HNSWlib против Voyager: выбор подходящего инструмента векторного поиска для вашего GenAI-приложения
Векторный поиск играет ключевую роль в AI-приложениях, где главное — находить сходства между высокоразмерными точками данных. Такие инструменты, как HNSWlib and Voyager, предназначены для эффективного выполнения поиска ближайших соседей, чтобы системы могли быстро извлекать связанные элементы из больших наборов данных. Хотя HNSWlib завоевал популярность благодаря своей скорости и точности, Voyager — это последнее дополнение от Spotify, призванное устранить ограничения HNSWlib.
В этом посте сравниваются эти два инструмента, объясняются их функции и сильные стороны, а также различия между ними, чтобы вы могли решить, какой из них лучше подходит для вашего проекта.
Что такое векторный поиск?
Прежде чем переходить к особенностям HNSWlib и Voyager, важно понять, что такое векторный поиск. Проще говоря, векторный поиск, или поиск векторного сходства, находит ближайшие векторы (точки данных) в высокоразмерном пространстве к заданному вектору запроса. Эти векторы часто генерируются моделями машинного обучения, чтобы передать сущность 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 находятся "близко" друг к другу на основе метрики расстояния (такой как евклидово расстояние или косинусное сходство). 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 определяет элементы, наиболее близкие к предпочтениям пользователя. Векторные поиски также играют важнейшую роль в retrieval augmented generation (RAG) — методе, который дополняет выходные данные 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 Voyager.
- 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 надстройками для векторного поиска
Что такое HNSWlib? Обзор
HNSWlib — это open-source библиотека для приближенного поиска ближайших соседей (ANNS). Она построена на алгоритме Hierarchical Navigable Small World (HNSW), который формирует графовую структуру, где точки данных являются узлами. Алгоритм перемещается по этому графу, чтобы быстро находить приближенных соседей, что делает HNSWlib очень эффективной для векторного поиска.
Функции и сильные стороны HNSWlib
- Алгоритм HNSW: В основе мощности HNSWlib лежит алгоритм HNSW, который использует многоуровневую графовую структуру для навигации по точкам данных на основе их близости, чтобы находить ближайших соседей.
- Скорость и точность: HNSWlib известна тем, что обеспечивает баланс между скоростью и точностью. Она дает быстрые результаты без значительной потери точности, что хорошо для сценариев использования, требующих высококачественных результатов поиска ближайших соседей.
- Эффективность памяти: HNSWlib имеет низкое потребление памяти, при этом всё еще способна обрабатывать большие наборы данных, что хорошо для приложений с ограниченной памятью.
- Масштабируемость: HNSWlib хорошо масштабируется на наборы данных с миллионами записей, что подходит для малых и крупных приложений.
- Гибкость: Библиотека позволяет настраивать параметры поиска, такие как precision и recall, чтобы оптимизировать их под ваш сценарий использования.
HNSWlib стала предпочтительным выбором для задач ANN-поиска благодаря своей скорости, гибкости и надежности.
Что такое Voyager? Обзор
Voyager — новейшая библиотека Spotify для поиска ближайших соседей, созданная после обширного использования HNSWlib и выявления областей для улучшения. Хотя она, как и HNSWlib, основана на алгоритме HNSW, Voyager имеет несколько оптимизаций и дополнительных функций, которые делают её более подходящей для производственных сред.
Возможности и сильные стороны Voyager
- Быстрее и точнее: Voyager развивает скорость и точность HNSWlib, но идет дальше: обеспечивает более быстрый поиск и в некоторых случаях еще более высокую точность, особенно для сложных крупномасштабных приложений.
- Эффективность памяти: Voyager использует 8-битное представление чисел с плавающей точкой E4M3, что позволяет ей обрабатывать высокоразмерные данные с меньшим использованием памяти по сравнению с HNSWlib во время создания индекса.
- Многопоточность и масштабируемость: Voyager поддерживает полностью многопоточное создание индексов и выполнение запросов для обработки более крупных наборов данных, чем HNSWlib, особенно в распределенных или облачных средах.
- Поддержка языков: Хотя HNSWlib в первую очередь является библиотекой для Python, Voyager поддерживает как Python, так и Java, что делает её более гибкой для производственных сред, которым требуется поддержка нескольких языков.
- Готовность к production: Voyager предназначена для корпоративного использования, с такими возможностями, как отказоустойчивые файлы индексов, обнаружение повреждений и интеграция с Google Cloud, что делает её более надежной и масштабируемой для приложений с высоким трафиком.
Voyager берет прочную основу HNSWlib и расширяет её функциями, которые делают её более подходящей для современных крупномасштабных систем.
Ключевые различия между HNSWlib и Voyager
Метод поиска
И HNSWlib, и Voyager используют алгоритм HNSW, известный своей скоростью и точностью при поиске ближайших соседей. Однако Voyager имеет оптимизации, которые делают её быстрее и более эффективной по памяти, чем HNSWlib. Например, многопоточное создание индексов в Voyager может быстрее обрабатывать большие наборы данных, а оптимизированная работа с памятью снижает потребление ресурсов, делая её более подходящей для корпоративных приложений.
Данные
Оба инструмента работают с высокоразмерными векторными данными, но Voyager имеет больше возможностей, которые делают её более подходящей для крупномасштабных облачных сред. Поддержка потоковой передачи данных из Google Cloud Services и отказоустойчивых файлов индексов в Voyager делает её более надежной для распределенных систем. HNSWlib хороша для локальной настройки или небольших приложений, но ей не хватает расширенных возможностей обработки данных, которые делают Voyager более универсальной для сложных сред.
Масштабируемость и производительность
HNSWlib уже масштабируема и хорошо работает для большинства сценариев использования. Но Voyager имеет многопоточность, что дает ей преимущество при работе с более крупными наборами данных или средами, где нужна параллельная обработка. Voyager может создавать индексы и выполнять запросы параллельно, сокращая время обработки в крупномасштабных системах. Кроме того, её оптимизации памяти, такие как 8-битное представление чисел с плавающей точкой, позволяют ей обрабатывать более крупные наборы данных с меньшим объемом памяти, делая её более ресурсоэффективной, чем HNSWlib.
Гибкость и кастомизация
Обе библиотеки гибки в отношении параметров поиска, но Voyager предлагает больше возможностей кастомизации для использования в production. Она поддерживает Python и Java, что позволяет интегрировать ее в большее число сред. Кроме того, ее облачные функции, такие как интеграция с Google Cloud и отказоустойчивость, делают ее более подходящей для современных крупномасштабных приложений. HNSWlib гибка, но ей не хватает некоторых из этих продвинутых функций, и она более ограничена в средах, где такие функции необходимы.
Интеграция и экосистема
HNSWlib предназначена для интеграции в рабочие процессы на базе Python, поэтому она хорошо подходит для пайплайнов машинного обучения и небольших приложений. Однако ей не хватает более широких возможностей интеграции, доступных в Voyager. Voyager поддерживает Python, Java и интеграцию с Google Cloud, поэтому она более универсальна для развертываний корпоративного уровня. Voyager может работать с распределенными системами и облачными средами, что делает ее более комплексным решением для организаций со сложными инфраструктурными потребностями.
Простота использования
HNSWlib проста в использовании и настройке, особенно для пользователей Python. Она хорошо подходит тем, кому нужна простая библиотека без лишних функций для ANN-поиска. Voyager имеет более продвинутые функции, но немного более высокий порог входа из-за многопоточности, отказоустойчивости и облачной интеграции. Однако ее дизайн, готовый к production, и обширная документация как для Python, так и для Java упрощают интеграцию в более крупные и сложные системы.
Стоимость
Обе библиотеки являются open-source и бесплатны для использования. Однако эффективность Voyager в использовании памяти и многопоточность могут снизить потребление ресурсов в крупномасштабных или облачных развертываниях, что приводит к экономии затрат. Решение здесь будет зависеть от того, стоят ли дополнительная скорость, эффективность памяти и функции Voyager усложнения или дополнительных инфраструктурных затрат.
Безопасность
Ни HNSWlib, ни Voyager не имеют встроенных функций безопасности, таких как шифрование или контроль доступа, поэтому их необходимо реализовывать отдельно. Однако отказоустойчивые индексные файлы Voyager и обнаружение повреждений делают ее более надежной для сред, где критически важна целостность данных.
Когда выбирать HNSWlib
HNSWlib — отличный выбор, если:
- Вам нужен быстрый и точный инструмент ANN-поиска для приложений меньшего масштаба.
- Ваш проект основан на Python и не требует поддержки Java.
- Вы работаете в локальной среде или с небольшими наборами данных, где продвинутая отказоустойчивость и облачные функции не нужны.
- Вам нужно простое, легкое в реализации решение с минимальными накладными расходами.
Когда выбирать Voyager
Voyager лучше подойдет, если:
- Вам нужно готовое к production решение с поддержкой как Python, так и Java.
- Ваш проект связан с крупномасштабными наборами данных и требует многопоточной обработки для более быстрого создания индексов и выполнения запросов.
- Вам нужна эффективность использования памяти для обработки высокоразмерных данных в средах с ограниченными ресурсами.
- Ваша инфраструктура включает облачные среды; вам нужны такие функции, как интеграция с Google Cloud и отказоустойчивые индексные файлы.
- Вам нужна продвинутая кастомизация и инструмент, оптимизированный для развертываний корпоративного уровня.
В конечном счете выбор между HNSWlib и Voyager зависит от конкретных требований вашего проекта. Оба инструмента обеспечивают высокую производительность, но ваш выбор должен соответствовать масштабу и сложности вашего приложения, а также доступным ресурсам и инфраструктуре.
Сравнение библиотек векторного поиска и специализированных векторных баз данных
Как библиотеки векторного поиска, такие как HNSWlib и Voyager, так и специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, стремятся решить задачу 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 нахождения векторов, похожих на вектор запроса. Их часто используют в небольших односерверных средах или для приложений со статическими либо умеренными по размеру наборами данных. Однако, как правило, им не хватает возможностей для управления динамическими данными, обеспечения постоянного хранения или масштабирования в распределённых системах. Разработчикам, использующим эти библиотеки, обычно приходится вручную управлять 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 больших масштабах. Эти базы данных выходят за рамки простого векторного поиска, предлагая такие возможности, как постоянное хранение, обновления в реальном времени, распределённая архитектура и расширенные возможности запросов. Они поддерживают динамические наборы данных и могут легко обрабатывать приложения реального времени, где данные часто обновляются. Кроме того, векторные базы данных часто включают встроенную поддержку сочетания векторного поиска с традиционной фильтрацией и запросами к метаданным, что делает их идеальными для производственных сред, требующих масштабируемости, высокой доступности и более сложных функций поиска.
- Ознакомьтесь с последними новыми функциями и улучшениями Zilliz Cloud: Обновление Zilliz Cloud: Migration Services, Fivetran Connectors, Multi-replicas и многое другое
Когда выбирать каждое решение для векторного поиска
Выбирайте библиотеки векторного поиска, если:
- У вас небольшой или средний по размеру, 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 необходимо масштабироваться до миллиардов векторов в распределённых 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 промышленного уровня, которым необходимы динамическая обработка данных, масштабируемость и простота использования; они часто предоставляют значительные операционные преимущества разработчикам, управляющим сложными приложениями.
Оценка и сравнение любых решений для векторного поиска
Хорошо, теперь мы узнали разницу между различными решениями для векторного поиска. Следующие вопросы таковы: как убедиться, что ваш алгоритм поиска возвращает точные результаты и делает это с молниеносной скоростью? Как оценить эффективность разных алгоритмов ANN, особенно в масштабе?
Чтобы ответить на эти вопросы, нам нужен инструмент бенчмаркинга. Доступно множество таких инструментов, и два из них выделяются как наиболее эффективные: ANN benchmarks и VectorDBBench.
ANN benchmarks
ANN Benchmarks (бенчмарки Approximate Nearest Neighbor) — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для оценки и сравнения производительности различных алгоритмов приближённого поиска ближайших соседей (ANN). Он предоставляет стандартизированную платформу для бенчмаркинга различных алгоритмов в таких задачах, как поиск по высокоразмерным 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 встречаются в библиотеках, таких 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, в частности 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 их сценариев использования. VectorDBBench написан на Python и лицензирован под открытой лицензией MIT, 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.
Методы и аналитика по оценке VectorDB:
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
A Few Notes from Databricks Data + AI Summit 2026: Why the Data Layer Matters Again
James Luan shares notes from Databricks Data + AI Summit 2026 on why production AI is pushing the data layer back to the center of infrastructure.
Introducing Zilliz CLI and Agent Skills for Zilliz Cloud
Manage your vector database from your terminal or AI coding agent. Zilliz CLI and Agent Skills work with Claude Code, Cursor, Codex, and Copilot.
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
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.