Couchbase против Rockset: выбор подходящей векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и Rockset, 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 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 извлечение данных.
Распространенные сценарии 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) — технике, которая 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 возможностями векторного поиска в виде дополнения, а Rockset — это база данных для поиска и аналитики. 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, AI- и edge-вычислений. Она сочетает лучшее из реляционных баз данных с гибкостью JSON. Couchbase также позволяет выполнять векторный поиск, хотя у нее нет нативных 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 из которых 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 поля, доступные для поиска. Например, векторы можно токенизировать в данные, похожие на текст, а FTS может индексировать и искать на основе этих токенов. Это даст вам приближенный векторный поиск и способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
В качестве альтернативы разработчики могут хранить необработанные векторные эмбеддинги в Couchbase и выполнять расчеты векторного сходства на уровне приложения. Это означает извлечение документов и вычисление таких метрик, как косинусное сходство или евклидово расстояние между векторами, чтобы найти ближайшие 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 внешним библиотекам — выполнять фактические векторные сравнения. Таким образом, Couchbase всё ещё может быть частью решения, выполняющего векторный поиск.
Используя эти подходы, Couchbase можно применять для функциональности векторного поиска, и он может быть гибким вариантом для различных сценариев использования AI и machine learning, которым требуется поиск по сходству.
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Её сильная сторона — получение, индексирование и запрос данных в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны данные с точностью до текущей секунды. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых функций Rockset — Converged Indexing, построенная на mutable RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, поэтому она очень эффективна для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200,000, поэтому хорошо подходит для широкого диапазона сценариев использования векторных эмбеддингов.
Векторный поиск встроен в ядро Rockset. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределённый индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не привязан к конкретному алгоритму, поэтому вы можете выбрать собственную реализацию поиска. Оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной производительности.
Уникальность Rockset для векторного поиска заключается в Converged Index, который объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы в один. Это означает, что вы можете обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь запроса. Может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживает мультимодальные модели и имеет как SQL, так и REST API для интерфейса запросов.
Ключевые различия
Методология поиска
Couchbase подходит к векторному поиску, адаптируя существующие функции. У него нет нативных векторных индексов, но есть обходные решения. Один способ — использовать Full Text Search (FTS) и преобразовывать векторные данные в доступные для поиска поля. Это даёт приблизительный векторный поиск за счёт запроса документов с похожими векторами. Другой способ — хранить сырые векторные эмбеддинги и выполнять вычисления сходства на уровне приложения.
Векторный поиск встроен в ядро Rockset. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN). Rockset использует распределённый индекс FAISS для масштабируемости и не привязан к конкретному алгоритму, поэтому вы можете выбрать предпочтительную реализацию поиска. Его оптимизатор на основе стоимости может динамически переключаться между KNN и ANN для лучшей производительности.
Обработка данных
Couchbase сочетает функции реляционных баз данных с гибкостью JSON. Он позволяет хранить векторные эмбеддинги внутри JSON-документов, поэтому хорошо подходит для обработки структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Эта гибкость полезна для проектов, которым нужно работать с разными типами данных вместе с векторными эмбеддингами.
Rockset использует Converged Index, который объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы в один. Этот унифицированный подход позволяет Rockset обрабатывать широкий диапазон шаблонов запросов из коробки. Он поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, быстро обрабатывая высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200,000.
Масштабируемость и производительность
Couchbase как распределённая NoSQL-база данных разработана с расчётом на масштабируемость. Но её производительность для векторного поиска зависит от выбранного метода реализации. При использовании подхода с вычислениями на уровне приложения масштабируемость ограничена вычислительной мощностью приложения.
Распределённый индекс FAISS и Converged Indexing в Rockset поверх изменяемой RocksDB обеспечивают масштабирование и производительность. Он может обрабатывать и индексировать данные в реальном времени, поэтому хорошо подходит для приложений, которым нужны актуальные до последней секунды инсайты. Обновления векторов и метаданных на месте делают его очень эффективным для сценариев с часто изменяющимися данными.
Гибкость и настройка
Couchbase даёт большую гибкость в реализации векторного поиска. Вы можете использовать встроенные функции, такие как FTS, или реализовать собственные решения. Эта гибкость распространяется на интеграцию со специализированными библиотеками для более продвинутых векторных операций.
Rockset даёт гибкость благодаря своему алгоритм-независимому подходу, поэтому вы можете выбрать предпочитаемую реализацию поиска. Он поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск, а его оптимизатор может выбрать лучший путь выполнения запроса. Rockset также поддерживает поиск по нескольким ANN-полям и мультимодальные модели.
Интеграция и экосистема
Couchbase поддерживает сценарии для облака, мобильных устройств, AI и периферийных вычислений. Его можно интегрировать с внешними библиотеками для расширения функциональности векторного поиска, поэтому он подходит для различных сред.
Rockset предоставляет как SQL-, так и REST API для интерфейсов запросов, поэтому его легко интегрировать с существующими системами и инструментами. Он также может обрабатывать потоковые данные и CDC-каналы, поэтому хорошо подходит для конвейеров обработки данных в реальном времени.
Простота использования
Реализация векторного поиска в Couchbase требует больше усилий, поскольку вам нужно выбрать и внедрить правильный подход для вашего сценария использования. Это может означать более крутой порог вхождения, особенно для сложного векторного поиска.
Встроенный векторный поиск и Converged Index в Rockset могут обеспечить более плавный опыт, особенно если вы новичок в векторном поиске. Но простота использования в конечном счёте зависит от требований вашего проекта и знакомости вашей команды с каждой системой.
Когда выбирать каждый вариант
Couchbase подходит для проектов, которым нужна гибкая база данных общего назначения с векторным поиском. Он отлично подходит для приложений с разнообразными типами данных, которым нужно встроить векторный поиск в более широкую стратегию управления данными. Couchbase хорош, когда вы работаете с JSON-документами и вам нужно сочетать традиционные операции с базой данных с поиском по векторному сходству. Он особенно хорош для рекомендательных систем, поиска контента и приложений, которым нужно хранить и запрашивать как структурированные, так и неструктурированные данные вместе с векторными эмбеддингами. Выбирайте Couchbase, когда вам нужна база данных, способная работать со многими типами данных и методами запросов, и вы готовы реализовать собственный векторный поиск или интегрироваться с внешними библиотеками для более продвинутых векторных операций.
Rockset подходит для приложений поиска и аналитики в реальном времени, которым нужны мгновенные инсайты из векторных данных. Он отлично подходит для сценариев, требующих быстрой обработки высокоскоростных потоков данных и частых обновлений векторных эмбеддингов. Встроенный векторный поиск Rockset хорош для машинного обучения в реальном времени, live-аналитических панелей и сценариев, где нужно сочетать векторный поиск со сложными SQL-запросами. Выбирайте Rockset, когда ваш основной сценарий использования — обработка данных и аналитика в реальном времени, и вам нужно решение, которое может выполнять векторный поиск наряду с другими типами запросов. Он особенно хорош для проектов, требующих быстрого приёма и индексирования потоковых данных и способных получить пользу от гибридного поиска, сочетающего векторное сходство с фильтрацией по метаданным.
Резюме
Сильные стороны Couchbase — гибкость, поддержка JSON и способность интегрировать векторный поиск в универсальную NoSQL-базу данных. Он дает разработчикам возможность реализовывать пользовательский векторный поиск в привычной среде базы данных, поэтому это хороший выбор для проектов, которым нужно сбалансировать традиционные операции с базами данных и векторный поиск. Rockset отлично подходит для обработки данных в реальном времени и встроенного векторного поиска. Его Converged Indexing и высокоразмерные векторы делают его хорошим выбором для приложений, которым нужны мгновенные инсайты из быстро меняющихся данных.
Выбирайте между Couchbase и Rockset, исходя из ваших сценариев использования, типов данных и требований к производительности. Если вам нужна база данных, способная обрабатывать множество типов данных и выполнять векторный поиск наряду с другими операциями с базами данных, Couchbase может быть подходящим вариантом. Если ваш главный фокус — аналитика в реальном времени и векторный поиск в средах с высокоскоростными данными, то Rockset может подойти лучше. При принятии решения учитывайте вашу существующую инфраструктуру, экспертизу вашей команды разработки, тип данных (статические или потоковые) и требования вашего приложения. Помните, что лучший выбор будет соответствовать уникальным потребностям вашего проекта, требованиям к масштабируемости и долгосрочным целям использования векторного поиска для приложений искусственного интеллекта и машинного обучения.
Хотя эта статья дает обзор Couchbase и Rockset, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария 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 VectorDBBench с открытым исходным кодом для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент 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 для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
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.
Загрузите 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
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
How to Install and Run OpenClaw (Previously Clawdbot/Moltbot) on Mac
Turn your Mac into an AI gateway for WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, and more — in under 5 minutes.
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
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.