Couchbase против Vald: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и Vald, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и 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 для 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 надстройками векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Couchbase — это распределенная мультимодельная NoSQL-база данных, ориентированная на документы, с возможностями векторного поиска в виде надстройки, а Vald — специализированная векторная база данных.
Что такое Couchbase? Обзор
Couchbase — это распределенная NoSQL-база данных с открытым исходным кодом для облачных, мобильных, AI- и edge-вычислений. Она сочетает лучшие качества реляционных баз данных с гибкостью JSON. Couchbase также позволяет выполнять векторный поиск, хотя у нее нет встроенных 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 применяться для векторного поиска путем преобразования векторных данных в доступные для поиска поля. Например, векторы можно токенизировать в данные, похожие на текст, а FTS сможет индексировать и искать на основе этих токенов. Это обеспечит 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 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 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 сделать его гибким вариантом для различных сценариев использования AI и машинного обучения, которым требуется поиск по сходству.
Что такое Vald? Обзор
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для обработки миллиардов векторов и может легко масштабироваться по мере роста ваших потребностей. Самое интересное в Vald — то, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших возможностей Vald — то, как он работает с индексированием. Обычно при построении индекса всё должно останавливаться. Но Vald устроен умнее — он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных вашего индекса, так что вам не придется беспокоиться о потере всего, если что-то пойдет не так.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать, как данные поступают и выводятся, благодаря чему он хорошо работает с gRPC. Он также создан для бесперебойной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавлять больше вычислительной мощности или памяти, когда это необходимо. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объемы информации.
Еще одна полезная возможность Vald — репликация индекса. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если на одной машине возникнет проблема, ваши поисковые запросы всё равно будут работать нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, поэтому вам не нужно об этом беспокоиться. Всё это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надежно выполнять поиск по огромным объемам векторных данных.
Выбор между Couchbase и Vald для векторного поиска
При выборе инструмента для векторного поиска важно понимать ключевые различия между такими вариантами, как Couchbase и Vald. Это сравнение поможет вам принять обоснованное решение с учетом ваших конкретных потребностей.
Методология поиска
Couchbase не поддерживает векторный поиск нативно, но его можно адаптировать для этой задачи. Вы можете использовать его функцию Full Text Search (FTS), преобразуя векторные данные в поля, доступные для поиска. В качестве альтернативы можно хранить необработанные векторные embeddings и выполнять вычисления сходства на уровне приложения.
Vald, в свою очередь, специально создан для векторного поиска. Он использует алгоритм NGT для быстрого и эффективного поиска по сходству среди миллиардов векторов.
Работа с данными
Couchbase отлично справляется с управлением структурированными и полуструктурированными данными. Он использует документную модель на основе JSON, которая обеспечивает гибкость для хранения различных типов данных, включая векторные embeddings.
Vald в основном сосредоточен на векторных данных. Он разработан для эффективной обработки и поиска по огромным объемам многомерных векторов.
Масштабируемость и производительность
Couchbase предлагает горизонтальное масштабирование и может обрабатывать большие наборы данных в распределенных кластерах. Однако для векторного поиска производительность может варьироваться в зависимости от выбранного метода реализации.
Vald создан для высокой масштабируемости и производительности при работе с векторными данными. Он может обрабатывать миллиарды векторов и использует распределенное индексирование для сохранения производительности даже во время обновлений.
Гибкость и настройка
Couchbase предоставляет широкую гибкость в моделировании данных и выполнении запросов. Вы можете настраивать реализацию векторного поиска, при необходимости интегрируясь с внешними библиотеками.
Vald предлагает возможности настройки ввода/вывода данных и интеграции с gRPC. Его ориентированность на векторный поиск может ограничивать гибкость для других типов данных.
Интеграция и экосистема
Couchbase имеет широкую экосистему и хорошо интегрируется с различными инструментами и фреймворками, особенно в области NoSQL и документных баз данных.
Vald разработан для хорошей работы в облачных средах и с gRPC, но его экосистема может быть более ограниченной по сравнению с Couchbase.
Простота использования
У Couchbase более крутая кривая обучения из-за широкого набора функций. Реализация векторного поиска требует дополнительной настройки и, возможно, пользовательского кода.
Vald, специализируясь на векторном поиске, может быть проще в настройке и использовании для этой конкретной цели. Однако его документация и поддержка сообщества могут быть менее обширными, чем у Couchbase.
Соображения стоимости
Couchbase предлагает как open-source, так и enterprise-редакции. Затраты могут варьироваться в зависимости от размера развертывания и потребностей в поддержке.
Vald является open-source, что может снизить первоначальные затраты. Однако следует учитывать операционные расходы на управление системой и ее масштабирование.
Функции безопасности
Couchbase предоставляет надежные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и детализированный контроль доступа.
Функции безопасности Vald могут быть менее комплексными и в первую очередь сосредоточены на распределении данных и резервном копировании, а не на контроле доступа и шифровании.
Когда выбирать каждый из вариантов
Couchbase — когда вам нужна база данных, способная обрабатывать несколько типов данных и операций помимо векторного поиска. Когда вам нужно реализовать векторный поиск наряду с другими функциями базы данных. Когда вам нужны надежные функции безопасности, такие как шифрование, аутентификация и детализированный контроль доступа. Когда вы хотите интегрироваться с широким спектром инструментов и фреймворков в области NoSQL и документных баз данных.
Vald — когда ваша основная потребность — эффективный векторный поиск в масштабе. Когда вам нужно обрабатывать и искать миллиарды многомерных векторов. Когда вам нужны высокая производительность и масштабируемость для векторных операций. Когда вам нужна система, которая может продолжать поиск во время обновлений индекса.
Заключение
Couchbase гибок и обладает широким набором функций. Он хорошо работает со структурированными и полуструктурированными данными, имеет множество вариантов настройки и надежную безопасность. Он может адаптироваться к потребностям векторного поиска, оставаясь полноценным решением базы данных, поэтому хорошо подходит для многих сценариев использования.
Vald превосходен благодаря своей специализации на векторном поиске. Он легко масштабируется до миллиардов векторов. Распределенная индексация и автоматическое резервное копирование обеспечивают высокую производительность и надежность операций векторного поиска.
Ваш выбор между Couchbase и Vald будет зависеть от ваших потребностей. Учитывайте типы данных, с которыми вы будете работать, масштаб векторных операций, существующую инфраструктуру и опыт вашей команды. Если вам нужна многоцелевая база данных с векторным поиском, Couchbase может быть подходящим вариантом. Если вашим приоритетом является высокопроизводительный векторный поиск в масштабе, Vald может быть лучшим выбором. Оцените свои сценарии использования, требования к производительности и долгосрочные цели, чтобы принять правильное решение для вашего проекта.
Хотя эта статья дает обзор Couchbase и Vald, важно оценивать эти базы данных на основе 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 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 open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
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
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
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).
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
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.