LanceDB против Vald: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить LanceDB и Vald, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запроса многомерных векторов, 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 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 важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — технике, которая 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
LanceDB — это бессерверная векторная база данных, а Vald — векторная база данных. 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, запрашивает и извлекает эмбеддинги из крупномасштабных мультимодальных данных. Построенная на Lance, открытом колоночном формате данных, LanceDB обеспечивает простую интеграцию, масштабируемость и экономическую эффективность. Она может работать встроенной в существующие бэкенды, непосредственно в клиентских приложениях или как удаленная бессерверная база данных, что делает ее универсальной для многих вариантов использования.
Векторный поиск лежит 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 квантование произведения 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, сочетающий 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.
Vald: Обзор и базовая технология
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для обработки миллиардов векторов и может легко масштабироваться по мере роста ваших потребностей. Главное преимущество Vald в том, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших функций Vald — то, как он работает с индексированием. Обычно при построении индекса всё должно остановиться. Но Vald устроен умно: он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных индекса, так что вам не придется беспокоиться о потере всего, если что-то пойдет не так.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать ввод и вывод данных, благодаря чему он хорошо работает с gRPC. Он также создан для бесперебойной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавлять больше вычислительной мощности или памяти, когда это необходимо. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объемы информации.
Еще один полезный прием Vald — репликация индексов. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если с одной машиной возникнет проблема, ваш поиск всё равно будет работать нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, так что вам не нужно об этом беспокоиться. Всё это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надежно искать по огромным объемам векторных данных.
Ключевые различия
Технологии и методы поиска
LanceDB использует IVF_PQ для приближенного поиска ближайших соседей (ANN) и поиска k-ближайших соседей (kNN). IVF_PQ работает путем разбиения наборов данных и использования product quantization для сжатия векторов.
Vald использует NGT для поиска сходства векторов. Это позволяет Vald быстро искать по большим наборам векторных данных.
Управление данными
LanceDB построен на Lance, открытом колоночном формате данных. Он поддерживает несколько типов данных с помощью полнотекстового поиска и скалярных индексов. Система поддерживает разные метрики расстояния, включая евклидово расстояние, косинусное сходство и скалярное произведение. Вы можете сочетать семантический поиск и поиск по ключевым словам, одновременно фильтруя поля метаданных.
Vald сосредоточен на управлении векторными данными в масштабе и предназначен для обработки миллиардов векторов. Его система индексирования работает на распределенных машинах, поэтому вы можете выполнять поиск непрерывно даже во время обновления индекса.
Масштабируемость
LanceDB можно развертывать разными способами — встроенным в бэкенды, напрямую в клиентские приложения или как удаленную serverless-базу данных. Это делает его гибким для множества сценариев использования.
Vald является распределенным, данные распределяются по нескольким машинам. У него есть такие функции, как репликация индексов и автоматическая балансировка между машинами. Эта архитектура помогает сохранять производительность даже при больших объемах данных.
Интеграция и использование
LanceDB поддерживает несколько языков благодаря своему ядру на Rust. Он предназначен для разработчиков и инженеров, работающих над AI-приложениями, рекомендательными системами или поисковыми движками.
Vald интегрируется с gRPC и облачными средами. У него настраиваемые процессы ввода и вывода данных. Система управляет распределением и репликацией данных между машинами.
Надежность системы
Хотя LanceDB не упоминает резервное копирование в предоставленной информации, он упоминает экономическую эффективность и простоту интеграции.
Vald имеет автоматическое резервное копирование и репликацию данных индекса. Если одна машина выходит из строя, система продолжает работать благодаря своим распределенным копиям. Автоматическая балансировка этих копий поддерживает надежность системы.
Когда выбирать LanceDB
LanceDB — лучший выбор, когда вам нужна универсальная векторная база данных, которая может работать в разных конфигурациях: встроенной в ваш бэкенд, в клиентских приложениях или как serverless-решение. Его колоночный формат данных, поддержка нескольких типов поиска (включая гибридный семантический поиск и поиск по ключевым словам) и способность работать с различными метриками расстояния делают его особенно подходящим для AI-приложений и рекомендательных систем, где нужно работать с разными типами данных наряду с вашими векторами.
Когда выбирать Vald
Vald выделяется как оптимальный выбор, когда вам нужно обрабатывать миллиарды векторов в распределенной среде с высокими требованиями к надежности. Его распределенная система индексирования, которая позволяет выполнять непрерывный поиск во время обновлений, в сочетании с функциями автоматического резервного копирования и репликацией индексов между машинами делает его особенно хорошо подходящим для крупномасштабных производственных сред, где простой системы недопустим и где вам нужна возможность горизонтального масштабирования на несколько машин.
Заключение
Выбор между LanceDB и Vald сводится к вашим конкретным потребностям в масштабировании и предпочтениям в развертывании. LanceDB предлагает гибкость в вариантах развертывания и надежную поддержку различных типов данных и методов поиска, что делает его идеальным для разнообразных AI-приложений. Vald, благодаря своей распределенной архитектуре и акценту на надежность за счет репликации и автоматического резервного копирования, превосходно подходит для крупномасштабных производственных сред, где критически важно эффективно обрабатывать миллиарды векторов. Ваше решение должно основываться на ваших конкретных требованиях к масштабу, гибкости развертывания и надежности.
Прочитайте это, чтобы получить общее представление о LanceDB и Vald, но для их оценки вам необходимо оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов станет 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 open-source инструмент для бенчмаркинга 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 соответствует их сценариям 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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных 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
My Wife Wanted Dior. I Spent $600 on Claude Code to Vibe-Code a 2M-Line Database Instead.
Write tests, not code reviews. How a test-first workflow with 6 parallel Claude Code sessions turns a 2M-line C++ codebase into a daily shipping pipeline.
How to Improve Retrieval Quality for Japanese Text with Sudachi, Milvus/Zilliz, and AWS Bedrock
Learn how Sudachi normalization and Milvus/Zilliz hybrid search improve Japanese RAG accuracy with BM25 + vector fusion, AWS Bedrock embeddings, and practical code examples.
Bringing AI to Legal Tech: The Role of Vector Databases in Enhancing LLM Guardrails
Discover how vector databases enhance AI reliability in legal tech, ensuring accurate, compliant, and trustworthy AI-powered legal solutions.
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.