Couchbase против Vearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Couchbase и Vearch, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена 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 товаров. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, 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 важную 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 для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Couchbase — это распределенная многомодельная NoSQL-база данных, ориентированная на документы, с возможностями векторного поиска в качестве надстройки, а Vearch — специализированная векторная база данных. В этом посте 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 computing-сценариев. Она сочетает лучшие свойства 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, создаваемые моделями машинного обучения, — внутри документов Couchbase как часть их JSON-структуры. Эти векторы могут использоваться в сценариях поиска по сходству, 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 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 поля, доступные для поиска. Например, векторы можно токенизировать в текстоподобные данные, а FTS может индексировать и искать на основе этих токенов. Это даст вам 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 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, 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 машинного обучения, которым требуется поиск по сходству.
Что такое Vearch? Обзор
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужны быстрые и эффективные поиски по сходству. Это как сверхмощная база данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми сложными векторными эмбеддингами, которые лежат в основе многих современных AI-технологий.
Одна из самых интересных особенностей Vearch — его гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или текст), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Поэтому можно выполнять сложные запросы вроде «найти товары, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». И это быстро — речь идёт о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch разработан так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную схему, как команда компьютеров, работающих вместе. У вас есть разные типы узлов (master, router и partition server), которые выполняют разные задачи — от управления метаданными до хранения и обработки данных. Это позволяет Vearch масштабироваться горизонтально и оставаться надёжным по мере роста ваших данных. Вы можете добавлять больше машин для обработки большего объёма данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков Vearch предлагает приятные возможности, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в свой индекс в реальном времени, так что результаты поиска всегда будут актуальными. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что удобно для сложных данных. Также есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Vearch гибок в отношении методов индексирования (IVFPQ и HNSW) и поддерживает как CPU-, так и GPU-версии, поэтому вы можете оптимизировать его под своё конкретное оборудование и сценарий использования. Независимо от того, создаёте ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое AI-приложение, которому нужно быстрое сопоставление по сходству, Vearch даёт вам инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия
При выборе между Couchbase и Vearch для векторного поиска учитываются несколько факторов. Давайте сравним эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение.
Методология поиска:
Couchbase не имеет нативных векторных индексов, но предлагает обходные пути для векторного поиска. Он использует Full Text Search (FTS), преобразуя векторные данные в доступные для поиска поля. В качестве альтернативы вы можете хранить необработанные векторные эмбеддинги и выполнять вычисления сходства на уровне приложения. Vearch, с другой стороны, специально создан для векторного поиска. Он использует специализированные методы индексирования, такие как IVFPQ и HNSW, оптимизированные для быстрого поиска по сходству в больших наборах векторных данных.
Обработка данных:
Couchbase отлично справляется с обработкой структурированных и полуструктурированных данных, сочетая возможности реляционных баз данных с гибкостью JSON. Он хранит векторные эмбеддинги внутри JSON-документов. Vearch фокусируется на векторных данных, но также поддерживает гибридные поиски, объединяя векторное сходство с традиционной фильтрацией данных.
Масштабируемость и производительность:
Обе системы предлагают масштабируемые решения. Couchbase использует распределённую архитектуру, которая может эффективно обрабатывать большие наборы данных. Vearch применяет кластерную схему с разными типами узлов (master, router, partition server), чтобы управлять ростом и поддерживать производительность по мере увеличения объёма данных.
Гибкость и настройка:
Couchbase обеспечивает гибкость в моделировании данных и запросах, используя свою JSON-структуру. Для векторного поиска он позволяет создавать пользовательские интеграции с внешними библиотеками. Vearch предлагает встроенные возможности векторного поиска с опциями настройки методов индексирования и поддержкой нескольких векторных полей в одном документе.
Интеграция и экосистема:
Couchbase имеет более широкую экосистему и хорошо интегрируется с различными инструментами обработки и аналитики данных. Vearch, будучи более специализированным, предлагает Python SDK для удобной разработки и тестирования, а также поддерживает версии как для CPU, так и для GPU для оптимизации под аппаратное обеспечение.
Простота использования:
Couchbase может иметь более крутую кривую обучения для векторного поиска из-за использования обходных подходов. Vearch, разработанный специально для векторного поиска, может быть более понятным для этого сценария использования благодаря индексации в реальном времени и встроенным векторным операциям.
Соображения стоимости:
Couchbase предлагает как open-source, так и enterprise-редакции с различными моделями ценообразования. Vearch также является open-source, что потенциально снижает прямые затраты на программное обеспечение, но учитывайте требования к инфраструктуре для обеих систем.
Когда использовать Couchbase:
Couchbase хорошо подходит для проектов, которым нужна гибкая распределенная NoSQL-база данных с векторным поиском. Она отлично подходит для приложений, которые работают с несколькими типами данных, от структурированных до полуструктурированных, и которым требуются строгая согласованность и высокая доступность. Используйте Couchbase, когда вам нужна зрелая база данных, способная поддерживать векторный поиск наряду с традиционными операциями с данными в сложных корпоративных приложениях, системах управления контентом или крупных веб-приложениях с AI-функциями. Она особенно полезна, когда вы хотите использовать широкую экосистему интеграций и иметь гибкость для создания кастомных решений векторного поиска.
Когда использовать Vearch:
Используйте Vearch, когда ваш основной фокус — создание AI-driven приложений, которые в значительной степени полагаются на быстрый и эффективный поиск по векторному сходству. Это лучший выбор для проектов вроде систем распознавания изображений, рекомендательных движков или приложений обработки естественного языка, где векторный поиск является ядром функциональности. Используйте Vearch, когда вам нужно выполнять гибридные поисковые запросы, объединяющие векторное сходство с традиционной фильтрацией данных, особенно в масштабе. Он также хорошо подходит, когда вам нужна индексация векторных данных в реальном времени и вы хотите использовать GPU-ускорение для поиска.
Заключение:
Couchbase хороша как универсальная NoSQL-база данных с векторным поиском, со зрелой экосистемой и гибкостью для множества сценариев использования. Ее сильные стороны — работа с несколькими типами данных, строгая согласованность и множество интеграций. Vearch хорош для специализированного векторного поиска, высокопроизводительных поисков по сходству и гибридных запросов для AI-приложений. Выбор между этими двумя решениями должен основываться на вашем сценарии использования, типах данных и требованиях к производительности. Если вам нужна надежная универсальная база данных с векторным поиском как дополнительной функцией, Couchbase может быть подходящим вариантом. Но если ключевая функциональность вашего приложения сосредоточена вокруг поиска по векторному сходству и вам нужна производительность в этой области, Vearch может быть лучшим выбором. Учитывайте долгосрочную масштабируемость, важность векторного поиска в вашем приложении и экспертизу вашей команды при принятии решения.
Хотя эта статья дает обзор Couchbase и Vearch, важно оценивать эти базы данных исходя из 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 на конкретных наборах данных и шаблонах 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 оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, 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 векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии с открытым исходным кодом 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 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
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
Demystifying the Milvus Sizing Tool
Explore how to use the Sizing Tool to select the optimal configuration for your Milvus deployment.
Legal Document Analysis: Harnessing Zilliz Cloud's Semantic Search and RAG for Legal Insights
Enhance legal document analysis with Zilliz Cloud’s Semantic Search and RAG. Improve accuracy, efficiency, and scalability for contracts, case law, and compliance.
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.