LanceDB против Aerospike: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить LanceDB и Aerospike, 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 признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации продуктов 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 снижения таких проблем, как AI-галлюцинации.
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.
LanceDB — это бессерверная векторная база данных, а Aerospike — также распределенная, масштабируемая NoSQL-база данных с векторным поиском в качестве дополнения. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
LanceDB: обзор и базовая технология
LanceDB — это векторная база данных с открытым исходным кодом для AI, которая хранит, управляет, запрашивает и извлекает эмбеддинги из крупномасштабных мультимодальных данных. Построенная на Lance, открытом колоночном формате данных, LanceDB отличается простой интеграцией, масштабируемостью и экономической эффективностью. Она может работать встроенной в существующие бэкенды, непосредственно в клиентских приложениях или как удаленная бессерверная база данных, поэтому она универсальна для множества сценариев использования.
Векторный поиск лежит в основе LanceDB. Она поддерживает как исчерпывающий поиск k ближайших соседей (kNN), так и приближенный поиск ближайших соседей (ANN) с использованием индекса IVF_PQ. Этот индекс делит набор данных на разделы и применяет product quantization для эффективного сжатия векторов. LanceDB также имеет полнотекстовый поиск и скалярные индексы для повышения производительности поиска по разным типам данных.
LanceDB поддерживает различные метрики расстояния для векторного сходства, включая евклидово расстояние, косинусное сходство и скалярное произведение. База данных позволяет выполнять гибридный поиск, объединяющий семантические и основанные на ключевых словах подходы, а также фильтрацию по полям метаданных. Это позволяет разработчикам создавать сложные системы поиска и рекомендаций.
Основная аудитория LanceDB — разработчики и инженеры, работающие над AI-приложениями, рекомендательными системами или поисковыми системами. Ее ядро на Rust и поддержка нескольких языков программирования делают ее доступной для широкого круга технических пользователей. Ориентация LanceDB на простоту использования, масштабируемость и производительность делает ее отличным инструментом для тех, кто работает с крупномасштабными векторными данными и ищет эффективные решения для поиска по сходству.
Aerospike: обзор и базовая технология
Aerospike — это NoSQL-база данных для высокопроизводительных приложений реального времени. В неё добавлена поддержка векторной индексации и поиска, поэтому она подходит для сценариев использования векторных баз данных. Векторная функциональность называется Aerospike Vector Search (AVS) и находится в Preview. Вы можете запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, записываются в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми. Для индексации каждая запись должна иметь как минимум один вектор в указанном векторном поле индекса. У одной записи может быть несколько векторов и индексов, поэтому вы можете искать одни и те же данные разными способами. Aerospike рекомендует назначать upsert-записи определённому набору, чтобы вы могли отслеживать их и выполнять над ними операции.
AVS имеет уникальный способ построения индекса: он выполняется конкурентно на всех узлах AVS. В то время как обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексации. Это выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все ядра CPU в кластере AVS, и процесс является масштабируемым. Производительность загрузки данных сильно зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения.
Для каждого элемента в очереди индексации AVS обрабатывает вектор для индексации, строит кластеры для каждого вектора и фиксирует их в ASDB. Индексная запись содержит копию самого вектора и кластеры для этого вектора на заданном уровне графа HNSW. Индексация использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки по принципу single instruction, multiple data.
AVS выполняет запросы во время загрузки данных, чтобы «предварительно гидратировать» кэш индекса, поскольку записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как поисковые запросы, но отображаются как чтения на уровне хранения. Таким образом, кэш заполняется релевантными данными и может повысить производительность запросов. Это показывает, как AVS обрабатывает векторные данные и строит индексы для поиска по сходству, чтобы масштабироваться для поиска по высокоразмерным векторам.
Ключевые различия
Производительность и методы поиска
LanceDB использует индексацию IVF_PQ, разделяя данные на партиции с product quantization для сжатия. Она поддерживает как точный kNN, так и приближённый поиск ближайших соседей.
Aerospike Vector Search использует исключительно индексы HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Он обрабатывает векторы асинхронно пакетами на разных узлах и использует инструкции AVX для параллельной обработки.
Управление данными
LanceDB, построенная на колоночном формате Lance, обрабатывает структурированные и неструктурированные данные. Она поддерживает гибридный поиск, объединяющий векторное сходство с фильтрацией по метаданным.
Aerospike хранит векторные данные в своей NoSQL-базе данных. Каждая запись может иметь несколько векторов и индексов, с немедленной видимостью обновлений, но асинхронным построением индекса.
Масштабируемость
LanceDB работает встроенно в приложениях или как serverless-база данных. Благодаря колоночной основе она эффективна для нагрузок с большим количеством чтений.
Aerospike распределяет индексацию по узлам, используя все доступные ядра CPU. Его стратегия предварительной гидратации кэша помогает производительности запросов в масштабе.
Настройка и использование
LanceDB предоставляет варианты интеграции для нескольких языков программирования через своё ядро на Rust. Открытый исходный код означает прямой доступ к исходному коду и поддержку сообщества.
Aerospike Vector Search в настоящее время находится в Preview с доступом только по запросу. Он интегрируется с существующими развёртываниями Aerospike, но требует специальной конфигурации для векторных операций.
Структура затрат
LanceDB является open-source и может работать встроенно, потенциально снижая операционные расходы. Стоимость серверного развёртывания зависит от вашей инфраструктуры.
Aerospike требует коммерческой лицензии. Затраты включают лицензирование базы данных и инфраструктуру как для базы данных, так и для узлов векторного поиска.
Безопасность
LanceDB наследует функции безопасности из вашей среды развертывания при работе во встроенном режиме. Для серверных развертываний вам потребуется реализовать меры безопасности.
Aerospike предоставляет безопасность корпоративного уровня с шифрованием, аутентификацией и ролевым управлением доступом, встроенными в их платформу.
Когда выбирать LanceDB
LanceDB лучше всего подходит командам, создающим AI-приложения, которым нужны встроенные возможности векторного поиска, особенно при работе с разнообразными типами данных и требованиями к гибридному поиску. Его открытый исходный код, колоночное хранение и способность запускаться непосредственно внутри приложений делают его идеальным для проектов, где приоритетами являются контроль над технологическим стеком и экономическая эффективность, особенно при разработке систем машинного обучения и рекомендаций.
Когда выбирать Aerospike
Aerospike Vector Search подходит для корпоративных сред, которым нужны высокопроизводительные векторные операции в рамках существующей NoSQL-инфраструктуры. Это лучший выбор для организаций, которым требуются возможности распределенных вычислений, строгая согласованность данных и функции безопасности корпоративного уровня. Платформа особенно хорошо проявляет себя в сценариях, требующих векторного поиска в реальном времени в крупномасштабных распределенных системах.
Заключение
LanceDB предлагает гибкость и экономическую эффективность благодаря своему открытому исходному коду и встроенному подходу, тогда как Aerospike предоставляет распределенный векторный поиск корпоративного масштаба с надежными функциями безопасности. Ваш выбор должен соответствовать вашим техническим требованиям: LanceDB — для встроенных AI-приложений и потребностей гибридного поиска, или Aerospike — для распределенных систем корпоративного уровня, требующих высокой согласованности и безопасности. Учитывайте масштаб, бюджет и то, нужна ли вам встроенная или распределенная архитектура, как основные факторы принятия решения.
Прочитайте это, чтобы получить обзор LanceDB и Aerospike, но для их оценки необходимо исходить из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательное тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах 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 оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
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 разные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев 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 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 своих собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных векторных баз данных в таблице лидеров VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Data Deduplication at Trillion Scale: How to Solve the Biggest Bottleneck of LLM Training
Explore how MinHash LSH and Milvus handle data deduplication at the trillion-scale level, solving key bottlenecks in LLM training for improved AI model performance.
The Great AI Agent Protocol Race: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Compare Function Calling, MCP, and A2A protocols for AI agents. Learn which standard best fits your development needs and future-proof your applications.
Vector Databases vs. Document Databases
Use a vector database for similarity search and AI-powered applications; use a document database for flexible schema and JSON-like data storage.
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.