Chroma против Vearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития технологий искусственного интеллекта и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Chroma и Vearch — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Chroma и Vearch, 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 характеристики изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют важную роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространённые 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 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 небольшого масштаба.
Мета-описание: Chroma и Vearch — это векторные базы данных. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
Что такое Chroma? Обзор
Chroma — это открытая, AI-native векторная база данных, которая упрощает процесс создания приложений ИИ. Она выступает мостом между большими языковыми моделями (LLMs) и данными, необходимыми им для эффективной работы. Основная цель Chroma — сделать знания, факты и навыки легко доступными для LLMs, тем самым упрощая разработку приложений на базе ИИ. В своей основе Chroma предоставляет инструменты для управления векторными данными, позволяя разработчикам хранить эмбеддинги (векторные представления данных) вместе со связанными с ними метаданными. Эта возможность крайне важна для многих приложений ИИ, поскольку она обеспечивает эффективный поиск по сходству и извлечение данных на основе векторных взаимосвязей.
Одной из ключевых сильных сторон Chroma является её фокус на простоте и продуктивности разработчиков. Команда, стоящая за Chroma, уделила приоритетное внимание созданию интуитивно понятного интерфейса, который позволяет разработчикам быстро интегрировать возможности векторного поиска в свои приложения. Этот акцент на удобстве использования не достигается за счёт производительности. Chroma разработана как быстрая и эффективная система, что делает её подходящей для широкого спектра приложений. Она работает как сервер и предлагает собственные клиентские SDK для Python и JavaScript/TypeScript, предоставляя разработчикам гибкость для работы в предпочитаемой ими среде программирования.
Функциональность Chroma строится вокруг концепции коллекций, которые представляют собой группы связанных эмбеддингов. При добавлении документов в коллекцию Chroma система может автоматически токенизировать и векторизовать их с помощью указанной функции эмбеддингов или функции по умолчанию, если она не предоставлена. Этот процесс преобразует исходные данные в векторные представления, которые можно эффективно искать. Наряду с эмбеддингами Chroma позволяет хранить метаданные для каждого документа, которые могут включать дополнительную информацию, полезную для фильтрации или организации данных. Chroma предоставляет гибкие возможности запросов, позволяя искать похожие документы с использованием либо векторных эмбеддингов, либо текстовых запросов, возвращая наиболее близкие совпадения на основе векторного сходства.
Chroma выделяется в нескольких аспектах. Ее API разработан так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании, снижая порог входа для разработчиков, которые только знакомятся с векторными базами данных. Она поддерживает различные типы данных и может работать с разными моделями эмбеддингов, позволяя пользователям выбирать лучший подход для своего конкретного сценария использования. Chroma создана для бесшовной интеграции с другими AI-инструментами и фреймворками, что делает ее хорошим выбором для сложных AI-конвейеров. Кроме того, открытый исходный код Chroma (лицензия Apache 2.0) обеспечивает прозрачность и потенциал для улучшений и настроек, инициируемых сообществом. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по управляемому сервису (Hosted Chroma) и различным улучшениям инструментов, что указывает на приверженность постоянной разработке и поддержке.
Что такое Vearch? Обзор
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужны быстрые и эффективные поиски по сходству. Это как сверхмощная база данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми сложными векторными эмбеддингами, которые лежат в основе множества современных AI-технологий.
Одна из самых интересных особенностей Vearch — его 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 можно выполнять сложные запросы вроде «найти продукты, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». Он еще и быстрый — речь идет о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch разработан так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную архитектуру, 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 для обработки большего объема данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть несколько удобных функций, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в свой индекс в реальном времени, чтобы результаты поиска всегда были актуальными. 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 версии как для CPU, так и для GPU, 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 дает вам инструменты, чтобы эффективно это реализовать.
Ключевые различия
Выбираете между Chroma и Vearch для векторного поиска? Оба решения выполняют свою роль в пространстве векторных баз данных, но подходят к проблеме по-разному. Давайте разберем основные различия, чтобы помочь вам принять решение для вашего проекта.
Методология поиска и производительность
Chroma использует простой подход к поиску по векторному сходству, удобный в использовании. Она берет на себя создание эмбеддингов, поэтому вы можете начать искать по своим данным, не погружаясь в детали. Независимо от того, работаете ли вы с векторными эмбеддингами или ищете с помощью текстовых запросов, Chroma делает это простым.
Vearch, с другой стороны, обладает более продвинутыми поисковыми возможностями благодаря своей гибридной поисковой системе. Это означает, что вы можете сочетать поиск по векторному сходству с традиционной фильтрацией баз данных — очень мощная возможность, когда вам нужны сложные запросы. Например, вы можете искать похожие товары, одновременно применяя фильтры по ценовым диапазонам или категориям. Vearch особенно быстр: время поиска составляет миллисекунды даже при миллионах векторов.
Данные и хранение
Управление данными в Chroma сосредоточено вокруг коллекций, которые являются контейнерами для связанных эмбеддингов. Каждый элемент в коллекции может хранить не только векторные эмбеддинги, но также метаданные и исходные документы. Это упрощает организацию и извлечение ваших данных таким способом, который имеет смысл для вашего приложения.
Vearch использует более гибкий подход к хранению данных. Он позволяет иметь несколько векторных полей на документ и индексирование в реальном времени, чтобы ваши результаты поиска оставались актуальными по мере добавления новых данных. В Vearch есть разные методы индексирования, такие как IVFPQ и HNSW, чтобы вы могли оптимизировать его под свой сценарий использования. Эта гибкость распространяется на обработку как структурированных, так и неструктурированных данных.
Масштабируемость
Когда речь идет о масштабировании, Chroma придерживается простого подхода с конфигурацией на одном сервере. Это хорошо подходит для небольших и средних приложений, где важны простота и удобство обслуживания. Простота этой архитектуры означает меньше операционных накладных расходов и более легкое управление.
Vearch имеет более сложную, но мощную распределенную архитектуру. В нем есть три типа узлов: master nodes для управления системой, router nodes для обработки запросов и partition servers для хранения данных. Этот распределенный подход подходит для крупномасштабных развертываний, где необходимо обрабатывать растущие объемы данных и обеспечивать высокую производительность.
Интеграции
Chroma имеет сильные интеграции через свои Python и JavaScript/TypeScript SDK. Они упрощают добавление векторного поиска в ваши существующие приложения. Система разработана для работы с различными AI-инструментами и фреймворками, поэтому она хорошо подходит для проектов с интенсивным использованием AI.
Vearch имеет похожие интеграции через свой Python SDK, но также позволяет использовать GPU для повышения производительности. Это особенно полезно в средах высокопроизводительных вычислений. Если у вас нет GPU-оборудования, у Vearch также есть CPU-версия, которая всё равно довольно быстрая.
Удобство использования
Chroma уделяет приоритетное внимание опыту разработчиков благодаря API, который прост в использовании и понимании. Система берет на себя многие сложные операции, включая embedding, чтобы вы могли сосредоточиться на создании своего приложения, а не на базе данных. Документация ясная и подробная, поэтому начать работу легко.
Vearch ставит гибкость и мощность выше простоты. Это означает больше вариантов конфигурации и продвинутых функций, но также и более крутой порог входа. Распределенная архитектура требует больше знаний для настройки и постоянного обслуживания. Но эта сложность дает вам больше контроля над тем, как работает ваша система.
Стоимость и развертывание
Chroma — open source под лицензией Apache 2.0 с управляемым сервисом под названием Hosted Chroma, который скоро появится. Простая архитектура означает более низкие операционные расходы и более легкое развертывание. Вам не нужно управлять сложной инфраструктурой, что сэкономит вам время и деньги.
Vearch также является open source, но как распределенная система требует больше ресурсов. Вам нужно будет управлять несколькими узлами и сложной инфраструктурой, что увеличит операционные расходы. Но если вам нужны дополнительные функции и масштабируемость, то это может того стоить.
Chroma vs Vearch: практическое руководство
Когда выбирать Chroma
Chroma лучше всего подходит, когда ключевыми факторами являются скорость внедрения и простота использования. Она идеально подходит для стартапов и команд разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужен векторный поиск без управления инфраструктурой. Chroma отлично подходит для проектов, включающих простые поиски по сходству, такие как семантический поиск документов, системы рекомендаций контента или функции поиска на базе AI, где набор данных малый или средний. Автоматическое создание эмбеддингов и простой API делают её отличным выбором для команд, которые только начинают работать с векторными базами данных или занимаются быстрым прототипированием и разработкой MVP.
Когда выбирать Vearch
Vearch лучше всего подходит, когда вашему приложению требуется высокопроизводительный гибридный поиск по крупномасштабным распределённым данным. Он идеально подходит для корпоративных приложений, которым нужно сочетать традиционную фильтрацию с поиском по векторному сходству, например для e-commerce платформ, которым нужен поиск похожих товаров с фильтрами по цене и категории, или крупномасштабных систем распознавания изображений, которым требуется GPU-ускорение. Распределённая архитектура Vearch делает его лучшим выбором для организаций, обладающих технической экспертизой для управления сложной инфраструктурой и нуждающихся в обработке миллионов векторов с временем отклика на уровне миллисекунд.
Заключение
В конечном счёте всё сводится к простоте против масштабируемости и мощности. Chroma отлично подходит с точки зрения удобства для разработчиков и скорости внедрения, идеально для команд, которые хотят добавить векторный поиск без инфраструктурных накладных расходов. Её сила — в простоте и интеграции с AI-фреймворками. Vearch требует больше настройки и обслуживания, но предлагает более высокую производительность и гибкость для крупномасштабных приложений, особенно когда необходимы гибридный поиск и GPU-ускорение. При принятии решения учитывайте техническую экспертизу вашей команды, инфраструктуру и требования к масштабированию — Chroma для более быстрой разработки и более простых задач, Vearch для производительности и сложных поисковых требований в масштабе.
Хотя эта статья предоставляет обзор Chroma и Vearch, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходим для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределённых системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, 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. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован по open-source лицензии MIT, 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 бенчмарков 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
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
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.
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.