Elasticsearch против Deep Lake: выбор подходящей базы данных для приложений GenAI
По мере развития приложений на основе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений невозможно переоценить. В этой статье блога мы рассмотрим две известные базы данных с возможностями векторного поиска: Elasticsearch и Deep Lake. Каждая из них предоставляет надежные возможности для работы с векторным поиском — важной функцией для таких приложений, как рекомендательные системы, поиск изображений и семантический поиск. Наша цель — предоставить разработчикам и инженерам понятное сравнение, которое поможет решить, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Elasticsearch и Deep Lake, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, 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 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 расширениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Elasticsearch — это поисковый движок на базе Apache Lucene, а Deep Lake — это озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов. У обоих есть возможности векторного поиска в виде дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Elasticsearch: обзор и базовая технология
Elasticsearch — это поисковый движок с открытым исходным кодом, построенный поверх библиотеки Apache Lucene. Он известен индексированием в реальном времени и полнотекстовым поиском, поэтому является популярным выбором для приложений с высокой нагрузкой и аналитики журналов. Elasticsearch позволяет быстро и эффективно выполнять поиск и анализ больших объемов данных.
Elasticsearch был создан для поиска и аналитики, с такими функциями, как нечеткий поиск, сопоставление фраз и ранжирование по релевантности. Он отлично подходит для сценариев, где требуются сложные поисковые запросы и извлечение данных в реальном времени. С ростом числа приложений ИИ Elasticsearch добавил возможности векторного поиска, благодаря чему он может выполнять поиск по сходству и семантический поиск, необходимые для таких сценариев использования ИИ, как распознавание изображений, извлечение документов и генеративный ИИ.
Векторный поиск
Векторный поиск интегрирован в Elasticsearch через Apache Lucene. Lucene организует данные в неизменяемые сегменты, которые периодически объединяются, векторы добавляются в сегменты так же, как и другие структуры данных. Процесс включает буферизацию векторов в памяти во время индексации, затем сериализацию этих буферов как части сегментов при необходимости. Сегменты периодически объединяются для оптимизации, а поисковые запросы объединяют векторные совпадения по всем сегментам.
Для векторной индексации Elasticsearch использует алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World), который создает граф, где похожие векторы соединены друг с другом. Он выбран благодаря своей простоте, высоким результатам в бенчмарках и способности обрабатывать инкрементальные обновления без необходимости полного переобучения индекса. Система обычно выполняет векторный поиск за десятки или сотни миллисекунд, что значительно быстрее, чем подходы полного перебора.
Техническая архитектура Elasticsearch — одно из его главных преимуществ. Система поддерживает поиск без блокировок даже при одновременной индексации и сохраняет строгую согласованность между различными полями при обновлении документов. Поэтому если вы обновляете и векторные, и ключевые поля, поисковые запросы увидят либо все старые значения, либо все новые значения, согласованность данных гарантирована. Хотя система может масштабироваться за пределы доступной оперативной памяти, производительность оптимизируется, когда векторные данные помещаются в память.
Помимо основных возможностей векторного поиска, Elasticsearch предоставляет практичные функции интеграции, которые делают его чрезвычайно ценным. Векторный поиск можно комбинировать с традиционными фильтрами Elasticsearch, поэтому можно выполнять гибридный поиск, сочетающий векторное сходство с результатами полнотекстового поиска. Векторный поиск полностью совместим с функциями безопасности Elasticsearch, агрегациями и сортировкой индекса, поэтому это комплексное решение для современных сценариев поиска.
Что такое Deep Lake? Обзор и ключевая технология
Deep Lake — это специализированная база данных, созданная для работы с векторными и мультимедийными данными, такими как изображения, аудио, видео и другие неструктурированные типы, широко используемые в ИИ и машинном обучении. Она функционирует одновременно как озеро данных и векторное хранилище:
- Как озеро данных: Deep Lake поддерживает хранение и организацию неструктурированных данных (изображений, аудио, видео, текста и форматов вроде NIfTI для медицинской визуализации) в формате с контролем версий. Такая организация повышает производительность в задачах глубокого обучения. Она обеспечивает быстрые запросы и визуализацию наборов данных, упрощая создание высококачественных обучающих наборов для моделей ИИ.
- Как векторное хранилище: Deep Lake разработан для хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных метаданных (например, текста, JSON, изображений). Данные можно хранить локально, в вашем облачном окружении или в управляемом хранилище Deep Lake. Он легко интегрируется с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, упрощая разработку приложений Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake использует индекс Hierarchical Navigable Small World (HNSW), основанный на пакете Hnswlib с добавленными оптимизациями, для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). Это позволяет выполнять запросы по более чем 35 миллионам эмбеддингов менее чем за 1 секунду. Уникальные особенности включают многопоточность для более быстрого создания индекса и эффективное управление памятью для снижения использования оперативной памяти.
По умолчанию Deep Lake использует линейный поиск эмбеддингов для наборов данных объемом до 100 000 строк. Для более крупных наборов данных он переключается на ANN, чтобы сбалансировать точность и производительность. API позволяет пользователям настраивать этот порог при необходимости.
Хотя индекс Deep Lake не используется для комбинированного поиска по атрибутам и векторам (который в настоящее время опирается на линейный поиск), будущие обновления устранят это ограничение, чтобы еще больше улучшить его функциональность.
Deep Lake как векторное хранилище: Deep Lake предоставляет надежное решение для хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных с ними метаданных, включая текст, JSON, изображения, аудио- и видеофайлы. Вы можете хранить данные локально, в предпочитаемой вами облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Deep Lake также предлагает бесшовную интеграцию с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, позволяя разработчикам легко создавать приложения Retrieval Augmented Generation (RAG).
Ключевые различия
При выборе решения для векторного поиска понимание различий между Elasticsearch и Deep Lake поможет вам сделать правильный выбор для вашего сценария использования. Оба поддерживают векторный поиск, но предназначены для разных сценариев использования и требований.
Архитектура поиска и производительность
И Elasticsearch, и Deep Lake используют алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для векторного поиска, но реализуют его по-разному. Elasticsearch поддерживает векторный поиск через Apache Lucene, хранит векторы в неизменяемых сегментах, которые периодически объединяются. Такая архитектура обеспечивает производительность поиска в миллисекундах и поиск без блокировок во время параллельной индексации. Система обеспечивает строгую согласованность при обновлениях полей и хорошо работает, когда векторные данные помещаются в память.
Deep Lake ориентирован на обработку крупномасштабных векторных операций. Он может выполнять запросы по более чем 35 миллионам эмбеддингов менее чем за 1 секунду, используя многопоточность для более быстрого создания индексов и эффективного управления памятью. Для небольших наборов данных объемом менее 100 000 строк Deep Lake по умолчанию использует линейный поиск для обеспечения точности. По мере роста наборов данных он переключается на ANN (Approximate Nearest Neighbor) поиск, чтобы сбалансировать производительность и точность.
Возможности управления данными
Elasticsearch отлично справляется с традиционными поисковыми данными, он предоставляет возможности полнотекстового поиска с нечетким сопоставлением и сопоставлением фраз. Он имеет индексацию в реальном времени и надежную поддержку структурированных и полуструктурированных данных. Одной из его сильных сторон является возможность выполнять гибридный поиск, который объединяет векторное сходство с результатами текстового поиска, сохраняя при этом сложное ранжирование релевантности.
Deep Lake использует другой подход: он ориентирован на управление данными для ИИ и ML. Система имеет встроенную поддержку неструктурированных типов данных, включая изображения, аудио и видео. Она имеет встроенный контроль версий для наборов данных и гибкие варианты хранения в локальных, облачных или управляемых средах. Deep Lake выделяется поддержкой специализированных форматов, таких как NIfTI для медицинской визуализации, и бесшовной интеграцией с рабочими процессами обучения машинного обучения.
Интеграция и экосистема
Elasticsearch имеет зрелую экосистему, в которой векторный поиск работает наряду с традиционным поиском. Система имеет полноценные функции безопасности, мощные агрегации и сортировку индексов. Вся функциональность векторного поиска полностью совместима с существующими инструментами Elasticsearch, поэтому это отличный выбор, если вы уже инвестировали в экосистему Elasticsearch.
Экосистема Deep Lake построена вокруг современных рабочих процессов ИИ и ML. Он бесшовно интегрируется с популярными инструментами ИИ, такими как LangChain и LlamaIndex, что делает его идеальным для приложений RAG (Retrieval Augmented Generation). Его архитектура имеет прямое подключение к рабочим процессам ИИ/ML и гибкие варианты облачного хранения, чтобы команды могли сохранять предпочитаемую настройку инфраструктуры.
Практические соображения
При выборе между этими инструментами в игру вступает несколько факторов. Elasticsearch — это поисковая система общего назначения с векторными возможностями, тогда как Deep Lake ориентирован на рабочие нагрузки AI/ML и неструктурированные данные. С точки зрения производительности Elasticsearch хорошо работает, когда векторные данные помещаются в памяти, Deep Lake адаптирует свою стратегию поиска в зависимости от размера набора данных. Опыт разработки также отличается: Elasticsearch имеет зрелую экосистему и обширную документацию, тогда как Deep Lake ориентирован на упрощенную интеграцию со сценариями использования AI/ML.
У обоих есть свои ограничения. Elasticsearch требует тщательного управления памятью, чтобы хорошо работать с большими векторными наборами данных. Deep Lake имеет некоторые ограничения при выполнении комбинированного поиска по атрибутам и векторам, это будет решено в предстоящих релизах.
Стоимость и ресурсы
Требования к ресурсам и структура затрат этих систем отражают их различный подход. Elasticsearch требуется много памяти для хорошей работы, особенно при векторном поиске в масштабе. Deep Lake предлагает управляемые варианты хранения, чтобы снизить операционные накладные расходы. Оба могут быть развернуты локально или в облаке, поэтому у организаций есть гибкость в выборе инфраструктуры.
Когда выбирать Elasticsearch
Elasticsearch — подходящий вариант, когда вам нужна проверенная поисковая система, способная обрабатывать как традиционный, так и векторный поиск в масштабе. Он идеально подходит для приложений, которым нужен поиск в реальном времени по большим объемам текстовых данных и поиск по векторному сходству, таких как платформы электронной коммерции, объединяющие описания товаров с сходством изображений, системы рекомендаций контента, сочетающие релевантность текста с семантическим сходством, или платформы анализа логов, которым нужен как полнотекстовый, так и векторный поиск. Гибридный поиск системы, объединяющий традиционный текстовый поиск с векторным сходством, особенно ценен для компаний, которые хотят добавить AI в свою существующую поисковую инфраструктуру без перестройки всего с нуля.
Когда выбирать Deep Lake
Deep Lake — это то, где AI-first приложения раскрываются лучше всего, когда управление неструктурированными данными и векторный поиск являются ключевыми требованиями. Это лучший выбор для команд, создающих приложения машинного обучения, которым нужно управлять и версионировать большие наборы данных изображений, аудио- или видеофайлов и выполнять поиск по векторному сходству. Deep Lake особенно полезен для приложений, таких как системы компьютерного зрения, которым нужно управлять большими наборами изображений, исследовательские команды AI, которым нужен контроль версий для их обучающих данных, или RAG-приложения, которым нужно управлять как эмбеддингами, так и их исходными документами. Его нативная интеграция с AI-фреймворками и специализированная обработка мультимедийных данных делают его идеальным для команд, которые создают и развертывают AI-модели.
Заключение
В конечном счете выбор между Elasticsearch и Deep Lake сводится к вашему сценарию использования и существующей инфраструктуре. Elasticsearch — это полноценное поисковое решение, которое может удовлетворить как традиционные, так и векторные поисковые потребности, с зрелыми функциями для производственных сред и сильными гарантиями согласованности. Deep Lake — это то, где AI и ML раскрываются лучше всего благодаря превосходной обработке неструктурированных данных и нативной интеграции с современными AI-процессами. Ваше решение должно основываться на ваших потребностях: выбирайте Elasticsearch, если вам нужна надежная поисковая система общего назначения с векторными возможностями, и выбирайте Deep Lake, если ваш фокус — AI-приложения и управление неструктурированными данными с контролем версий. Учитывайте экспертизу вашей команды, существующий технологический стек и будущие потребности в масштабировании при принятии этого решения.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Elasticsearch и Deep Lake, но для их оценки нужно проводить оценку на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование с вашими собственными наборами данных и шаблонами 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 самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга 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 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 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
We spent 8 years making vector databases faster. Then we stopped.
Rarely queried embeddings still need to stay searchable. See how Vector Lakebase enables on-demand vector search without always-on compute costs.
Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform
Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.
Vector Databases vs. Time Series Databases
Use a vector database for similarity search and semantic relationships; use a time series database for tracking value changes over time.
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.