HNSWlib против ScaNN: выбор подходящего инструмента векторного поиска для вашего приложения
Поскольку приложения на базе ИИ продолжают развиваться, потребность в быстрых и масштабируемых инструментах векторного поиска стала критически важной. Векторный поиск — ключевой элемент рекомендательных систем, поиска изображений, обработки естественного языка (NLP) и других областей, где критически важно находить сходства между многомерными данными. Среди множества инструментов, доступных для векторного поиска, HNSWlib и ScaNN — два широко используемых варианта, каждый из которых предлагает свои преимущества.
В этой статье мы сравним HNSWlib и ScaNN, сосредоточившись на их функциях, методологиях поиска, масштабируемости и сценариях использования, чтобы помочь вам решить, какой из них лучше подходит для ваших нужд.
Что такое векторный поиск?
Прежде чем углубляться в особенности HNSWlib и ScaNN, важно понять, что такое векторный поиск. Проще говоря, векторный поиск, или поиск векторного сходства, находит ближайшие векторы (точки данных) в многомерном пространстве к заданному вектору запроса. Эти векторы часто генерируются моделями машинного обучения, чтобы передать суть неструктурированных данных (например, смысл предложения или признаки изображения).
В отличие от традиционных баз данных, где поиск основан на точных совпадениях или фильтрации, векторный поиск фокусируется на сходстве. Цель — найти векторы, которые "близки" друг к другу на основе метрики расстояния (например, евклидова расстояния или косинусного сходства). Например, векторы могут представлять слова или предложения в обработке естественного языка (NLP), а векторный поиск помогает находить наиболее семантически похожие слова или тексты. В рекомендательных системах векторный поиск выявляет элементы, наиболее близкие к предпочтениям пользователя. Векторный поиск также играет важнейшую роль в retrieval augmented generation (RAG) — технике, которая дополняет вывод больших языковых моделей (LLMs), предоставляя им дополнительную контекстную информацию.
На рынке доступно множество решений для выполнения векторного поиска, включая:
- Библиотеки векторного поиска, такие как HNSWlib и ScaNN.
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска
Что такое HNSWlib? Обзор
HNSWlib (Hierarchical Navigable Small World) — это библиотека с открытым исходным кодом, которая реализует быстрый алгоритм приближенного поиска ближайших соседей (ANNS) на основе графов малого мира. Этот метод позволяет выполнять высокоэффективный поиск в многомерных векторных пространствах. HNSWlib популярна благодаря своему балансу между скоростью поиска и эффективностью использования памяти, что делает ее мощным инструментом для приложений, где быстрый поиск имеет решающее значение.
Основные функции и сильные стороны HNSWlib
Одно из главных преимуществ HNSWlib — ее графовый подход к векторному поиску. Библиотека строит граф, где каждый узел представляет вектор, а связи между узлами отражают близость к другим векторам. Когда выполняется запрос, алгоритм поиска перемещается по графу, чтобы найти наиболее похожие векторы.
- Поиск в памяти: HNSWlib выполняет все свои операции в памяти, что обеспечивает поиск с низкой задержкой. Это делает его отличным выбором для приложений реального времени.
- Эффективный поиск: Иерархическая графовая структура позволяет выполнять быстрый приближенный поиск ближайших соседей даже с большими наборами данных.
- Простота использования: HNSWlib легко настроить, и он не требует сложной конфигурации. Он разработан для работы «из коробки» с минимальной настройкой, что делает его отличным выбором для разработчиков, которым нужен быстрый и простой в использовании инструмент векторного поиска.
Как HNSWlib интегрирует векторный поиск
Функциональность векторного поиска HNSWlib строится вокруг его подхода на основе графов. Библиотека создает иерархический граф, а запросы обрабатываются путем обхода этого графа с переходами между узлами для поиска векторов, близких к запросу. Этот метод уменьшает количество необходимых сравнений, ускоряя процесс поиска. Однако компромисс заключается в том, что HNSWlib является инструментом приближенного поиска ближайших соседей, то есть он может не всегда возвращать точных ближайших соседей, но делает это с минимальной задержкой.
Что такое ScaNN? Обзор
ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) — это библиотека векторного поиска, разработанная Google. Она предназначена для высокоэффективной и быстрой работы с крупномасштабными наборами данных. Это мощный инструмент для приложений, которым нужен быстрый векторный поиск, например в рекомендательных системах, поиске изображений и задачах NLP. ScaNN оптимизирован для приближенного поиска ближайших соседей (ANNS), балансируя скорость и точность.
Основные функции и сильные стороны ScaNN
ScaNN создан для эффективной обработки больших наборов данных, даже содержащих миллиарды векторов. Он достигает этого за счет сочетания методов, включая разбиение на разделы, квантование и асимметричное хеширование. Эти методы помогают сократить пространство поиска и улучшить использование памяти и скорость поиска.
- Разбиение и квантование: ScaNN делит набор данных на меньшие кластеры и сжимает векторы, чтобы уменьшить использование памяти, что ускоряет поиск без слишком большой потери точности.
- Настраиваемый компромисс: ScaNN позволяет пользователям контролировать баланс между скоростью поиска и точностью, что делает его достаточно гибким для адаптации к различным сценариям использования.
- Интеграция с TensorFlow: ScaNN бесшовно интегрируется с TensorFlow, что упрощает включение в рабочие процессы машинного обучения, использующие embeddings или векторные представления.
Как ScaNN обрабатывает векторный поиск
ScaNN ориентирован на приближенный поиск ближайших соседей и использует такие методы, как разбиение и квантование, для повышения производительности. Разделяя набор данных на меньшие разделы, ScaNN сужает пространство поиска, обеспечивая быструю обработку запросов. Он также поддерживает сжатие векторов, что снижает использование памяти и делает ScaNN хорошим выбором для приложений, которым нужно эффективно обрабатывать крупномасштабные данные.
Ключевые различия между HNSWlib и ScaNN
Хотя и HNSWlib, и ScaNN предназначены для быстрого приближенного поиска ближайших соседей, они различаются по нескольким параметрам, включая методологии поиска, подходы к обработке данных, масштабируемость и гибкость. Давайте подробно рассмотрим эти различия.
Методология поиска
HNSWlib основан на алгоритме поиска на основе графов. Он строит граф, в котором каждый узел представляет вектор, а алгоритм поиска перемещается по графу, чтобы найти ближайших соседей. Иерархическая графовая структура позволяет HNSWlib быстро находить приближенных соседей, минимизируя количество необходимых сравнений. Этот метод особенно эффективен для поиска в памяти, где скорость критически важна.
ScaNN, с другой стороны, использует комбинацию разбиения на разделы и квантования для сокращения пространства поиска. ScaNN кластеризует набор данных на разделы, а поиск выполняется внутри наиболее релевантных разделов. Это позволяет ScaNN эффективно обрабатывать очень большие наборы данных, сохраняя хороший баланс между точностью и скоростью. Акцент ScaNN на сжатии векторов дополнительно повышает его масштабируемость.
Обработка данных
HNSWlib предназначен для работы с наборами данных в памяти, требуя загрузки всего набора данных в RAM для выполнения поиска. Такой подход обеспечивает поиск с низкой задержкой, но ограничивает масштабируемость, если ваш набор данных слишком велик, чтобы поместиться в памяти.
ScaNN более гибок с точки зрения обработки данных. Он использует сжатие векторов и разбиение на разделы для снижения использования памяти, что позволяет ему более эффективно обрабатывать более крупные наборы данных. Хотя он работает преимущественно в памяти, его методы сжатия делают его более подходящим для приложений, где память является ограничивающим фактором.
Масштабируемость и производительность
С точки зрения масштабируемости, ScaNN имеет преимущество перед HNSWlib. Методы разбиения на разделы и квантования ScaNN позволяют ему более эффективно масштабироваться для очень больших наборов данных. Он разработан для обработки миллиардов векторов при сохранении высокой скорости поиска, что делает его особенно подходящим для крупномасштабных приложений, где размер набора данных является важным фактором.
HNSWlib хорошо работает с наборами данных среднего размера, но ограничен своими операциями в памяти. По мере роста набора данных требования к памяти увеличиваются, что может стать ограничивающим фактором для масштабируемости. Однако для наборов данных, которые комфортно помещаются в памяти, HNSWlib обеспечивает превосходную скорость, что делает его идеальным для приложений поиска в реальном времени.
Гибкость и настройка
ScaNN предоставляет больше возможностей настройки, особенно когда речь идет о балансе между скоростью и точностью поиска. Пользователи могут тонко настроить систему, чтобы отдавать приоритет скорости или точности в зависимости от конкретных требований своего приложения. Эта гибкость делает ScaNN более адаптируемым к разнообразным сценариям использования.
HNSWlib менее настраиваем, но проще в использовании. Он разработан для эффективной работы «из коробки» с минимальной необходимой конфигурацией. Это делает его отличным вариантом для разработчиков, которым нужно быстрое и простое в использовании решение без необходимости тонко настраивать параметры.
Интеграция и экосистема
ScaNN тесно интегрирован с TensorFlow, что делает его идеальным выбором для приложений машинного обучения, которые уже полагаются на этот фреймворк. Его интеграция с TensorFlow упрощает процесс векторного поиска в рабочих процессах машинного обучения, особенно для задач, связанных с эмбеддингами.
HNSWlib, хотя и не настолько глубоко интегрирован с фреймворками машинного обучения, как ScaNN, является самостоятельной библиотекой, которую можно легко интегрировать в приложения на базе Python. Он широко используется в различных отраслях — от рекомендательных систем до приложений NLP, а его простой API облегчает включение в существующие системы.
Простота использования
HNSWlib известен своей простотой. Его легко настроить, он требует минимальной конфигурации и эффективно работает с настройками по умолчанию. Это делает его отличным выбором для разработчиков, которым нужно простое и быстрое решение для векторного поиска.
ScaNN, хотя также удобен для пользователя, требует немного больше настройки, особенно при тонкой настройке компромиссов между скоростью и точностью. Однако для разработчиков, работающих в экосистеме TensorFlow, простота интеграции ScaNN может оптимизировать рабочие процессы.
Соображения стоимости
С точки зрения стоимости, HNSWlib требует меньше аппаратных ресурсов, поскольку он оптимизирован для поиска на базе CPU и выполняет операции полностью в памяти. Однако требование достаточного объема памяти для хранения всего набора данных может увеличить затраты, если набор данных велик.
ScaNN, с его ориентацией на эффективную обработку более крупных наборов данных, может требовать больше вычислительных ресурсов, особенно с точки зрения памяти. Однако его способность сжимать векторы и разбивать наборы данных на разделы может помочь сократить общее использование памяти, потенциально снижая инфраструктурные затраты для крупномасштабных приложений.
Функции безопасности
Ни HNSWlib, ни ScaNN не предлагают встроенных функций безопасности, таких как шифрование или контроль доступа. Разработчикам потребуется реализовать собственные меры безопасности на основе конкретных требований своего приложения, таких как шифрование данных и аутентификация пользователей. Если у вас более высокие требования к безопасности и доступности, вы можете выбрать специализированную векторную базу данных, такую как Milvus, с гораздо более продвинутыми функциями корпоративного уровня, чем у ScaNN и HNSWlib.
Когда выбирать HNSWlib
HNSWlib — правильный выбор, если вам нужно быстрое решение для поиска в памяти для наборов данных среднего размера. Его графовый подход обеспечивает поиск с низкой задержкой, что делает его идеальным для приложений реального времени, где скорость поиска критически важна. HNSWlib также проще в настройке и не требует значительной кастомизации, что делает его идеальным для разработчиков, которым нужно быстрое и эффективное решение без необходимости в обширной тонкой настройке.
Используйте HNSWlib, если:
- Вы работаете с наборами данных среднего размера, которые комфортно помещаются в памяти.
- Вам нужны возможности поиска в реальном времени с минимальной задержкой.
- Вы предпочитаете простую настройку с минимальной конфигурацией.
Когда выбирать ScaNN
ScaNN лучше подходит, если вы работаете с большими наборами данных и нуждаетесь в высокоэффективном, масштабируемом решении. Его способность обрабатывать миллиарды векторов в сочетании с методами разбиения на разделы и квантования делает его идеальным для приложений, где важны скорость и эффективность использования памяти. ScaNN особенно хорошо подходит для рабочих процессов машинного обучения, которые используют TensorFlow и требуют быстрого, приближенного поиска ближайших соседей.
Используйте ScaNN, если:
- Вы работаете с крупномасштабными наборами данных.
- Ваше приложение требует интеграции с TensorFlow.
- Вам нужен баланс между скоростью поиска и точностью.
Сравнение библиотек векторного поиска и специализированных векторных баз данных
И библиотеки векторного поиска, такие как HNSWlib и ScaNN, и специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, направлены на решение задачи поиска сходства для высокоразмерных векторных данных, но выполняют разные роли.
Библиотеки векторного поиска сосредоточены исключительно на задаче эффективного поиска ближайших соседей. Они предлагают легковесные и быстрые решения для поиска векторов, похожих на вектор запроса. Они часто используются в небольших одноузловых средах или для приложений со статическими либо умеренно крупными наборами данных. Однако им, как правило, не хватает функций для управления динамическими данными, обеспечения персистентности или масштабирования в распределенных системах. Разработчикам, использующим эти библиотеки, обычно приходится вручную заниматься управлением данными, обновлениями и масштабированием.
С другой стороны, специализированные векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), — это комплексные системы, разработанные для управления векторными данными в крупном масштабе. Эти базы данных выходят за рамки простого векторного поиска, предлагая такие функции, как постоянное хранение, обновления в реальном времени, распределенная архитектура и расширенные возможности запросов. Они поддерживают динамические наборы данных и легко справляются с приложениями реального времени, где данные часто обновляются. Кроме того, векторные базы данных часто включают интегрированную поддержку объединения векторного поиска с традиционной фильтрацией и запросами к метаданным, что делает их идеальными для производственных сред, требующих масштабируемости, высокой доступности и более сложных поисковых функций.
- Ознакомьтесь с последними новыми функциями и улучшениями Zilliz Cloud: Обновление Zilliz Cloud: сервисы миграции, коннекторы Fivetran, несколько реплик и многое другое
Когда выбирать каждое решение для векторного поиска
Выбирайте библиотеки векторного поиска, если:
- У вас небольшой или средний, относительно статичный набор данных.
- Вы предпочитаете полный контроль над алгоритмами индексирования и поиска.
- Вы встраиваете поиск в существующую систему и можете управлять инфраструктурой.
Выбирайте специализированные векторные базы данных, если:
- Вам нужно масштабироваться до миллиардов векторов в распределенных системах.
- Ваш набор данных часто меняется, требуя обновлений в реальном времени.
- Вы предпочитаете управляемые решения, которые берут на себя хранение, масштабирование и оптимизацию запросов.
В итоге, библиотеки векторного поиска лучше всего подходят для более простых сценариев использования меньшего масштаба, где приоритетами являются скорость и эффективность использования памяти, а операционная сложность минимальна. Специализированные векторные базы данных, напротив, предназначены для крупномасштабных систем производственного уровня, которым требуются динамическая обработка данных, масштабируемость и простота использования, часто предоставляя значительные операционные преимущества для разработчиков, управляющих сложными приложениями.
Оценка и сравнение любых решений для векторного поиска
Итак, теперь мы узнали разницу между различными решениями для векторного поиска. Следующие вопросы: как убедиться, что ваш поисковый алгоритм возвращает точные результаты и делает это с молниеносной скоростью? Как оценить эффективность различных алгоритмов ANN, особенно в масштабе?
Чтобы ответить на эти вопросы, нам нужен инструмент бенчмаркинга. Доступно множество таких инструментов, и два выделяются как наиболее эффективные: ANN benchmarks и VectorDBBench.
ANN benchmarks
ANN Benchmarks (Approximate Nearest Neighbor Benchmarks) — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для оценки и сравнения производительности различных алгоритмов приближенного ближайшего соседа (ANN). Он предоставляет стандартизированную среду для бенчмаркинга различных алгоритмов в таких задачах, как поиск по многомерным векторам, позволяя разработчикам и исследователям измерять такие метрики, как скорость поиска, точность и использование памяти на различных наборах данных. Используя ANN-Benchmarks, вы можете оценить компромиссы между скоростью и точностью для алгоритмов, подобных тем, что есть в таких библиотеках, как Faiss, Annoy, HNSWlib и других, что делает его ценным инструментом для понимания того, какие алгоритмы лучше всего работают для конкретных приложений.
Репозиторий ANN Benchmarks на GitHub: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
Веб-сайт ANN Benchmarks: https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench: инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую для своих сценариев использования. VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его.
Репозиторий VectorDBBench на GitHub: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Методики и аналитические материалы по оценке VectorDB:
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.
Notion's Vector Search Is Excellent. Their Next Problem Is Harder.
Notion solved vector search scaling in two years. The next bottleneck — offline context engineering, unified data, and the real-time/offline gap — is harder.
Zilliz Cloud Update: Smarter Autoscaling for Cost Savings, Stronger Compliance with Audit Logs, and More
What's new in Zilliz Cloud? Smarter autoscaling with scale-down, audit logs GA, enhanced SSO, and Milvus 2.6 in Private Preview.
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.