Couchbase против Singlestore: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и Singlestore, сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к высокоразмерным 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 важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения 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, а SingleStore — распределенная SQL-база данных (ранее Memsql). Обе предлагают возможности векторного поиска в качестве дополнения. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Что такое Couchbase? Обзор
Couchbase — это распределенная NoSQL-база данных с открытым исходным кодом для облака, мобильных приложений, AI и периферийных 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 embeddings — 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 из которых основаны на семантическом поиске, где важно находить точки данных, близкие друг к другу в высокоразмерном пространстве.
Один из способов выполнить 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 приблизительный векторный поиск и способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
В качестве альтернативы разработчики могут хранить необработанные векторные embeddings 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 найти 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 векторные сравнения. Таким образом, Couchbase всё ещё может быть частью решения, которое выполняет векторный поиск.
Используя эти подходы, Couchbase можно применять для функциональности векторного поиска, и он может быть гибким вариантом для различных сценариев использования AI и машинного обучения, требующих поиска по сходству.
Что такое Singlestore? Обзор
SingleStore — это распределённая SQL-база данных (ранее Memsql), которая сочетает функции реляционной базы данных с обработкой векторных баз данных. Она поддерживает SQL, распределённую обработку запросов, полнотекстовый поиск, ACID-транзакции и поиск по векторному сходству. Она позволяет хранить и запрашивать как структурированные данные, так и векторные эмбеддинги в одной системе, поэтому вам не нужны несколько специализированных инструментов.
Большое преимущество SingleStore заключается в том, что она может обрабатывать векторные данные наряду с обычными операциями базы данных. Векторные эмбеддинги, которые представляют семантическое значение объектов, таких как текст или изображения, в виде массивов чисел, могут храниться как blobs в таблицах SingleStore. Затем вы можете искать эти векторы с помощью функций сходства, таких как DOT_PRODUCT или EUCLIDEAN_DISTANCE. Это очень полезно для семантического поиска, когда вы хотите находить результаты на основе смысла, а не точных совпадений ключевых слов.
Векторный поиск SingleStore имеет несколько преимуществ для разработчиков и инженеров данных. Благодаря хранению векторных и реляционных данных в одной системе он минимизирует перемещение данных между различными подсистемами, потенциально снижает эксплуатационные расходы и упрощает архитектуры приложений. Платформа также поддерживает гибридные поиски, которые объединяют векторное сходство с полнотекстовым поиском или другими SQL-операциями, поэтому у вас есть больше возможностей для сложных запросов.
Для команд, которые хотят добавить возможности векторного поиска, SingleStore упрощает эту задачу. Векторы можно загружать в базу данных с помощью стандартных операторов SQL INSERT, команд LOAD DATA или конвейеров данных. Система поддерживает различные источники эмбеддингов, включая популярные большие языковые модели и пользовательские обученные модели. Благодаря SQL-интерфейсу SingleStore командам, уже знакомым с реляционными базами данных, легко получить расширенные возможности векторного поиска.
Ключевые различия
Методология поиска:
SingleStore предлагает возможности векторного поиска, позволяя напрямую использовать функции сходства, такие как DOT_PRODUCT и EUCLIDEAN_DISTANCE, для векторных данных, хранящихся как blobs. Couchbase, хотя и не имеет встроенных векторных индексов, предоставляет обходные пути для векторного поиска. Он использует Full Text Search (FTS), преобразуя векторные данные в доступные для поиска поля, или полагается на вычисления на уровне приложения для определения векторного сходства.
Обработка данных:
SingleStore сочетает функции реляционной базы данных с векторной обработкой, обеспечивая хранение и запросы как структурированных данных, так и векторных эмбеддингов в единой системе. Couchbase, как NoSQL-база данных, отлично справляется с JSON-документами и предлагает гибкость для полуструктурированных и неструктурированных данных, включая возможность хранить векторные эмбеддинги внутри JSON-структур.
Масштабируемость и производительность:
Обе системы предназначены для распределённых сред. Распределённая обработка запросов SingleStore позволяет эффективно работать с большими наборами данных и сложными запросами, включающими как реляционные, так и векторные данные. Распределённая архитектура Couchbase также поддерживает масштабируемость, но производительность векторного поиска может зависеть от выбранного метода реализации.
Гибкость и настройка:
SingleStore предоставляет SQL-запросы и поддерживает гибридные поиски, объединяющие векторное сходство с полнотекстовым поиском и другими SQL-операциями. Couchbase предлагает гибкость в моделировании данных благодаря своей структуре JSON-документов и позволяет реализовывать пользовательский векторный поиск либо через FTS, либо с помощью внешних библиотек.
Интеграция и экосистема:
SingleStore хорошо интегрируется с инструментами на основе SQL и поддерживает различные источники эмбеддингов, включая популярные большие языковые модели. Couchbase, будучи NoSQL-базой данных, может требовать дополнительных интеграций или внешних библиотек для расширенных возможностей векторного поиска, но предлагает хорошую поддержку сценариев мобильных и периферийных вычислений.
Простота использования:
SQL-интерфейс SingleStore может быть более привычным для команд с опытом работы с реляционными базами данных, потенциально упрощая внедрение возможностей векторного поиска. Couchbase может иметь более крутую кривую обучения для векторного поиска, поскольку требует понимания концепций NoSQL и потенциально пользовательских реализаций для векторных операций.
Соображения стоимости:
Единый подход SingleStore может привести к снижению операционных затрат за счет уменьшения необходимости в нескольких специализированных инструментах. Экономическая эффективность Couchbase может зависеть от конкретной реализации векторного поиска и любых дополнительных инструментов или сервисов, которые потребуются.
Функции безопасности:
Обе системы предлагают функции безопасности, типичные для баз данных корпоративного уровня. SingleStore предоставляет стандартные модели безопасности на основе SQL, тогда как Couchbase предлагает функции безопасности, ориентированные на NoSQL. Конкретные потребности безопасности векторных данных следует рассматривать в контексте общей модели безопасности каждой системы.
Когда выбирать каждую
Couchbase: Используйте, когда вам нужно гибкое моделирование данных NoSQL с JSON-документами, особенно в мобильных и периферийных вычислениях. Хорошо подходит для приложений, которые хранят и извлекают полуструктурированные или неструктурированные данные, и где векторный поиск является желательной, но не основной функцией. Couchbase хорош для проектов, которым требуется распределенная база данных с надежным хранением и извлечением JSON-документов и где вы можете реализовать пользовательский векторный поиск или интегрироваться с внешними библиотеками для векторных операций.
SingleStore: Используйте, когда вам нужны как реляционные данные, так и векторный поиск. Хорошо подходит для приложений, которым нужно выполнять сложные запросы, объединяющие традиционный SQL с поиском по векторному сходству. SingleStore отлично подходит для проектов, которым нужно интегрировать векторный поиск внутри SQL-среды, таких как продвинутые аналитические платформы, рекомендательные системы или приложения семантического поиска, которым также нужно обрабатывать структурированные данные. Также хорошо подходит для команд, которые уже знакомы с SQL и хотят добавить векторный поиск в существующую инфраструктуру данных.
Резюме
Сильные стороны Couchbase — это его NoSQL-архитектура, поддержка JSON, а также мобильные и периферийные вычисления. Это платформа общего назначения, которая может обрабатывать разные типы данных и выполнять векторный поиск через пользовательские реализации или интеграции.
SingleStore — это единое решение как для реляционных, так и для векторных данных с нативным векторным поиском внутри SQL-среды. Он хорошо справляется с объединением операций базы данных с векторной обработкой для сложных аналитических нагрузок.
Выбирайте между Couchbase и SingleStore, исходя из ваших вариантов использования, типов данных и требований к производительности. Если ваш проект в основном связан с JSON-документами и вам нужно гибкое моделирование данных с векторным поиском как желательной дополнительной возможностью, Couchbase может быть подходящим вариантом. Если вашему приложению нужно выполнять сложные запросы как со структурированными данными, так и с поиском по векторному сходству, и вам нужна совместимость с SQL, SingleStore может быть лучшим выбором. При принятии решения учитывайте опыт вашей команды, существующий технологический стек, требования к масштабируемости и то, насколько важен векторный поиск в общей архитектуре вашего приложения.
Хотя эта статья предоставляет обзор Couchbase и Singlestore, важно оценивать эти базы данных на основе вашего конкретного варианта использования. Одним из инструментов, который может помочь в этом процессе, является VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном итоге тщательное тестирование производительности с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходимо для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование Open-source VectorDBBench 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 систему для своих сценариев использования. Используя 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 под open-source лицензией 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 бенчмарков 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
Zilliz Cloud Launches in AWS Australia, Expanding Global Reach to Australia and Neighboring Markets
We're thrilled to announce that Zilliz Cloud is now available in the AWS Sydney, Australia region (ap-southeast-2).
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.
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.