Couchbase против Zilliz Cloud: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Couchbase и Zilliz Cloud, 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 характеристики изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, 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 галлюцинации ИИ.
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. Zilliz Cloud — 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, ИИ и периферийных вычислений. Она сочетает сильные стороны реляционных баз данных с универсальностью JSON. Couchbase также обеспечивает гибкость для реализации векторного поиска, несмотря на отсутствие нативной поддержки 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 генерация с дополненным извлечением, оба основаны на семантическом поиске, где важно находить точки данных, близкие друг к другу в многомерном пространстве.
Один из подходов к включению векторного поиска в Couchbase — использование Full Text Search (FTS). Хотя FTS обычно предназначен для текстового поиска, его можно адаптировать для обработки векторного поиска путем преобразования векторных данных в поля, доступные для поиска. Например, векторы можно токенизировать в данные, похожие на текст, что позволяет FTS индексировать и искать на основе этих токенов. Это может облегчить приближенный векторный поиск, предоставляя способ запрашивать документы с векторами, близкими по сходству.
В качестве альтернативы разработчики могут хранить необработанные векторные эмбеддинги в Couchbase и выполнять вычисления векторного сходства на уровне приложения. Это включает извлечение документов и вычисление метрик, таких как косинусное сходство или евклидово расстояние между векторами, чтобы определить наиболее близкие совпадения. Этот метод позволяет Couchbase служить решением 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 ИИ и машинного обучения, основанных на поиске по сходству.
Zilliz Cloud: обзор и базовая технология
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный на основе open-source движка Milvus. Он помогает разработчикам и организациям эффективно работать с крупномасштабными AI-приложениями, храня, управляя и выполняя поиск по векторным эмбеддингам. Он берёт на себя заботу об инфраструктуре, чтобы вы могли сосредоточиться на создании AI-функций, а не на управлении базами данных.
Одним из ключевых преимуществ Zilliz Cloud является автоматическая оптимизация производительности. Система имеет технологию AutoIndex, которая выбирает лучший метод индексирования для ваших данных и сценария использования. Поэтому вам не нужно тратить время на настройку параметров или сравнение различных типов индексов. Платформа также использует IVF (Inverted File) и графовые методы для ускорения поиска по сходству в больших наборах данных.
Платформа имеет корпоративные функции. Вы можете развёртывать свои векторные базы данных в AWS, Azure или Google Cloud, с возможностью использовать полностью управляемый сервис Zilliz или собственный облачный аккаунт (BYOC). Для организаций, работающих с чувствительными данными, Zilliz Cloud имеет средства безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты соответствия требованиям. Система также поддерживает различные уровни согласованности, чтобы вы могли балансировать между быстрыми обновлениями и строгой согласованностью данных в зависимости от ваших потребностей.
Управление затратами — ещё один важный аспект Zilliz Cloud. Платформа использует многоуровневое хранилище, чтобы автоматически перемещать менее часто используемые данные в более дешёвые варианты хранения, благодаря чему вы можете снижать затраты без влияния на производительность. Вы также можете выбирать вычислительные ресурсы, соответствующие вашей рабочей нагрузке, — например, использовать более мощные экземпляры для тяжёлых задач обработки и более лёгкие для простых запросов. Эта гибкость помогает оптимизировать расходы, сохраняя хорошую производительность.
Для AI-приложений, которым необходимо выполнять поиск по разным типам данных вместе, Zilliz Cloud поддерживает гибридный поиск. Вы можете выполнять поиск по текстовым эмбеддингам, векторам изображений и другим типам данных в одном запросе. Платформа также поддерживает различные метрики сходства, такие как Cosine, Euclidean и Inner Product, поэтому она подходит для разных моделей машинного обучения и сценариев использования. По мере роста ваших данных система может горизонтально масштабироваться, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы вы могли поддерживать хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
Ключевые различия
Методология поиска
Couchbase: Couchbase не поддерживает векторный поиск нативно, но имеет обходные решения. Вы можете хранить векторные эмбеддинги в JSON-документах и использовать Full Text Search (FTS) для приблизительного векторного поиска путём токенизации векторов. Или вы можете интегрироваться с внешними библиотеками, такими как FAISS, или выполнять вычисление сходства на уровне приложения. Эти методы гибкие, но требуют больше усилий по реализации.
Zilliz Cloud: Созданный для векторного поиска, Zilliz Cloud использует оптимизированные методы индексирования, такие как IVF и графовые техники, для высокопроизводительного поиска по сходству. AutoIndex устраняет необходимость в ручной настройке, поэтому разработчики могут просто сосредоточиться на написании кода.
Данные
Couchbase: Обрабатывает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные с помощью своей документной модели JSON. Хотя она гибкая, она не оптимизирована для высокоразмерных векторных данных и требует кастомизации.
Zilliz Cloud: Для неструктурированных и векторизованных данных. Поддерживает гибридный поиск, позволяет выполнять запросы по текстовым эмбеддингам, векторам изображений и другим типам данных, идеально подходит для приложений на базе ИИ.
Масштабируемость и производительность
Couchbase: Горизонтальная масштабируемость и высокая пропускная способность для операций на основе документов. Но производительность векторного поиска зависит от выбранной интеграции или вычислений на уровне приложения, которые могут плохо масштабироваться для очень больших наборов данных.
Zilliz Cloud: Масштабируется для крупных ИИ-нагрузок, использует распределенную архитектуру для сохранения производительности по мере роста данных. Многоуровневое хранение оптимизирует соотношение стоимости и производительности для данных, к которым обращаются реже.
Гибкость и кастомизация
Couchbase: Широкие возможности кастомизации для приложений общего назначения. Разработчики полностью контролируют реализацию векторного поиска — от хранения до вычисления сходства.
Zilliz Cloud: Гибкость в метриках сходства (например, Cosine, Euclidean, Inner Product) и несколько вариантов развертывания (полностью управляемые сервисы и BYOC), но кастомизация больше сосредоточена на сценариях использования векторов.
Интеграция и экосистема
Couchbase: Интегрируется с существующей корпоративной экосистемой, имеет SDK для нескольких языков программирования и совместим с внешними поисковыми библиотеками для специфических векторных потребностей.
Zilliz Cloud: Нативно интегрируется с рабочими процессами AI/ML, совместим с Milvus и такими инструментами, как DsPy и LangChain. Упрощает разработку приложений на основе векторов благодаря своим API.
Простота использования
Couchbase: Разработчикам нужно самостоятельно настраивать и реализовывать векторный поиск, что может быть сложным и трудоемким. Доступны обширная документация и поддержка сообщества, но порог вхождения для продвинутых сценариев использования высок.
Zilliz Cloud: Прост в использовании, автооптимизация и минимальная настройка. Абстрагирует управление инфраструктурой, чтобы разработчики могли сосредоточиться на задачах AI/ML, не беспокоясь об обслуживании базы данных.
Стоимость
Couchbase: Стоимость варьируется в зависимости от развертывания и вычислительных накладных расходов векторного поиска. Операционные расходы могут увеличиться, если для векторного индексирования или вычисления сходства используются внешние инструменты.
Zilliz Cloud: Предсказуемое ценообразование с управляемыми сервисами. Многоуровневое хранение и настраиваемые вычислительные ресурсы помогают оптимизировать стоимость, особенно для крупномасштабных нагрузок.
Безопасность
Couchbase: Имеет надежные варианты безопасности, шифрование, ролевое управление доступом и интеграцию с корпоративными системами аутентификации. Но защита дополнительных интеграций векторного поиска требует кастомной реализации.
Zilliz Cloud: Безопасность корпоративного уровня с шифрованием, управлением доступом и функциями соответствия требованиям. Управляемые сервисы имеют встроенные средства безопасности, поэтому разработчикам не приходится заниматься этим самостоятельно.
Когда выбирать Couchbase
Couchbase — хороший выбор, когда вам нужна гибкая распределенная база данных, способная обрабатывать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные в крупномасштабных приложениях. Ее документная модель JSON и масштабируемость делают ее подходящей для управления контентом, мобильных приложений и IoT-нагрузок. Для векторного поиска Couchbase может выполнять базовые или приближенные запросы по сходству через Full Text Search или кастомные интеграции, что хорошо, если векторный поиск является второстепенной функцией в более крупном приложении. Разработчики, которым нужен высокий уровень контроля и гибкости в конфигурациях базы данных, интеграциях и поисковых алгоритмах, получат наибольшую пользу от подключаемой архитектуры Couchbase.
Когда выбирать Zilliz Cloud
Zilliz Cloud хорошо подходит для AI-приложений, которым нужен эффективный крупномасштабный векторный поиск. Его специализированная векторная база данных нативно обрабатывает высокоразмерные embeddings для таких сценариев, как рекомендательные системы, компьютерное зрение и retrieval-augmented generation. Благодаря таким функциям, как AutoIndex для автоматической оптимизации производительности, гибридный поиск по нескольким типам данных и управляемые сервисы, Zilliz Cloud устраняет необходимость ручной настройки и управления инфраструктурой. Это хорошо для разработчиков, которым нужен бесшовный векторный поиск, которым необходимо работать с разнообразными embedding-данными и которые хотят систему, оптимизированную для AI/ML-процессов, без необходимости реализовывать пользовательские решения.
Заключение
Couchbase и Zilliz Cloud хороши для разных задач. Couchbase — это гибкая база данных общего назначения с обходными решениями для векторного поиска, хорошо подходящая для сложных многофункциональных систем, где векторный поиск не является основным фокусом. Zilliz Cloud специализируется на векторном поиске и рабочих нагрузках AI/ML, оптимизирована для приложений, ориентированных на embeddings. В конечном счете выбор зависит от вашего сценария использования, данных, которыми вы управляете, и того, насколько важен векторный поиск в вашем приложении. Тщательно подумайте об этих факторах, чтобы выбрать подходящую технологию для себя.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Couchbase и Zilliz Cloud, но для их оценки нужно исходить из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг с вашими собственными наборами данных и шаблонами запросов будет ключевым фактором при принятии решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент бенчмаркинга для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать разные 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 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 open-source лицензии MIT, 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 бенчмарков или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных 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
Stop Building AI Data Infra for the Wrong Stage
Learn how AI data infrastructure should evolve from prototype to enterprise scale, and when Vector Lakebase becomes the right architecture for AI apps.
DeepSeek-OCR Explained: Optical Compression for Scalable Long-Context and RAG Systems
Discover how DeepSeek-OCR uses visual tokens and Contexts Optical Compression to boost long-context LLM efficiency and reshape RAG performance.
Why Deepseek is Waking up AI Giants Like OpenAI And Why You Should Care
Discover how DeepSeek R1's open-source AI model with superior reasoning capabilities and lower costs is disrupting the AI landscape and challenging tech giants like OpenAI.
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.