Elasticsearch против Vald: выбор правильной 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 будут рассмотрены две известные базы данных с возможностями векторного поиска: Elasticsearch и Vald. Каждая из них предоставляет надежные возможности для работы с векторным поиском — важнейшей 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 и Vald, 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Elasticsearch — это поисковая система на базе Apache Lucene с векторным поиском в качестве дополнения. Vald — это специализированная векторная база данных. 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 решением для ресурсоемких приложений 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 по релевантности. Он отлично подходит для сценариев, где требуются сложные поисковые запросы и получение данных в реальном времени. С ростом приложений ИИ Elasticsearch добавил возможности векторного поиска, поэтому он может выполнять поиск по сходству и семантический поиск, что необходимо для сценариев использования ИИ, таких 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 индексирования, а затем сериализацию этих буферов как части сегментов при необходимости. Сегменты периодически объединяются для оптимизации, а поисковые запросы объединяют векторные совпадения по всем сегментам.
Для векторного индексирования Elasticsearch использует алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World), который создает граф, где похожие векторы соединены друг с другом. Он выбран благодаря своей простоте, сильным показателям в бенчмарках и способности обрабатывать инкрементальные обновления без необходимости полного переобучения индекса. Система обычно выполняет векторный поиск за десятки или сотни миллисекунд, что намного быстрее подходов полного перебора.
Техническая архитектура Elasticsearch — одна из его самых сильных сторон. Система поддерживает поиск без блокировок даже во время параллельного индексирования и обеспечивает строгую согласованность между разными полями при обновлении документов. Поэтому если вы обновляете и векторные, и ключевые поля, поиск увидит либо все старые значения, либо все новые значения — согласованность данных гарантирована. Хотя система может масштабироваться за пределы доступной RAM, производительность оптимальна, 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 вы можете выполнять гибридный поиск, сочетающий векторную близость с результатами полнотекстового поиска. Векторный поиск полностью совместим с функциями безопасности Elasticsearch, агрегациями и сортировкой индексов, поэтому это полноценное решение для современных сценариев поиска.
Vald: обзор и базовая технология
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для обработки миллиардов векторов и может легко масштабироваться по мере роста ваших потребностей. Самое интересное в Vald то, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших возможностей Vald — то, как он обрабатывает индексирование. Обычно при построении индекса все должно останавливаться. Но Vald устроен умнее: он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных индекса, так что вам не придется беспокоиться о потере всего в случае сбоя.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать ввод и вывод данных, что позволяет ему хорошо работать с gRPC. Он также создан для бесперебойной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавлять вычислительные мощности или память, когда это нужно. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объемы информации.
Еще один полезный прием Vald — репликация индексов. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если у одной машины возникнет проблема, поиск все равно будет работать нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, поэтому вам не нужно об этом беспокоиться. Все это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надежно искать по огромным объемам векторных данных.
Ключевые различия
При выборе между Elasticsearch и Vald для векторного поиска ваш выбор будет зависеть от вашего сценария использования. Давайте сравним их по областям, которые наиболее важны для инженерных команд.
Базовая технология поиска
Elasticsearch использует алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для векторного поиска. HNSW создает граф, соединяющий похожие векторы, делая поиск быстрее и эффективнее. Поиск выполняется за миллисекунды, со строгой согласованностью при обновлении полей.
Vald использует другой подход — алгоритм NGT для поиска по векторной близости. Он рассчитан на миллиарды векторов, а его архитектура ориентирована на векторные операции.
Управление данными и индексирование
Elasticsearch хорошо справляется с обработкой данных. Он сочетает полнотекстовый поиск с векторными возможностями, поэтому вы можете смешивать поиски по векторному сходству с фильтрами по ключевым словам. Система использует неизменяемые сегменты для организации данных и периодически объединяет их для оптимизации.
Vald ориентирован на распределённую индексацию. Его главная особенность — возможность обновлять индексы на нескольких машинах, не останавливая поиск. Это означает, что вы можете выполнять поиск, пока обновляете свои данные, что очень полезно для приложений, которые должны быть всегда доступны.
Интеграция и сценарии использования
Elasticsearch хорош, если вам нужны и традиционный поиск, и векторный поиск. Его векторный поиск хорошо интегрируется с существующими функциями Elasticsearch, такими как безопасность, агрегации и сортировка индексов. Если вы уже используете Elasticsearch или вам нужно полноценное поисковое решение, то Elasticsearch — хороший выбор.
Vald предназначен для интеграции векторного поиска через gRPC. Он создан для облака и ориентирован на векторные операции. Если ваша основная потребность — чистый векторный поиск в масштабе, то специализация Vald может быть более подходящей.
Масштабирование и надёжность
Elasticsearch лучше всего работает, когда векторные данные помещаются в память, но может масштабироваться за пределы RAM. Он обеспечивает согласованность во время обновлений и поддерживает параллельные операции без блокировок.
Vald использует репликацию индексов между машинами для надёжности. Он автоматически управляет распределением и балансировкой данных, поэтому устойчив к отказам машин. Эта архитектура хорошо подходит для крупномасштабных векторных операций.
Когда выбирать Elasticsearch, а когда Vald
Elasticsearch: для комбинированных поисковых задач
Elasticsearch лучше всего подходит, когда вам нужно полноценное поисковое решение, которое обрабатывает как традиционный, так и векторный поиск. Это правильный выбор, если вашему приложению нужны поиск по тексту, запросы к структурированным данным и поиск по векторному сходству вместе. Платформа хороша для компаний, которые уже используют ELK Stack для логирования или поиска, нуждаются в строгой согласованности данных или хотят сочетать векторный поиск с текстовой фильтрацией. Примеры — платформы электронной коммерции, использующие сходство изображений с текстовыми фильтрами, системы рекомендаций контента, смешивающие семантический поиск и поиск по ключевым словам, или системы поиска документов, которым нужны как векторные эмбеддинги, так и полнотекстовый поиск.
Vald: для чистого векторного поиска в масштабе
Vald — лучший выбор, когда вам нужно эффективно обрабатывать огромные объёмы векторных данных. Он создан для приложений, которым нужен чистый поиск по векторному сходству в масштабе, особенно когда критически важна непрерывная индексация. Vald хорош для сценариев, где у вас есть миллиарды векторов, нужно обновлять индексы без простоя или требуется система, которая автоматически обрабатывает распределённые операции и переключения при отказах. Это подходит для крупномасштабного поиска похожих изображений, рекомендательных движков реального времени или любого приложения, где векторные операции являются главным требованием.
Заключение
Выбор между Elasticsearch и Vald остаётся за вами. Elasticsearch — это полноценная платформа, которая сочетает традиционный поиск с векторными возможностями, поэтому она хороша для приложений, которым нужно и то и другое. Vald — специализированное решение для чистого векторного поиска в масштабе с сильными распределёнными возможностями. Ваш выбор должен основываться на том, нужна ли вам поисковая платформа с векторными возможностями (Elasticsearch) или решение для векторного поиска (Vald). Учитывайте вашу существующую инфраструктуру, масштаб необходимых вам векторных операций и то, нужны ли вам дополнительные поисковые функции помимо векторного сходства.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Elasticsearch и Vald, но для их оценки вам нужно оценивать их на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом 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 распределённых 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
Zilliz Cloud Audit Logs Goes GA: Security, Compliance, and Transparency at Scale
Zilliz Cloud Audit Logs are now GA, giving enterprises real-time visibility, compliance-ready trails, and stronger security across AWS, GCP, and Azure.
Why I’m Against Claude Code’s Grep-Only Retrieval? It Just Burns Too Many Tokens
Learn how vector-based code retrieval cuts Claude Code token consumption by 40%. Open-source solution with easy MCP integration. Try claude-context today.
Introducing Zilliz MCP Server: Natural Language Access to Your Vector Database
Developers can easily manage and query vector databases with natural language via Zilliz MCP Server in AI-native environments.
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.