномасштабные AI-приложения, где постоянство данных и сложные запросы так же важны, как и возможности векторного поиска.
Когда выбирать Redis
Redis особенно хорош в приложениях, которым нужны быстрый векторный поиск и обработка в реальном времени. Это лучший выбор, когда ваши данные могут помещаться в памяти и вам нужны быстрые поиски векторного сходства, например в рекомендательных системах или поиске сходства изображений в реальном времени. Redis особенно хорошо подходит для приложений, которым нужна низкая задержка, таких как функции персонализации в реальном времени, семантический поиск в чат-приложениях или рекомендации контента на базе AI. Его встроенные возможности векторного поиска упрощают реализацию и поддержку этих функций без дополнительной инфраструктуры.
Заключение
Ваш выбор между Couchbase и Redis должен соответствовать вашим конкретным потребностям. Couchbase предлагает гибкость и сильные корпоративные функции, что делает его хорошим выбором для сложных крупномасштабных приложений. Redis предоставляет встроенный векторный поиск и высокую производительность, что делает его идеальным для приложений реального времени. Учитывайте размер данных, требования к скорости поиска и потребности в масштабировании при принятии решения. Помните, что успех с любой из этих технологий зависит от того, насколько хорошо она соответствует вашему конкретному варианту использования, экспертизе команды и требованиям инфраструктуры.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Couchbase и Redis, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего варианта использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркирование 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 оценки и сравнения векторных баз данных на ваших собственных данных
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом 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 их собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их вариантов использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторной базы 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 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 рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
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.