Elasticsearch vs Vearch: выбор подходящей базы данных для GenAI-приложений
По мере развития приложений на основе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений трудно переоценить. В этой публикации блога будут рассмотрены две заметные базы данных с возможностями векторного поиска: Elasticsearch и Vearch. 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 Vearch, 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 уменьшения 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.
Elasticsearch — это поисковая система на основе Apache Lucene с векторным поиском в виде дополнения. Vearch — специализированная векторная база данных. В этой публикации 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 ресурсоемких приложений и аналитики журналов. 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, поэтому он может выполнять поиск по сходству и семантический поиск, что требуется для таких вариантов использования ИИ, как распознавание изображений, поиск 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, а затем сериализацию этих буферов как части сегментов при необходимости. Сегменты периодически объединяются для оптимизации, а поисковые запросы комбинируют 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 выполняет векторный поиск обычно за десятки или сотни миллисекунд, намного быстрее, чем подходы полного перебора.
Техническая архитектура Elasticsearch — одна из его самых сильных сторон. Система поддерживает поиск без блокировок даже во время параллельной индексации и сохраняет строгую согласованность между различными 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 базовых возможностей векторного поиска, Elasticsearch предоставляет практичные функции интеграции, которые делают его чрезвычайно ценным. Векторный поиск можно сочетать с традиционными фильтрами Elasticsearch, поэтому можно выполнять гибридный поиск, который объединяет 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.
Что такое Vearch? Обзор и базовая технология
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужны быстрые и эффективные поиски по сходству. Это как усиленная база данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми сложными векторными embeddings, которые лежат в основе многих современных AI-технологий.
Одна из самых крутых вещей в Vearch — это гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или текст), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Поэтому вы можете выполнять сложные запросы вроде «найти товары, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». И это также быстро — речь идет о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch спроектирован так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную конфигурацию, как команда компьютеров, работающих вместе. У вас есть разные типы узлов (master, router и partition server), которые выполняют разные задачи: от управления метаданными до хранения и вычисления данных. Это позволяет Vearch масштабироваться горизонтально и оставаться надежным по мере роста ваших данных. Вы можете добавлять больше машин, чтобы обрабатывать больше данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть приятные функции, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в индекс в реальном времени, поэтому результаты поиска всегда актуальны. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что удобно для сложных данных. Также есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Vearch гибок в методах индексирования (IVFPQ и HNSW) и поддерживает как CPU-, так и GPU-версии, поэтому вы можете оптимизировать его под свое конкретное оборудование и сценарий использования. Независимо от того, создаете ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое AI-приложение, которому нужно быстрое сопоставление по сходству, Vearch предоставляет инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия
Elasticsearch vs Vearch для векторного поиска: руководство для разработчика
При выборе между Elasticsearch и Vearch в качестве инструмента векторного поиска нужно сравнить их по нескольким параметрам. Оба обладают возможностями векторного поиска, но удовлетворяют разные потребности и особенно хорошо проявляют себя в разных сценариях. Вот краткий обзор, который поможет вам выбрать подходящий инструмент для вашего сценария использования.
Методология поиска
Elasticsearch: Elasticsearch использует векторный поиск с алгоритмом HNSW (Hierarchical Navigable Small World) через Apache Lucene. HNSW строит граф, в котором похожие векторы соединены, поэтому поиск можно выполнять эффективно. Он поддерживает гибридные запросы, сочетая поиск на основе векторов с традиционными фильтрами на основе ключевых слов, поэтому он хорошо подходит для приложений, которым нужны сложные комбинации запросов.
Vearch:Vearch также поддерживает HNSW и IVFPQ (Inverted File with Product Quantization). HNSW хорош для скорости и точности, IVFPQ хорош для эффективности использования памяти, особенно при использовании GPU. Vearch создан для AI-приложений и в значительной степени ориентирован на сопоставление по сходству между векторными эмбеддингами.
Обработка данных
Elasticsearch: Elasticsearch предназначен для структурированных и полуструктурированных данных. Он может обрабатывать неструктурированные данные (например, текст и эмбеддинги), но его основа — полнотекстовый поиск. Он объединяет поиск и аналитику с векторным поиском, поэтому хорошо подходит для гибридных сценариев использования.
Vearch: Vearch предназначен для неструктурированных данных, в частности для векторных эмбеддингов. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что полезно для AI-приложений, где сущности имеют несколько эмбеддингов (например, текстовые и графические эмбеддинги). Он также хорошо обрабатывает обновления в реальном времени, поэтому результаты поиска остаются актуальными.
Масштабируемость и производительность
Elasticsearch: Elasticsearch масштабируется горизонтально по кластерам и хорошо работает, когда векторные данные помещаются в память. Он обрабатывает большие наборы данных, сегментируя данные и периодически объединяя их, но производительность снижается, если запросы превышают доступную RAM.
Vearch: Архитектура Vearch предназначена для масштабируемости. Он использует кластерный дизайн с выделенными ролями узлов — master, router и partition servers. Это позволяет Vearch плавно масштабироваться по мере роста данных или трафика, а отдельные узлы могут обрабатывать ресурсоемкие векторные операции. Поддержка GPU также доступна для требовательных AI-нагрузок.
Гибкость и настройка
Elasticsearch: Elasticsearch хорошо сочетает векторный поиск со своими зрелыми возможностями полнотекстового поиска. Вы можете фильтровать и сортировать результаты с использованием традиционных полей, одновременно выполняя сопоставление по векторному сходству. Он также поддерживает агрегации и гибридный поиск, поэтому хорошо подходит для различных моделей данных.
Vearch: Vearch обладает высокой настраиваемостью для AI-сценариев, таких как рекомендательные системы и мультимедийный поиск. У него есть индексирование в реальном времени, и он поддерживает вычисления как на CPU, так и на GPU, поэтому вы можете настраивать производительность в зависимости от вашего оборудования. Он также поддерживает несколько методов векторного индексирования, поэтому у вас есть дополнительный уровень гибкости.
Интеграция и экосистема
Elasticsearch: Как зрелый инструмент, Elasticsearch хорошо интегрируется со многими экосистемами и фреймворками, включая Kibana для визуализации и Logstash для загрузки данных. Он совместим с вашими существующими рабочими процессами, поэтому это более безопасный выбор, если вы уже используете его экосистему.
Vearch: Vearch менее зрелый, но более специализированный. Его Python SDK упрощает интеграцию в AI-пайплайны, особенно для приложений машинного и глубокого обучения. У него нет более широкой экосистемы Elasticsearch, но он ориентирован на AI-приложения, поэтому хорошо подходит для систем, активно использующих эмбеддинги.
Простота использования
Elasticsearch: Elasticsearch прост в использовании, если вы уже знакомы с его экосистемой. Но его возможности векторного поиска относительно новые, поэтому вам может потребоваться их настроить и иметь некоторую экспертизу. Его документация и поддержка сообщества — большой плюс.
Vearch: Vearch проще для AI-сценариев использования из коробки. Его Python SDK и индексирование в реальном времени упрощают разработчикам работу с эмбеддингами. Но его экосистема уже, и меньшая поддержка сообщества может быть проблемой для некоторых.
Соображения стоимости
Elasticsearch: Стоимость зависит от размера вашего кластера и объема данных. Управляемые сервисы Elasticsearch могут добавить удобство, но увеличивают стоимость. Также может потребоваться больше памяти для оптимальной производительности векторного поиска, и это увеличит стоимость.
Vearch: Vearch разработан для крупномасштабных AI-приложений. Поддержка GPU может увеличить стоимость оборудования, но обеспечивает значительный прирост производительности. В зависимости от вашего сценария использования это может быть более выгодным вариантом для приложений, ориентированных на AI.
Функции безопасности
Elasticsearch: Elasticsearch имеет надежные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и контроль доступа. Все они интегрированы в его ядро и управляемые сервисы, поэтому он соответствует корпоративным стандартам безопасности.
Vearch: Vearch имеет меньше функций безопасности из коробки, но поддерживает базовую аутентификацию и контроль доступа. Для приложений, которым требуется расширенная безопасность, вам нужно будет вручную реализовать дополнительные уровни.
Когда выбирать Elasticsearch
Elasticsearch подходит для сценариев использования, которые сочетают векторный поиск с традиционным поиском и аналитикой по большим данным. Он отлично подходит для сценариев гибридного поиска, где нужно смешивать полнотекстовый поиск, фильтрацию по ключевым словам и запросы на векторное сходство. Если вы уже используете Elasticsearch для аналитики логов, поиска в e-commerce или корпоративного поиска и хотите использовать его надежную экосистему, масштабируемость и интеграции, тогда это хороший выбор. Если вам нужны сложные запросы, ранжирование релевантности или совместимость с Kibana и Logstash, тогда Elasticsearch — надежный вариант.
Когда выбирать Vearch
Vearch подходит для AI-приложений, которые в значительной степени опираются на векторные эмбеддинги, такие как рекомендательные системы, поиск похожих изображений и сценарии использования генеративного AI. Он разработан для неструктурированных векторных данных и отлично подходит для индексации в реальном времени и производительности с ускорением на GPU. Vearch может обрабатывать несколько векторных полей на документ и поддерживает различные методы индексирования, поэтому он идеально подходит для сложных моделей данных в AI. Если вы сосредоточены на мультимедийном поиске или приложениях, ориентированных на эмбеддинги, с потребностями в масштабируемости, тогда Vearch — решение для вас.
Итоги
Elasticsearch и Vearch оба хорошо подходят для векторного поиска, но по разным причинам. Elasticsearch универсален, имеет экосистему и возможности гибридного поиска, поэтому это надежный вариант для традиционных и новых поисковых нагрузок. Vearch оптимизирован для AI-приложений и обеспечивает быстрый и эффективный поиск сходства для сценариев использования с интенсивным применением эмбеддингов. Выбирайте между этими двумя решениями на основе вашего сценария использования, типа данных и требований к производительности, чтобы технология соответствовала целям вашего проекта.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Elasticsearch и Vearch, но для их оценки вам нужно оценивать их на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может с этим помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для сравнения производительности 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 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 сценариям 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 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 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
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
Why Teams Are Migrating from Weaviate to Zilliz Cloud — and How to Do It Seamlessly
Explore how Milvus scales for large datasets and complex queries with advanced features, and discover how to migrate from Weaviate to Zilliz Cloud.
Zilliz Cloud Now Available in Azure North Europe: Bringing AI-Powered Vector Search Closer to European Customers
The addition of the Azure North Europe (Ireland) region further expands our global footprint to better serve our European customers.
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.