LanceDB против Rockset: выбор подходящей векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать LanceDB и Rockset, 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 проводить более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные варианты использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, выявление 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 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 малого масштаба.
LanceDB — это бессерверная векторная база данных, а Rockset — база данных для поиска и аналитики 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, выполняет запросы и извлекает эмбеддинги из крупномасштабных мультимодальных данных. Построенная на Lance, открытом столбцовом формате данных, LanceDB отличается простой интеграцией, масштабируемостью и экономической эффективностью. Она может работать встроенной в существующие бэкенды, напрямую в клиентских приложениях или как удаленная бессерверная база данных, поэтому она универсальна для многих вариантов 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 произведенное 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 семантический подход и подход на основе ключевых слов, а также фильтрацию по полям метаданных. Это позволяет разработчикам создавать сложные системы поиска и рекомендаций.
Основная аудитория LanceDB — разработчики и инженеры, работающие над приложениями ИИ, рекомендательными системами или поисковыми системами. Ее ядро на основе 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.
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Ее сильная сторона — прием, индексирование и запросы к данным в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны инсайты с точностью до текущей секунды. Rockset поддерживает как потоковый, так и пакетный прием данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы захвата изменений данных (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых функций Rockset — Converged Indexing, построенный на изменяемой RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, что делает систему чрезвычайно эффективной для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200 000, поэтому он подходит для широкого спектра сценариев использования векторных эмбеддингов.
Векторный поиск встроен в ядро Rockset. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не привязан к конкретному алгоритму, поэтому вы можете выбрать собственную реализацию поиска. Оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной производительности.
Уникальность Rockset для векторного поиска заключается в Converged Index, который объединяет поисковый, ANN, колоночный и строковый индексы в один. Это означает, что вы можете обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь выполнения запроса. Может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживает мультимодальные модели и имеет как SQL, так и REST API для интерфейса запросов.
Ключевые различия
Методология поиска
LanceDB предлагает поиск по векторному сходству с поддержкой поиска k-Nearest Neighbor (kNN) и Approximate Nearest Neighbor (ANN) с использованием индекса IVF_PQ. Этот индекс разбивает данные на разделы и применяет product quantization для сжатия векторов. LanceDB также поддерживает гибридный поиск, сочетая семантический поиск и поиск на основе ключевых слов, что делает его идеальным для сложных сценариев использования, таких как рекомендательные системы и персонализированный поиск.
Rockset включает векторный поиск в свою платформу Converged Indexing и использует распределенный индекс FAISS. Это поддерживает поиск ANN и kNN и позволяет динамически оптимизировать выбор между ними для максимальной производительности. Гибкость Rockset распространяется на мультимодальный поиск и позволяет выполнять запросы к разным типам данных.
Данные
LanceDB отлично работает с мультимодальными данными, со встроенным хранилищем, а также скалярным и полнотекстовым индексированием. Он обрабатывает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные и имеет надежную фильтрацию по метаданным.
Rockset предназначен для приема и обновления данных в реальном времени, включая потоки событий и захват изменений данных (CDC). Его основа на изменяемой RocksDB позволяет выполнять обновления эмбеддингов и метаданных на месте, что идеально подходит для динамичных, высокоскоростных данных.
Масштабируемость и производительность
LanceDB масштабируем и поддерживает embedded, serverless и существующие бэкенды. Это означает, что он хорошо подходит как для локальной разработки, так и для крупномасштабных приложений.
Rockset уникален своей распределенной архитектурой и обработкой в реальном времени. Он масштабируется горизонтально для больших данных и может обслуживать приложения с высокой пропускной способностью, которым нужны результаты с точностью до текущей секунды.
Гибкость и кастомизация
LanceDB имеет удобный для разработчиков API, поддержку нескольких языков и настраиваемые метрики поиска (например, евклидово расстояние, косинусное сходство, скалярное произведение). Он предназначен для разработчиков, которым нужен тонкий контроль над поведением поиска и фильтрацией.
Rockset имеет SQL и REST API, а также не привязанный к алгоритмам векторный поиск. Его оптимизатор на основе стоимости автоматически выбирает лучший путь выполнения запроса, поэтому пользователям не приходится этого делать.
Интеграция и экосистема
LanceDB хорошо интегрируется с рабочими процессами AI и ML, обеспечивая простое создание эмбеддингов и извлечение для поисковых систем и рекомендательных систем. Он имеет открытый исходный код, поэтому доступны вклад сообщества и расширяемость.
Rockset интегрируется с основными конвейерами данных, включая Kafka, Kinesis и Snowflake. Он поддерживает потоковую загрузку данных и аналитику в реальном времени, поэтому идеально подходит для приложений, которым нужны результаты с низкой задержкой.
Простота использования
LanceDB прост, имеет понятную документацию и легко настраивается. Он универсален, поэтому вы можете развертывать его в разных средах, embedded и serverless.
Rockset имеет более крутую кривую обучения из-за своих расширенных функций индексирования и оптимизации запросов. Но его документация и интерфейс запросов на основе SQL помогают это компенсировать.
Стоимость
LanceDB имеет открытый исходный код, поэтому он может снизить первоначальные затраты, особенно для команд, которые управляют собственной инфраструктурой. Запуск в embedded- или serverless-режиме добавляет еще больше экономической эффективности.
Rockset — это управляемый сервис, поэтому он упрощает обслуживание, но может стать дорогим при больших данных или сложных запросах.
Безопасность
Оба имеют базовые функции безопасности, такие как шифрование и аутентификация. Rockset имеет функции корпоративного уровня, такие как управление доступом на основе ролей (RBAC), которые могут потребоваться для соответствия требованиям в регулируемых отраслях.
Когда использовать LanceDB
LanceDB отлично подходит для разработчиков и инженеров, создающих AI-приложения, такие как рекомендательные системы или поисковые системы, которым нужен поиск по векторному сходству в масштабе. Благодаря поиску kNN и ANN, а также возможностям гибридного поиска он идеально подходит для приложений со сложными потребностями в поиске и фильтрации. Мультимодальные данные и открытый исходный код делают его экономически эффективным и встраиваемым для рабочих процессов, ориентированных на embeddings. А гибкость развертывания (embedded, serverless или с существующими бэкендами) означает, что он может перейти от локальной разработки к системам production-grade.
Когда использовать Rockset
Rockset отлично подходит для аналитики и поиска в реальном времени, особенно при работе с высокоскоростными потоками данных или динамическими наборами данных. Converged Indexing (векторные, колоночные и полнотекстовые индексы) поддерживает широкий спектр шаблонов запросов, поэтому он идеально подходит для приложений, которым нужны инсайты с низкой задержкой или сочетание векторного поиска и запросов к структурированным данным. Надежная интеграция с популярными конвейерами данных, такими как Kafka и Snowflake, делает его отличным выбором для операционных панелей мониторинга в реальном времени или аналитических нагрузок. Для команд, которым нужен управляемый сервис с безопасностью корпоративного уровня и масштабируемостью, Rockset — хороший выбор.
Резюме
LanceDB и Rockset — это разные инструменты для разных сценариев использования. LanceDB отлично подходит для AI-приложений, ориентированных на embeddings, благодаря своему легковесному и удобному для разработчиков дизайну, а также гибким вариантам развертывания. Rockset отлично подходит для аналитики в реальном времени и разнообразных шаблонов запросов благодаря мощному индексированию и модели управляемого сервиса. В конечном счете все зависит от вашего сценария использования, того, какие у вас данные, требований к производительности и операционной настройки. Оцените потребности вашего приложения и выберите инструмент, который соответствует вашим целям.
Прочитайте это, чтобы получить обзор LanceDB и Rockset, но для их оценки нужно оценивать их на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг с вашими собственными наборами данных и шаблонами 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
How Zilliz Ended Up at the Center of NVIDIA’s Unstructured Data Story at GTC 2026
If unstructured data is the context of AI, then the ceiling of AI applications will be set not just by models, but by how mature the infrastructure for unstructured data becomes.
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
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.