Couchbase против Vespa: выбор правильной векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Couchbase и Vespa, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных векторов, 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 варианты использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в e-commerce, 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 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 добавленными возможностями векторного поиска. Vespa — это специализированная векторная база данных. 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, AI и периферийных вычислений. Она сочетает сильные стороны реляционных баз данных с универсальностью JSON. Couchbase также предоставляет гибкость для реализации векторного поиска, несмотря на отсутствие нативной поддержки векторных индексов. Разработчики могут хранить векторные эмбеддинги — числовые представления, генерируемые моделями машинного обучения, — в документах Couchbase как часть их JSON-структуры. Эти векторы можно использовать 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 подходов к включению векторного поиска в Couchbase заключается в использовании Full Text Search (FTS). Хотя FTS обычно предназначен для текстового поиска, его можно адаптировать для обработки векторного поиска путем преобразования векторных данных в доступные для поиска поля. Например, векторы можно токенизировать в данные, похожие на текст, что позволяет FTS индексировать и искать на основе этих токенов. Это может обеспечить приблизительный векторный поиск, предоставляя способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
В качестве альтернативы разработчики могут хранить исходные векторные embeddings 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 выступать в качестве решения 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, которые полагаются на поиски по сходству.
Vespa: обзор и базовая технология
Vespa — это мощная поисковая система и векторная база данных, которая может одновременно обрабатывать несколько типов поиска. Она отлично справляется с векторным поиском, текстовым поиском и поиском по структурированным данным. Это означает, что вы можете использовать её для поиска похожих элементов (например, изображений или продуктов), поиска конкретных слов в тексте и фильтрации результатов на основе таких параметров, как даты или числа, — всё за один раз. Vespa гибка и может работать с разными типами данных, от простых чисел до сложных структур.
Одной из выдающихся возможностей Vespa является её способность выполнять векторный поиск. Вы можете добавлять любое количество векторных полей в свои документы, и Vespa будет быстро выполнять поиск по ним. Она даже может обрабатывать специальные типы векторов, называемые тензорами, которые полезны для представления таких вещей, как многокомпонентные embeddings документов. Vespa разумно подходит к тому, как она хранит и ищет эти векторы, поэтому может обрабатывать действительно большие объёмы данных без замедления.
Vespa создана, чтобы быть сверхбыстрой и эффективной. Она использует собственный специальный движок, написанный на C++, для управления памятью и выполнения поиска, что помогает ей хорошо работать даже при обработке сложных запросов и больших объёмов данных. Она спроектирована так, чтобы продолжать работать плавно даже тогда, когда вы добавляете новые данные или одновременно обрабатываете множество поисковых запросов. Это делает её отличным выбором для крупных реальных приложений, которым нужно обрабатывать большой объём трафика и данных.
Ещё одна интересная особенность Vespa заключается в том, что она может автоматически масштабироваться для обработки большего объёма данных или трафика. Вы можете добавить больше компьютеров в свою конфигурацию Vespa, и она автоматически распределит работу между ними. Это означает, что ваша поисковая система может расти по мере роста ваших потребностей, без необходимости выполнять много сложной настройки. Vespa может даже автоматически подстраиваться под изменения объёма данных или трафика, что может помочь сэкономить на расходах. Это делает её отличным выбором для компаний, которым нужна поисковая система, способная расти вместе с ними со временем.
Ключевые различия
Когда вам нужно реализовать векторный поиск, Couchbase и Vespa предлагают разные подходы. Понимание их различий поможет вам сделать правильный выбор для вашего проекта.
Встроенная поддержка vs. адаптированные решения
Vespa предоставляет встроенные возможности векторного поиска. Вы можете добавлять векторные поля непосредственно в свои документы, а Vespa эффективно обрабатывает поиск. Она поддерживает различные типы векторов, включая тензоры, что делает её полезной для сложных embeddings документов.
Couchbase использует другой подход. Хотя у него нет встроенной поддержки векторного поиска, вы можете реализовать векторный поиск несколькими способами:
- Используя Full Text Search (FTS) путём преобразования векторов в поля, доступные для поиска
- Сохраняя исходные векторные embeddings и выполняя вычисления сходства в вашем приложении
- Интегрируя с внешними библиотеками векторного поиска, такими как FAISS или HNSW
Производительность и масштабируемость
Vespa отлично проявляет себя в оптимизации производительности. Она использует специализированный C++-движок для управления памятью и поисковых операций, что помогает ей сохранять скорость даже при сложных запросах и больших наборах данных. Вы можете добавить больше машин в вашу установку Vespa, и она автоматически распределит рабочую нагрузку.
Подход Couchbase к векторному поиску может требовать больше ручной оптимизации. Поскольку векторный поиск не является встроенным, вам нужно будет тщательно продумать, как вы его реализуете, чтобы сохранить хорошую производительность. Выбор между использованием FTS или вычислений на уровне приложения повлияет на вашу стратегию масштабирования.
Обработка данных
Обе системы хорошо работают с JSON-данными, но по-разному:
Vespa может одновременно обрабатывать несколько типов поиска — векторный поиск, текстовый поиск и запросы к структурированным данным. Это означает, что вы можете объединять разные типы поиска в одном запросе.
Couchbase объединяет гибкость NoSQL с возможностями реляционных баз данных. Хотя она эффективно работает с JSON, реализация векторного поиска требует дополнительной настройки и, возможно, внешних инструментов.
Простота реализации
Настройка векторного поиска в Vespa проста, поскольку это ключевая функция. Вы определяете векторные поля в своей схеме, а Vespa берет на себя остальное.
С Couchbase вам нужно будет выбрать и реализовать свою стратегию векторного поиска. Это дает вам гибкость, но требует больше работы по разработке. Вам нужно будет выбрать между:
Когда выбирать Couchbase
Выбирайте Couchbase, когда вам нужна NoSQL-база данных, которую можно использовать для векторного поиска, особенно если вы уже используете Couchbase в других частях своего приложения. Она хорошо подходит для проектов, где вы хотите контролировать реализацию векторного поиска — будь то через адаптацию Full Text Search, вычисления на уровне приложения или интеграцию со специализированными библиотеками, такими как FAISS. Это лучше всего работает, когда у вас есть ресурсы разработки для реализации и оптимизации выбранной стратегии векторного поиска.
Когда выбирать Vespa
Vespa — лучший выбор, когда вам нужен встроенный векторный поиск без какой-либо работы по реализации. Она хорошо подходит для сценариев, где вам нужны несколько типов поиска (векторный, текстовый и по структурированным данным) и где автоматическое масштабирование критически важно. C++-движок Vespa и автоматическое распределение рабочей нагрузки делают ее идеальной для крупномасштабных приложений, которым нужно обрабатывать сложные запросы и высокий трафик без ручной оптимизации.
Заключение
Couchbase дает вам гибкость в реализации векторного поиска за счет разных подходов, поэтому она подходит командам, которые хотят контролировать свою стратегию векторного поиска. Vespa дает вам встроенный векторный поиск с автоматическим масштабированием и оптимизацией, поэтому она подходит для быстрого развертывания векторного поиска. Ваш выбор должен соответствовать технической экспертизе вашей команды, существующей инфраструктуре и конкретным требованиям к реализации векторного поиска. Учитывайте ресурсы разработки, потребности в масштабировании и то, нужен ли вам немедленный векторный поиск или кастомный подход.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Couchbase и Vespa, но для оценки этих систем вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном счете, тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и шаблонах 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 самостоятельно
VectorDBBench — это инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный 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 собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С помощью VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз 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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на своих 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
Migrating from S3 Vectors to Zilliz Cloud: Unlocking the Power of Tiered Storage
Learn how Zilliz Cloud bridges cost and performance with tiered storage and enterprise-grade features, and how to migrate data from AWS S3 Vectors to Zilliz Cloud.
Context Engineering Strategies for AI Agents: A Developer’s Guide
Learn practical context engineering strategies for AI agents. Explore frameworks, tools, and techniques to improve reliability, efficiency, and cost.
Build for the Boom: Why AI Agent Startups Should Build Scalable Infrastructure Early
Explore strategies for developing AI agents that can handle rapid growth. Don't let inadequate systems undermine your success during critical breakthrough moments.
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.