LanceDB против Deep Lake: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать LanceDB и Deep Lake, 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 товаров в электронной коммерции, платформы для 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 уменьшения таких проблем, как галлюцинации AI.
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 надстройками векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
LanceDB — это serverless-векторная база данных, а Deep Lake — озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
LanceDB: обзор и базовая технология
LanceDB — это векторная база данных с открытым исходным кодом для AI, которая хранит, управляет, выполняет запросы и извлекает эмбеддинги из крупномасштабных мультимодальных данных. Созданная на базе Lance, открытого колоночного формата данных, LanceDB обеспечивает простую интеграцию, масштабируемость и экономическую эффективность. Она может работать встроенной в существующие бэкенды, напрямую в клиентских приложениях или как удаленная serverless-база данных, поэтому она универсальна для многих сценариев использования.
Векторный поиск находится в основе LanceDB. Она поддерживает как исчерпывающий поиск k-ближайших соседей (kNN), так и поиск приближенных ближайших соседей (ANN) с использованием индекса IVF_PQ. Этот индекс делит набор данных на разделы и применяет продуктовое квантование для эффективного сжатия векторов. LanceDB также имеет полнотекстовый поиск и скалярные индексы для повышения производительности поиска по различным 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 движками. 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.
DeepLake: обзор и базовая технология
Deep Lake — это специализированная база данных, созданная для работы с векторными и мультимедийными данными, такими как изображения, аудио, видео и другие неструктурированные типы, широко используемыми в ИИ и машинном обучении. Она функционирует как озеро данных и как векторное хранилище:
- Как озеро данных: Deep Lake поддерживает хранение и организацию неструктурированных данных (изображений, аудио, видео, текста и форматов вроде NIfTI для медицинской визуализации) в формате с контролем версий. Такая схема повышает производительность в задачах глубокого обучения. Она обеспечивает быстрые запросы и визуализацию наборов данных, упрощая создание высококачественных обучающих наборов для моделей ИИ.
- Как векторное хранилище: Deep Lake предназначена для хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных метаданных (например, текста, JSON, изображений). Данные можно хранить локально, в вашей облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Она бесшовно интегрируется с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, упрощая разработку приложений Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake использует индекс Hierarchical Navigable Small World (HNSW), основанный на пакете Hnswlib с дополнительными оптимизациями, для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). Это позволяет выполнять запросы по более чем 35 миллионам эмбеддингов менее чем за 1 секунду. Уникальные функции включают многопоточность для более быстрого создания индекса и эффективное управление памятью для снижения использования RAM.
По умолчанию Deep Lake использует линейный поиск эмбеддингов для наборов данных объемом до 100 000 строк. Для более крупных наборов данных она переключается на ANN, чтобы сбалансировать точность и производительность. API позволяет пользователям настраивать этот порог при необходимости.
Хотя индекс Deep Lake не используется для комбинированного поиска по атрибутам и векторам (который в настоящее время опирается на линейный поиск), будущие обновления устранят это ограничение, чтобы дополнительно улучшить функциональность.
Deep Lake как векторное хранилище: Deep Lake предоставляет надежное решение для хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных с ними метаданных, включая текст, JSON, изображения, аудио- и видеофайлы. Вы можете хранить данные локально, в предпочитаемой вами облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Deep Lake также предлагает бесшовную интеграцию с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, позволяя разработчикам легко создавать приложения Retrieval Augmented Generation (RAG).
Ключевые различия
Производительность и методология поиска
LanceDB использует IVF_PQ (Inverted File with Product Quantization) в качестве своего основного алгоритма поиска, разбивая наборы данных на разделы и сжимая векторы для более быстрого извлечения. Для меньших наборов данных она выполняет исчерпывающий поиск k ближайших соседей, чтобы сохранять точность. Система поддерживает различные метрики расстояния, включая евклидово расстояние, косинусное сходство и скалярное произведение, обеспечивая точное сопоставление сходства на основе требований конкретного сценария использования.
Deep Lake реализует HNSW (Hierarchical Navigable Small World) через оптимизированную версию Hnswlib, способную выполнять запросы по более чем 35 миллионам эмбеддингов менее чем за одну секунду. Она по умолчанию использует линейный поиск для наборов данных менее 100 000 строк с настраиваемыми порогами. Многопоточный подход к созданию индекса помогает сбалансировать скорость и использование ресурсов.
Управление данными
LanceDB построена на колоночном формате Lance, обеспечивая эффективное хранение и извлечение как структурированных, так и неструктурированных данных. Ее возможности гибридного поиска позволяют разработчикам сочетать поиск по векторному сходству с фильтрацией метаданных, что делает ее эффективной для сложных запросов, которым нужны как семантические, так и традиционные поисковые возможности.
Deep Lake обрабатывает мультимедийные данные, такие как изображения, аудио и видео, наряду с векторными эмбеддингами. Его система контроля версий отслеживает изменения в наборах данных, что делает его подходящим для рабочих процессов машинного обучения. Текущее ограничение заключается в том, что комбинированный поиск по атрибутам и векторам опирается на линейный поиск, хотя планируются обновления для решения этой проблемы.
Развертывание и интеграция
LanceDB предоставляет три основных варианта развертывания: встраивание в существующие бэкенды, прямая интеграция в клиентские приложения или настройка в качестве serverless-базы данных. Такая гибкость позволяет командам выбирать наиболее подходящую архитектуру для своих конкретных потребностей, будь то легковесный встроенный экземпляр или полноценное serverless-развертывание.
Deep Lake поддерживает локальное хранение, облачное развертывание и управляемые сервисы хранения. Его интеграция с LangChain и LlamaIndex делает его особенно сильным для RAG-приложений. Система обрабатывает хранение данных в локальных средах, пользовательских облачных конфигурациях или управляемой инфраструктуре Deep Lake.
Практические соображения использования
LanceDB ставит во главу угла простоту и экономическую эффективность. Его ядро на базе Rust поддерживает Python, JavaScript и другие языки, что делает его доступным для разнообразных команд разработки. Фокус на легковесных вариантах развертывания помогает снизить операционные накладные расходы.
Deep Lake отлично справляется с управлением большими мультимедийными наборами данных с контролем версий. Его архитектура подходит для конвейеров машинного обучения и RAG-приложений. Система предлагает комплексные инструменты визуализации и управления наборами данных, хотя это может повышать сложность по сравнению с более простыми векторными хранилищами.
Структура затрат
LanceDB следует open-source-модели с вариантами самостоятельного хостинга. Организации могут развертывать и масштабировать его на своей инфраструктуре, потенциально снижая затраты для команд с уже имеющимися аппаратными ресурсами.
Deep Lake предлагает как самостоятельный хостинг, так и управляемые варианты. Стоимость управляемого сервиса зависит от объема хранения и вычислительных потребностей. Хотя это может увеличить прямые расходы, это может снизить операционные накладные расходы и требования к обслуживанию.
LanceDB
Выбирайте LanceDB для легковесного векторного поиска с гибридными запросами, встроенного развертывания или когда ключевыми факторами являются стоимость и простота интеграции, особенно когда вам нужна фильтрация по метаданным наряду с векторным поиском.
Deep Lake
Выбирайте Deep Lake для больших мультимедийных наборов данных, конвейеров машинного обучения, которым нужен контроль версий, или RAG-приложений, выигрывающих от LangChain/LlamaIndex, особенно при работе с изображениями, аудио и видео.
Заключение
LanceDB выделяется эффективным поиском IVF_PQ, колоночным форматом данных и гибкими вариантами развертывания, тогда как Deep Lake превосходен в обработке мультимедийных данных, контроле версий и интеграции с ML-инструментами. Ваш выбор должен соответствовать конкретным потребностям: LanceDB — для легковесного, экономичного векторного поиска с сильными гибридными возможностями, или Deep Lake — для комплексного управления мультимедийными данными и интеграции с ML-конвейерами.
Прочитайте это, чтобы получить обзор LanceDB и Deep Lake, но для их оценки необходимо исходить из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source-инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-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 на ваших собственных
VectorDBBench — это инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные 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 помощью 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 лицензии MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных 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
Zilliz Cloud Now Available in AWS Asia Pacific (Seoul)
Zilliz Cloud is now available in AWS Seoul — low-latency vector search, in-country data residency, and one-step migration for Korean AI teams. 31 regions across 5 clouds.
Smarter Autoscaling in Zilliz Cloud: Always Optimized for Every Workload
With the latest upgrade, Zilliz Cloud introduces smarter autoscaling—a fully automated, more streamlined, elastic resource management system.
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.
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.