Elasticsearch против Rockset: выбор подходящей базы данных для приложений GenAI
По мере развития приложений на базе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений трудно переоценить. В этой статье блога будут рассмотрены две заметные базы данных с возможностями векторного поиска: Elasticsearch и Rockset. Каждая из них предоставляет надежные возможности для работы с векторным поиском — ключевой функцией для таких приложений, как рекомендательные системы, поиск изображений и семантический поиск. Наша цель — предоставить разработчикам и инженерам понятное сравнение, помогающее решить, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Elasticsearch vs Rockset, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запроса многомерных векторов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные характеристики изображений или атрибуты товаров. Обеспечивая эффективный поиск сходства, 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 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 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Elasticsearch — это поисковая система на основе Apache Lucene, а Rockset — база данных для поиска и аналитики; обе предлагают векторный поиск в качестве надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Elasticsearch: обзор и базовая технология
Elasticsearch — это поисковая система с открытым исходным кодом, построенная поверх библиотеки Apache Lucene. Она известна индексированием в реальном времени и полнотекстовым поиском, поэтому является популярным выбором для приложений с высокой нагрузкой и аналитики логов. Elasticsearch позволяет быстро и эффективно искать и анализировать большие объемы данных.
Elasticsearch был создан для поиска и аналитики, с такими функциями, как нечеткий поиск, сопоставление фраз и ранжирование релевантности. Он отлично подходит для сценариев, где требуются сложные поисковые запросы и извлечение данных в реальном времени. С ростом приложений ИИ Elasticsearch добавил возможности векторного поиска, чтобы выполнять поиск сходства и семантический поиск, что требуется для таких сценариев использования ИИ, как распознавание изображений, поиск документов и Generative AI.
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 поиски 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 показателям в бенчмарках и способности обрабатывать инкрементальные обновления без необходимости полного переобучения индекса. Система выполняет векторные поиски обычно за десятки или сотни миллисекунд, что намного быстрее, чем подходы полного перебора.
Техническая архитектура Elasticsearch — одно из его главных преимуществ. Система поддерживает поиск без блокировок даже во время параллельной индексации и поддерживает строгую согласованность между разными полями при обновлении документов. Поэтому если вы обновляете и векторные, и keyword-поля, поиски увидят либо все старые значения, либо все новые значения, согласованность данных гарантирована. Хотя система может масштабироваться за пределы доступной RAM, производительность оптимизируется, когда векторные данные помещаются в память.
Помимо основных возможностей векторного поиска, Elasticsearch предоставляет практичные интеграционные функции, которые делают его чрезвычайно ценным. Векторные поиски можно комбинировать с традиционными фильтрами Elasticsearch, так что вы можете выполнять гибридный поиск, который смешивает векторное сходство с результатами полнотекстового поиска. Векторный поиск полностью совместим с функциями безопасности Elasticsearch, агрегациями и сортировкой индексов, так что это полноценное решение для современных сценариев поиска.
Rockset: Обзор и основная технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Ее сильная сторона — прием, индексация и запросы данных в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны инсайты с актуальностью до текущей секунды. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых особенностей Rockset — Converged Indexing, построенный на mutable RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, поэтому это чрезвычайно эффективно для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200,000, так что он подходит для широкого спектра сценариев использования векторных эмбеддингов.
В Rockset векторный поиск встроен в ядро. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не привязан к конкретному алгоритму, так что вы можете выбрать собственную реализацию поиска. Оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной производительности.
Уникальность Rockset для векторного поиска заключается в Converged Index, который объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы в один. Это означает, что вы можете обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь запроса. Может искать по нескольким ANN-полям, поддерживает мультимодальные модели и имеет как SQL, так и REST API для интерфейса запросов.
Ключевые различия
При выборе между Elasticsearch и Rockset в качестве инструмента векторного поиска все зависит от вашего сценария использования, технических требований и ограничений. Вот разбор их возможностей, который поможет вам принять решение:
Методология поиска
Elasticsearch: Построенный на Apache Lucene, Elasticsearch использует алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. HNSW создает структуру на основе графа, поэтому он хорошо подходит для быстрого поиска и инкрементальных обновлений индекса без повторного обучения. Но векторный поиск привязан к неизменяемой сегментной структуре Lucene, поэтому производительность может снижаться во время обновлений или переиндексации.
Rockset: Rockset имеет распределенную реализацию FAISS для векторного поиска, поддерживает методы поиска KNN и ANN. Возможность динамически выбирать между алгоритмами с помощью оптимизатора на основе стоимости — большой плюс. Индексация в реальном времени и изменяемые данные в Rockset лучше подходят для сценариев использования с изменяющимися данными.
Данные
Elasticsearch: Хорошо обрабатывает структурированные и неструктурированные данные, поиски на основе текста являются сильной стороной. Интегрирует векторный поиск со своими существующими функциями, поэтому вы можете выполнять гибридные запросы, которые объединяют полнотекстовый поиск с векторным сходством.
Rockset: Обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные данные, особенно для аналитики в реальном времени. Его технология Converged Indexing объединяет несколько стратегий индексации (поиск, ANN, строковую, колоночную), поэтому она более гибкая для смешанных шаблонов запросов. Rockset может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и изменения данных почти в реальном времени, что хорошо для динамических наборов данных.
Масштабируемость и производительность
Elasticsearch: Масштабируется горизонтально путем добавления узлов, производительность оптимизирована, когда векторные данные помещаются в памяти. Но если ваш набор данных больше доступной RAM, производительность поиска снизится. Его периодическое слияние сегментов также может создавать задержки при крупномасштабных обновлениях.
Rockset: Созданный для аналитики в реальном времени в масштабе, Rockset поддерживает динамическое масштабирование на нескольких узлах. Его распределенная архитектура обеспечивает стабильную производительность по мере роста данных. Обновления в реальном времени и прием данных с низкой задержкой (1-2 секунды) хороши для сценариев использования, которым требуются данные с точностью до текущей секунды.
Гибкость и настройка
Elasticsearch: Имеет множество параметров конфигурации для запросов, моделирования данных и фильтров. Вы можете бесшовно смешивать векторное сходство и традиционный поиск, но настройка требует глубоких знаний его конфигурации и оптимизации.
Rockset: Больше гибкости в обработке разных типов запросов благодаря Converged Index и динамической оптимизации запросов. Также поддерживает SQL-запросы и REST APIs, поэтому его проще интегрировать и запрашивать, чем JSON-based query DSL Elasticsearch.
Интеграция и экосистема
Elasticsearch: Имеет богатую экосистему инструментов, Kibana для визуализации и Beats для доставки данных. Его интеграция хорошо зарекомендовала себя, особенно в стеках лог-аналитики и мониторинга.
Rockset: Интегрируется с современными конвейерами данных, Kafka, Snowflake, DynamoDB. CDC в реальном времени хорошо подходит для событийно-ориентированных архитектур и приложений, которым требуются живые обновления.
Простота использования
Elasticsearch: Имеет крутую кривую обучения из-за сложной установки и конфигурации. Документация обширная, но управление и оптимизация Elasticsearch требуют экспертизы, особенно при работе с векторным поиском и масштабированием.
Rockset: Проще настроить и поддерживать благодаря его serverless-архитектуре и интерфейсу запросов на основе SQL. Фокус на удобных для разработчиков инструментах и сценариях использования в реальном времени снижает операционную нагрузку.
Стоимость
- Elasticsearch: Open source, но может требовать значительных инфраструктурных и инженерных ресурсов для управления. Managed Elasticsearch services (e.g. Elastic Cloud or AWS OpenSearch Service) могут упростить это, но добавляют стоимость.
- Rockset: Управляемый сервис с ценообразованием pay-as-you-go, ценообразование Rockset отражает его возможности в реальном времени и простоту использования. Может быть более экономически эффективным, если вам нужна аналитика в реальном времени без управления сложной инфраструктурой.
Безопасность
- Elasticsearch: Обладает надежной системой безопасности, шифрованием TLS, ролевым контролем доступа, интеграцией с системами аутентификации. Некоторые функции требуют платной лицензии в дистрибутиве Elastic.
- Rockset: Встроенная безопасность, сквозное шифрование, ролевой контроль доступа, интеграция с облачными поставщиками идентификации. Безопасность является первостепенным элементом в его управляемом предложении.
Когда выбирать Elasticsearch
Elasticsearch — хороший выбор, когда у вас есть крупномасштабные распределенные данные и сложные поисковые запросы. Он отлично подходит для электронной коммерции, аналитики логов и поиска документов, где нужны гибридные поисковые запросы, сочетающие полнотекстовый поиск и векторное сходство. Elasticsearch хорош для сред с устоявшимися поисковыми нагрузками, где нужен точный контроль над релевантностью запросов, масштабируемость на нескольких узлах и интеграции с широким набором инструментов. Но его эффективность в векторном поиске зависит от того, насколько хорошо векторные данные помещаются в память, поэтому он лучше подходит для наборов данных, оптимизированных для операций в памяти.
Когда выбирать Rockset
Rockset — лучший выбор для аналитики в реальном времени и приложений, которым требуются обновления с низкой задержкой. Его способность принимать и запрашивать высокоскоростные потоки данных вместе с гибким векторным поиском через Converged Index делает его отличным вариантом для динамических сред, таких как событийно-ориентированные архитектуры, живые панели мониторинга и приложения на базе ИИ. Разработчики получают SQL-интерфейс запросов Rockset, быструю настройку и бессерверную архитектуру, что снижает операционную сложность. Варианты использования, требующие частых обновлений векторных эмбеддингов или нуждающиеся в бесшовной интеграции с современными конвейерами данных, оценят Rockset.
Заключение
Elasticsearch хорош своей зрелостью, гибридным поиском и нагрузками с преобладанием текста, тогда как Rockset хорош для аналитики в реальном времени и гибкой обработки запросов. Выберите подходящий инструмент для вашего варианта использования: Elasticsearch лучше подходит для устоявшихся поисковых и аналитических нагрузок с предсказуемыми потребностями масштабирования, а Rockset лучше подходит для быстро меняющихся динамических сред, которым требуются данные с точностью до текущей секунды. Оцените типы ваших данных, шаблоны запросов и требования к производительности, чтобы сделать правильный выбор для вашего проекта.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Elasticsearch и Rockset, но для их оценки вам нужно проводить оценку исходя из вашего варианта использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг 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 VectorDBBench с открытым исходным кодом для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом 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 соответствует их вариантам 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 под лицензией 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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарков или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных на VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Zilliz Cloud Delivers Better Performance and Lower Costs with Arm Neoverse-based AWS Graviton
Zilliz Cloud adopts Arm-based AWS Graviton3 CPUs to cut costs, speed up AI vector search, and power billion-scale RAG and semantic search workloads.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
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.