Эволюция и будущее векторных баз данных: мнения Чарльза, CEO Zilliz
Это первая часть нашей серии из двух публикаций в блоге об эволюции и будущем векторных баз данных и ИИ.
Векторные базы данных стали критически важной инновацией в быстро развивающейся области науки о данных и искусственного интеллекта, что обусловлено ростом объема сложных, неструктурированных данных и появлением больших языковых моделей (LLMs). Этот новый тип баз данных играет ключевую роль в управлении неструктурированными данными и их семантическом запросе с помощью векторных эмбеддингов, модернизируя доступность и анализ данных и отвечая требованиям AI-приложений следующего поколения. Опираясь на идеи Charles, CEO Zilliz, в этой публикации рассматриваются эволюция векторных баз данных, их текущая динамика и будущая траектория.
Что такое векторная база данных?
Векторная база данных — это передовая инфраструктура данных, предназначенная для управления неструктурированными данными, такими как изображения, видео и естественные языки, и выполнения запросов к ним. Мы можем использовать алгоритмы глубокого обучения, чтобы преобразовывать неструктурированные данные в новый формат данных, известный как векторные эмбеддинги. Затем мы сохраняем эти эмбеддинги в векторной базе данных, что позволяет выполнять семантические запросы к этим данным. Эта возможность особенно мощна, потому что, в отличие от традиционного поиска по ключевым словам, она позволяет нам заглядывать в семантику неструктурированных данных, предлагая более тонкий и контекстно насыщенный поисковый опыт.
Разработчики широко используют векторные базы данных при создании интеллектуальных и персонализированных рекомендательных систем, чат-ботов на базе ИИ и семантического поиска. С ростом LLMs векторные базы данных стали ключевым инфраструктурным компонентом Retrieval-Augmented Generation (RAG), предоставляя LLMs дополнительные знания в качестве контекста запроса для генерации высокорелевантных ответов.
Текущий ландшафт векторных баз данных
В настоящее время рынок наполнен многочисленными «векторными базами данных», включая специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, традиционные базы данных с плагином векторного поиска, такие как Elasticsearch, легковесные векторные базы данных, такие как Chroma, и многие другие технологии с возможностями векторного поиска, такие как FAISS. Несмотря на то что существует так много типов векторных баз данных, они не все одинаковы.
Технологии векторного поиска
Некоторые используют подходы, схожие со встроенными системами, например Chroma, которая выделяется как лидер в этом отношении. Ее преимущество заключается в минимальном размере, что делает ее чрезвычайно простой для настройки и запуска операций пользователями. Однако, как и SQLite, Chroma — это не полноценная система баз данных, а runtime-библиотека. Следовательно, ей не хватает поддержки важнейших функций, таких как сохранение данных, восстановление данных и, в особенности, масштабируемость.
Такие базы данных, как PGVector и Pinecone, приняли подход масштабирования вверх. При развертывании на более продвинутых процессорах они достигают более высокой производительности в рамках одного узла, внушая краткосрочную уверенность в своих возможностях. Однако масштабирование вверх имеет ограничения, главным образом из-за физических ограничений, накладываемых машиной с одним узлом. Pinecone, например, поддерживает значительное количество pods, но ограничен вызовами CPU в рамках одной архитектуры x86. Чтобы преодолеть эти пределы, необходимо выбирать новейшие, более дорогие архитектуры CPU.
Еще один недостаток модели масштабирования вверх — риск единой точки отказа. В случае отказа узла все данные, связанные с этим узлом, будут потеряны. В отличие от этого, распределенная архитектура, присущая подходу масштабирования наружу, обеспечивает эффективную репликацию данных и механизмы аварийного переключения. В худшем сценарии потери узла в распределенной системе, например, с 16 узлами, под угрозой оказывается только часть (1/16) данных. Восстановление этой меньшей части данных более управляемо и быстрее, что минимизирует риск полной потери данных.
Как мы создали векторную базу данных Milvus?
Прежде чем перейти к нашему пути создания Milvus, давайте обсудим сущность систем баз данных. В широком смысле комплексная система баз данных включает слой хранения, заданный формат хранения, слой оркестрации данных, отвечающий за размещение или кэширование данных в соответствующих местах, оптимизатор запросов и эффективный движок выполнения. Движок выполнения и оптимизатор запросов должны быть гибкими, чтобы адаптироваться и оптимизироваться под более широкий спектр аппаратных инфраструктур, учитывая распространение гетерогенных архитектур за последнее десятилетие. Эта гибкость опирается на различные базовые процессоры, включая современные CPU, ARM-процессоры, GPU и множество ускорителей, разработанных специально для AI-приложений. Такая интеграция позволяет создавать оптимальные планы выполнения, использующие уникальные сильные стороны каждого типа процессора, тем самым значительно повышая эффективность и производительность выполнения запросов.
Итак, какова наша философия создания системы векторной базы данных Milvus?
Принятие гетерогенных вычислений
С момента своего появления Milvus полностью ориентирован на гетерогенные вычисления, демонстрируя свою универсальность и высокую производительность на различных современных процессорах. Он поддерживает разное аппаратное обеспечение — от CPU Intel и AMD до ARM-процессоров и GPU Nvidia. Интеграционные возможности Milvus охватывают задачи обработки AI-векторов — от базовой линейной алгебры до сложных вычислений на основе графов. Эта совместимость крайне важна, поскольку каждый тип процессора имеет уникальный набор инструкций, архитектуру кэша и модель выполнения. Адаптация алгоритмов и оптимизация движка выполнения под эти отличительные особенности позволяют максимально повысить производительность и эффективность.
Поддержка как вертикальной, так и горизонтальной масштабируемости
По мере роста объемов данных масштабируемость становится критически важной задачей. Мы спроектировали систему Milvus для решения этой задачи с помощью как вертикальной (масштабирование вверх), так и горизонтальной (масштабирование наружу) масштабируемости. Эта возможность предполагает разработку разнообразных распределенных алгоритмов для облегчения масштабирования наружу и применение надежных стратегий обеспечения согласованности данных, синхронизации, репликации и восстановления в случае неожиданных сбоев системы.
Обеспечение удобного опыта разработчика от прототипирования до production
Мы предлагаем набор режимов развертывания Milvus, отвечающих уникальным потребностям разных этапов разработки: Milvus Lite для быстрого прототипирования, Milvus Standalone для приложений меньшего масштаба, Milvus Cluster для горизонтальной масштабируемости и Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus) для удобства управления. Помимо сохранения лидирующих позиций на рынке высокопроизводительных векторных баз данных, мы стремимся улучшить опыт AI-разработчиков, которые только начинают работать с поиском. Скоро мы обновим Milvus Lite, сделав его еще более удобным для начинающих и простым в использовании режимом развертывания.
Основная философия проста: реализуйте клиентский код один раз и используйте его на любом этапе разработки приложения с подходящими экземплярами Milvus — от прототипирования в Jupyter notebook до производственного сервиса, обслуживающего миллиарды документов, везде, где требуется векторный поиск.
Подробное руководство по выбору одной из четырех разных версий Milvus см. в этом блоге о том, с какой версии Milvus начать.
Как выбрать подходящую векторную базу данных для вашего бизнеса?
При рассмотрении перехода на векторную базу данных необходимо оценить два основных аспекта:
Во-первых, оцените, критична ли производительность векторного поиска для вашего бизнеса. Например, если вы создаете решение Retrieval Augmented Generation (RAG), которое ежедневно обслуживает миллионы пользователей и является ключевым для вашего бизнеса, производительность векторных вычислений становится первостепенной. В таком случае рекомендуется выбрать чистую систему векторной базы данных. Специализированная векторная база данных, такая как Zilliz Cloud, не только обеспечивает стабильную, оптимальную производительность, но и соответствует вашим требованиям SLA, обеспечивая уверенность для критически важных сервисов, где производительность не подлежит компромиссам.
Во-вторых, учитывайте прогнозируемый рост объема данных со временем. По мере того как ваш сервис работает в течение длительного периода, объем ваших наборов данных растет, делая оптимизацию затрат неизбежным фактором при принятии решений. Большинство чистых систем векторных баз данных на рынке обеспечивают превосходную производительность при меньшем потреблении ресурсов, что делает их очень экономически эффективными. В этом контексте Milvus выделяется, демонстрируя более чем в 100 раз более высокую экономическую эффективность, чем альтернативы, такие как PG Vector, OpenSearch и другие неродные решения веб-баз данных.
В дополнение к указанным выше факторам производительность, масштабируемость и функциональность входят в число ключевых метрик для оценки векторной базы данных. Более подробное руководство по оценке векторных баз данных см. в этом блоге о бенчмаркинге
Когда полномасштабная распределенная векторная база данных не нужна?
Полноразмерная векторная база данных может быть избыточной для разработчиков и организаций, работающих над прототипами или тестирующих решения RAG. Им может быть достаточно локально работающей легковесной векторной базы данных. Чтобы предоставить пользователям более оптимальный пользовательский опыт, Milvus будет более полно поддерживать локальное развертывание, адаптированное для более быстрой настройки на начальных этапах разработки.
Наше обязательство распространяется на предоставление единого опыта для разработчиков, независимо от масштаба или сложности их проекта. Пробуете ли вы AI stack на своем ноутбуке или ищете масштабируемое и готовое к production решение для векторного поиска, Milvus обеспечивает плавный путь. По мере продвижения от прототипа к production вы можете легко перейти на развертывание Docker и Kubernetes для более высокой производительности и возможностей настройки благодаря его распределенной архитектуре, а также воспользоваться преимуществами единообразных интерфейсов SDK и API. На хорошо освещенном пути вам нужно написать свою программу только один раз, и она сможет беспрепятственно работать в различных средах — от ноутбуков до дата-центров и публичных облаков. Мы стремимся расширять возможности разработчиков на каждом этапе, предлагая гибкость без ущерба для пользовательского опыта.
Каково будущее векторных баз данных?
Мы стали свидетелями расширения функциональности, предлагаемой системами векторных баз данных. В последние несколько лет эти системы в основном были сосредоточены на предоставлении одной функции: приближенного поиска ближайших соседей (ANN search). Однако ситуация меняется, и в ближайшие два года мы увидим более широкий набор функций.
Традиционно векторные базы данных поддерживали поиск на основе сходства. Теперь они расширяют свои возможности, включая точный поиск или сопоставление. Такая универсальность позволяет анализировать ваши данные через две призмы: поиск по сходству для более широкого понимания и точный поиск для выявления нюансов. Сочетая эти два подхода, пользователи могут тонко настраивать баланс между получением общего обзора и погружением в конкретные детали.
Получения наброска данных может быть достаточно для определенных ситуаций, и поиск на основе семантики работает хорошо. Однако в ситуациях, где важны мельчайшие различия, пользователи могут приблизить данные и тщательно изучить каждую запись на предмет тонких особенностей.
Векторные базы данных, вероятно, будут поддерживать дополнительные нагрузки векторных вычислений, такие как векторная кластеризация и классификация. Эти функции являются не просто дополнительными возможностями, а особенно актуальны и значимы в таких приложениях, как обнаружение мошенничества и выявление аномалий. Здесь методы обучения без учителя могут применяться для кластеризации или классификации векторных представлений, выявляя общие закономерности и потенциально предотвращая значительные потери.
В следующей части серии блога я поделюсь своими взглядами на эволюцию технологий ИИ и то, как они влияют на будущее векторных баз данных. Следите за обновлениями!
Читать далее
How Zilliz Ended Up at the Center of NVIDIA’s Unstructured Data Story at GTC 2026
If unstructured data is the context of AI, then the ceiling of AI applications will be set not just by models, but by how mature the infrastructure for unstructured data becomes.
Legal Document Analysis: Harnessing Zilliz Cloud's Semantic Search and RAG for Legal Insights
Enhance legal document analysis with Zilliz Cloud’s Semantic Search and RAG. Improve accuracy, efficiency, and scalability for contracts, case law, and compliance.
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.