LanceDB против MyScale: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать LanceDB и MyScale, 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 приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные сценарии 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 важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — технике, которая 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
LanceDB — это бессерверная векторная база данных, а MyScale — база данных, построенная на ClickHouse, которая объединяет векторный поиск и SQL-аналитику с векторным поиском в качестве надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
LanceDB: обзор и базовая технология
LanceDB — это векторная база данных с открытым исходным кодом для ИИ, которая хранит, управляет, запрашивает и извлекает эмбеддинги из крупномасштабных мультимодальных данных. Построенная на Lance, открытом столбцовом формате данных, LanceDB отличается простой интеграцией, масштабируемостью и экономичностью. Она может работать встроенной в существующие бэкенды, непосредственно в клиентских приложениях или как удаленная бессерверная база данных, поэтому она универсальна для многих 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 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. Его ядро на базе Rust и поддержка нескольких языков программирования делают его доступным для широкого круга технических пользователей. Ориентация LanceDB на простоту использования, масштабируемость и производительность делает его отличным инструментом для тех, кто работает с крупномасштабными векторными данными и ищет эффективные решения для поиска по сходству.
Что такое MyScale? Обзор и базовая технология
MyScale — это облачная база данных, построенная на основе open source базы данных ClickHouse и предназначенная для рабочих нагрузок AI и машинного обучения. Она может обрабатывать структурированные и векторные данные, а также аналитику в реальном времени и машинное обучение. MyScale ориентирована на временные ряды, векторный поиск и полнотекстовый поиск, поэтому хорошо подходит для обработки в реальном времени и получения инсайтов на основе AI. Используя архитектуру ClickHouse, MyScale обеспечивает высокую производительность и масштабируемость для AI.
Одна из ключевых особенностей MyScale — нативная поддержка SQL, которая упрощает запросы на основе AI, интегрируя векторный поиск, полнотекстовый поиск и традиционные SQL-запросы в одной системе. Это снижает необходимость в нескольких инструментах и делает систему масштабируемой для AI. MyScale поддерживает и управляет аналитической обработкой как структурированных, так и векторизованных данных на одной платформе, используя архитектуру OLAP-базы данных для работы с векторизованными данными. Разработчики могут взаимодействовать с MyScale с помощью SQL, поэтому она доступна всем программистам, знакомым с реляционными базами данных.
MyScale имеет несколько типов векторных индексов и метрик сходства для поддержки различных сценариев использования. Она поддерживает распространенные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние (L2), внутреннее произведение (IP) и косинусное сходство. В базе данных есть несколько алгоритмов индексирования: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW, каждый со своим набором параметров для настройки. Собственный векторный движок MSTG от MyScale использует NVMe SSD для увеличения плотности данных, поэтому он превосходит специализированные векторные базы данных как по производительности, так и по стоимости.
Объединяя функциональность SQL-базы данных, векторной базы данных и полнотекстового поискового движка в одной системе, MyScale снижает затраты на инфраструктуру и обслуживание. Такое объединение позволяет выполнять совместные запросы к данным и аналитику, а также обеспечивает единую основу данных для AI-приложений. В MyScale также есть MyScale Telemetry для полной наблюдаемости LLM-систем, чтобы вы могли эффективно мониторить и отлаживать их. По мере усложнения данных MyScale является перспективным решением, которое может работать с новыми модальностями данных и размерами баз данных, сохраняя вычислительную производительность и интеграцию между различными типами данных.
Ключевые различия
Методология поиска
LanceDB оптимизирована для векторного поиска по сходству с алгоритмами k-ближайших соседей (kNN) и приближенных ближайших соседей (ANN). Она использует индекс IVF_PQ, разбивает данные на разделы и применяет product quantization для эффективности. Это позволяет использовать несколько метрик расстояния (евклидово расстояние, косинусное сходство, скалярное произведение) и гибридный поиск, объединяющий семантический поиск и поиск на основе ключевых слов.
MyScale использует методологию поиска, которая встраивает векторный поиск в платформу на основе SQL. У нее есть несколько алгоритмов индексирования (MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, HNSW). Векторный движок MSTG от MyScale, использующий NVMe SSD, увеличивает плотность данных для лучшей производительности. Как и LanceDB, она поддерживает евклидово расстояние, внутреннее произведение и косинусное сходство, но с единым подходом к запросам, который объединяет векторы, полнотекстовый поиск и традиционный SQL.
Данные
LanceDB отлично справляется с мультимодальными данными, структурированными, полуструктурированными и неструктурированными embeddings. Она построена на Lance, open-source колоночном формате данных, поэтому эффективно хранит и извлекает данные. Гибридный поиск позволяет фильтровать по полям метаданных.
MyScale построена на основе архитектуры ClickHouse, поэтому может обрабатывать как структурированные, так и векторные данные. Ее дизайн OLAP-базы данных создан для высокопроизводительной аналитики, поэтому она идеально подходит для получения AI-инсайтов в реальном времени и данных временных рядов.
Масштабируемость и производительность
LanceDB разработана с учетом масштабируемости и стоимости. Она может работать во встроенном режиме, как удаленная бессерверная база данных или напрямую в клиентских приложениях, поэтому у вас есть несколько вариантов развертывания. Ее стратегия индексирования рассчитана на большие наборы данных.
MyScale использует высокопроизводительную архитектуру ClickHouse для масштабирования. Объединяя SQL и векторную обработку на одной платформе, она снижает потребность в дополнительных инструментах и упрощает управление инфраструктурой. Ее векторный движок MSTG конкурентоспособен по производительности при более низкой стоимости, чем специализированные базы данных.
Гибкость и настройка
LanceDB ориентирована на разработчиков, поддерживает несколько языков и имеет ядро на основе Rust. Ее гибридный поиск обеспечивает гибкое моделирование данных и настройку сложных запросов, что идеально подходит для рекомендательных систем и поисковых систем.
MyScale ориентирована прежде всего на SQL, для разработчиков, знакомых с реляционными базами данных. Ее гибкое индексирование и поддержка нескольких типов запросов (векторных, полнотекстовых, традиционного SQL) делают ее универсальным решением для AI-нагрузок.
Интеграция и экосистема
LanceDB хорошо интегрируется с AI- и ML-пайплайнами, совместима с существующими бэкендами и фреймворками. Она легковесная, поэтому ее можно встраивать в приложения.
Экосистема MyScale’s выигрывает от инструментов и интеграций ClickHouse. Ее унифицированный SQL-подход снижает сложности при создании и масштабировании AI-ориентированных приложений.
Удобство использования
LanceDB легко настраивать и использовать, особенно разработчикам, которые только знакомятся с векторными базами данных. Ее документация и варианты развертывания понятны.
SQL-native дизайн MyScale’s снижает порог входа для разработчиков, знакомых с реляционными базами данных. Ее встроенные инструменты телеметрии (MyScale Telemetry) делают мониторинг и отладку еще проще.
Стоимость
LanceDB экономически эффективна при развертывании как встроенная или бессерверная база данных. Ее open-source природа делает ее еще более доступной.
MyScale снижает затраты на инфраструктуру, объединяя векторный поиск, SQL и полнотекстовый поиск в одной системе. Ее эффективность использования ресурсов и масштабируемость со временем снизят операционные затраты.
Безопасность
LanceDB имеет шифрование, аутентификацию и фильтрацию метаданных.
MyScale добавляет шифрование, аутентификацию и контроль доступа поверх безопасности ClickHouse.
Когда выбирать каждую
LanceDB подходит разработчикам, работающим с крупномасштабными распределенными данными, где векторный поиск является основным фокусом. Открытый исходный код и гибридный поиск делают ее отличным выбором для приложений, которым нужен поиск на основе семантики и ключевых слов. Возможность развертывания как встроенной или бессерверной базы данных делает ее подходящей для множества сценариев использования.
MyScale подходит для сценариев, где нужна единая система, объединяющая полнотекстовый поиск, векторный поиск и SQL. Она отлично подходит для аналитики в реальном времени и AI-ориентированных инсайтов. Разработчикам, ищущим SQL-native решение с сильной наблюдаемостью, понравится MyScale.
Итоги
LanceDB и MyScale обе отлично подходят для векторного поиска. LanceDB хороша для гибридного поиска, гибкости и стоимости. MyScale хороша для аналитики в реальном времени и интегрированных AI-нагрузок. Решение зависит от ваших сценариев использования, типов данных и требований к производительности.
Прочитайте это, чтобы получить обзор LanceDB и MyScale, но для их оценки нужно проводить оценку на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и паттернах 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 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.
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 Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.
Build for the Boom: Why AI Agent Startups Should Build Scalable Infrastructure Early
Explore strategies for developing AI agents that can handle rapid growth. Don't let inadequate systems undermine your success during critical breakthrough moments.
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.