Выбор векторной базы данных: Milvus vs. Chroma DB
Это сравнение Milvus и Chroma DB было последний раз обновлено 21 января 2025 года. Чтобы предоставить вам самые свежие данные, этот блог будет регулярно обновляться последней информацией.
Рост больших языковых моделей (LLMs), таких как ChatGPT, стимулировал спрос на векторные базы данных, выступающие в роли долговременной памяти для этих моделей. Этот спрос привел к разработке различных систем векторного поиска, охватывающих традиционные базы данных со встроенными плагинами векторного поиска, легковесные векторные базы данных и специализированные векторные базы данных. Разные векторные базы данных используют различные метрики расстояния для оценки связей и сходства между точками данных, что подчеркивает важность выбора правильной базы данных для эффективного поиска векторного сходства.
Векторная база данных Chroma — это примечательная легковесная векторная база данных, ориентированная на простоту использования и удобство для разработчиков. В отличие от нее, Milvus, AI-native, open-source специализированная векторная база данных, превосходно справляется с крупномасштабными, высокопроизводительными приложениями с низкой задержкой.
Хотя обе базы данных эффективно управляют векторными данными, они ориентированы на разные потребности. Chroma — хороший выбор для разработчиков, работающих с наборами данных меньше одного миллиона векторов и отдающих приоритет быстрой и простой реализации. С другой стороны, Milvus, созданная Zilliz, специально разработана для приложений, требующих экстремального масштаба до миллиардов или даже триллионов векторных точек, надежной поисковой способности и быстрого времени отклика. Ее архитектура тонко настроена под эти критически важные показатели производительности, позиционируя Milvus как надежное и инновационное решение для самых требовательных приложений векторных баз данных. Кроме того, сравнительный анализ популярных векторных баз данных, таких как Pinecone, Milvus и Weaviate, раскрывает их сильные стороны, компромиссы и сценарии использования, что крайне важно для выбора подходящей базы данных на основе конкретных потребностей.
Это сравнение Chroma и Milvus направлено на рассмотрение этих различий и предоставление всестороннего понимания их соответствующих возможностей. Мы также представим Milvus Lite, легковесную версию Milvus, и сравним ее с Chroma.
Milvus превосходит Chroma в эластичной и горизонтальной масштабируемости.
| Функции | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Разделение хранения и вычислений | Да | Да |
| Разделение запросов и вставок | Да. На уровне компонентов (что обеспечивает более тонкую масштабируемость). | Нет. Не может масштабироваться за пределы одного узла. |
| Динамическое размещение сегментов против статического шардирования данных | Динамическое размещение сегментов | Нет распределенной замены данных |
| Cloud-native | Да | Нет |
| Поддержка векторов в масштабе миллиардов/триллионов | Да | Нет. Она может обрабатывать только до одного миллиона векторов. |
Milvus имеет распределенную систему с отдельными вычислительными компонентами и компонентами хранения, обеспечивая бесшовную масштабируемость до миллиардов или даже триллионов векторов для удовлетворения растущих потребностей бизнеса. Эта архитектура также позволяет независимо масштабировать вычислительные ресурсы и ресурсы хранения, обеспечивая гибкость и экономическую эффективность в соответствии с меняющимися бизнес-требованиями.
Кроме того, Milvus может динамически выделять новые узлы группе действий, ускоряя операции или сокращая количество узлов, тем самым освобождая ресурсы для других действий. Динамическое выделение узлов упрощает масштабирование и планирование ресурсов, а также гарантирует низкую задержку и высокую пропускную способность.
И наоборот, отдавая приоритет простоте и удобству использования, Chroma сталкивается с ограничениями масштабируемости, имея верхний предел хранилища до одного миллиона векторных точек. Ограничение одним узлом и отсутствие распределённой замены данных препятствуют её пригодности для приложений с растущими требованиями.
С точки зрения функциональности, и Milvus, и Chroma предлагают набор функций, предназначенных для эффективного управления и извлечения векторных эмбеддингов.
| Функции | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Управление доступом на основе ролей (RBAC) | Да | Нет |
| Поддержка дискового индекса | Да | Нет |
| Гибридный поиск (т.е. скалярная фильтрация) | Да, со скалярной фильтрацией | Да, со скалярной фильтрацией |
| Разделы/пространства имён/логические группы | Да | Нет |
| Поддерживаемый тип индекса | 14 индексов: FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT и GPU_IVF_PQ), HNSW |
Milvus выделяется надёжной поддержкой управления доступом на основе ролей (RBAC), предоставляя эффективный механизм управления доступом к данным. Эта функция особенно ценна для приложений корпоративного уровня, повышая возможности изоляции и защиты данных. Milvus также включает несколько индексов в памяти и разделы на уровне таблиц, обеспечивая высокопроизводительное извлечение в сценариях реального времени. Кроме того, платформа предлагает гибкость благодаря индексам на диске, предоставляя выбор разработчикам и компаниям, более чувствительным к соображениям стоимости и не нуждающимся в высоком количестве запросов в секунду (QPS).
С другой стороны, Chroma не поддерживает RBAC, что может ограничивать её возможности управления доступом к данным и защиты. Платформа в основном полагается на базовую индексацию в памяти, предлагая более простой подход, но с потенциальными ограничениями для приложений с более сложными требованиями.
Milvus и Chroma позволяют выполнять операции гибридного поиска, давая пользователям возможность проводить векторный поиск с эффективной фильтрацией метаданных до и после операции поиска. В Milvus 2.4 мы будем поддерживать инвертированный индекс с tantivy, что обещает существенное увеличение скорости предварительной фильтрации.
Ещё одно заметное различие между Milvus и Chroma заключается в поддержке типов индексов. Milvus поддерживает широкий набор из 14 индексов, включая 14 индексов, включая FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT и GPU_IVF_PQ. В отличие от этого, Chroma полагается исключительно на алгоритм HNSW для своего KNN-поиска.
Хотя функции Chroma могут быть достаточными для определённых приложений, её ограничения могут повлиять на адаптируемость в различных сценариях использования. Благодаря своей комплексной функциональности Milvus является универсальным решением, которое охватывает более широкий спектр потребностей в управлении векторными данными.
Что такое векторная база данных?
Векторная база данных — это специализированный тип базы данных, предназначенный для хранения данных в виде многомерных векторов. Эти векторы по сути являются списками чисел, которые заключают в себе признаки или характеристики объекта, что делает их идеальными для представления сложных неструктурированных данных, таких как изображения, видео и естественный язык. В отличие от традиционных баз данных, оптимизированных для структурированных данных и реляционных запросов, векторные базы данных превосходно справляются с обработкой многомерных векторов и выполнением математических сравнений для определения сходства или различия между точками данных.
Векторные базы данных особенно полезны в сценариях, где данные являются неструктурированными и требуют сложных возможностей поиска. Например, они позволяют приложениям выполнять сложные запросы, такие как поиск изображений, похожих на заданное, или извлечение документов, семантически связанных с конкретным текстом. Эта возможность имеет решающее значение для современных приложений в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и рекомендательные системы, где способность эффективно хранить и искать среди огромных объемов векторных данных является значительным преимуществом в производительности.
Основные функции векторной базы данных
Основные функции векторной базы данных предназначены для оптимизации хранения, извлечения и управления высокоразмерными векторными данными. Эти функции включают:
Векторная индексация: Векторные базы данных используют специализированные алгоритмы индексации для эффективного хранения и извлечения высокоразмерных векторных данных. Это гарантирует, что поиск будет быстрым и точным, даже по мере роста набора данных.
Векторный поиск: Одна из основных функций векторной базы данных — обеспечивать быстрый и эффективный поиск похожих векторов. Это позволяет выполнять сложные запросы, такие как «найди мне изображения, похожие на это» или «извлеки документы, семантически связанные с этим текстом», что делает ее бесценной для приложений в области ИИ и машинного обучения.
Распределенная замена данных: Продвинутые векторные базы данных, такие как Milvus, поддерживают распределенную замену данных, что улучшает управление данными и масштабируемость. Эта функция позволяет базе данных обрабатывать крупномасштабные данные на нескольких узлах, обеспечивая высокую доступность и производительность.
Поддержка различных типов данных: Векторные базы данных универсальны в работе с различными типами данных, включая как структурированные, так и неструктурированные данные. Они обеспечивают поддержку различных форматов данных, что делает их подходящими для широкого спектра приложений.
Эти основные функции делают векторные базы данных мощным инструментом для управления и выполнения запросов к высокоразмерным векторным данным, предлагая значительные преимущества по сравнению с традиционными базами данных в конкретных сценариях использования.
Milvus и Chroma: основы open-source и специализированные функции в векторных базах данных
И Milvus, и Chroma являются open-source базами данных, лицензированными по Apache 2.0.
| Функции | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Специально создана для векторов | Да | Да |
| Настраиваемая согласованность | Да | Нет |
| Поддержка как потоковых, так и пакетных векторных данных | Да | Нет |
| Поддержка бинарных векторов | Да | Нет |
| Многоязычный SDK | Python, Java, JavaScript, Go, и Node.js SDK полностью поддерживаются | Python, Javascript |
Milvus был создан инженерами Zilliz в 2019 году. Позже, в 2021 году, он был передан в LF AI & Data Foundation, чтобы повысить его доступность для более широкого круга разработчиков и организаций. Milvus имеет 32 000+ звезд на GitHub, более 260 участников сообщества и более 70 миллионов загрузок docker-образов.
Chroma поддерживается одной коммерческой организацией под названием Chroma. Имея более 17 000 звезд на GitHub, Chroma изначально фокусировалась на аналитических нагрузках поверх эмбеддингов. Однако с появлением ИИ и LLM, таких как ChatGPT, она превратилась в универсальное хранилище эмбеддингов.
Milvus и Chroma предлагают специализированные функции для удовлетворения конкретных потребностей в приложениях с векторными данными. Milvus предоставляет комплексный набор функций, включая настраиваемую согласованность, поддержку потоковой и пакетной обработки векторных данных, поддержку бинарных векторов и многоязычный SDK, включающий Python, Java, Go, C++, Node.js и Ruby.
Chroma отдает приоритет простоте и удобству использования, а не обширным функциям, что приводит к более ограниченному предложению. Она предоставляет ограниченный выбор SDK, в основном ориентируясь на Python и JavaScript.
Chroma отдает приоритет легкому началу работы и использованию. Однако эта простота имеет компромиссы, включая сниженную производительность поиска, ограничения масштабируемости и отсутствие многих полезных функций управления базами данных.
Milvus Lite — это облегченная альтернатива Milvus, которая запускается локально внутри вашего приложения Python. Она сохраняет простоту начала работы, сохраняя при этом обширный набор функций. Основанный на популярной векторной базе данных с открытым исходным кодом Milvus, Milvus Lite повторно использует основные компоненты для векторной индексации и анализа запросов, удаляя элементы, предназначенные для высокой масштабируемости в распределенных системах. Такая архитектура делает его компактным и эффективным решением, идеально подходящим для сред с ограниченными вычислительными ресурсами, таких как ноутбуки, Jupyter Notebooks, а также мобильные или периферийные устройства.
Milvus Lite интегрируется с различными стеками разработки ИИ, такими как LangChain и LlamaIndex, что позволяет использовать его как векторное хранилище в конвейерах Retrieval Augmented Generation (RAG) для эффективного извлечения векторных эмбеддингов без необходимости настройки сервера. Просто выполните pip install pymilvus (версии 2.4.3 или выше), чтобы включить его в свое ИИ-приложение как библиотеку Python.
Milvus Lite использует тот же API, что и Milvus, гарантируя, что ваш клиентский код работает как для локальных развертываний малого масштаба, так и для серверов Milvus, развернутых в Docker или Kubernetes с миллиардами векторов.
Примечание: Milvus Lite хорошо подходит для начала работы с поиском по векторному сходству или создания демонстраций и прототипов. Для производственного использования мы рекомендуем использовать Milvus в Docker и Kubenetes или рассмотреть полностью управляемый Milvus в Zilliz Cloud.
Для получения более подробной информации о Milvus Lite обратитесь к следующим ресурсам:
Примечание: Milvus Lite хорошо подходит для начала работы с векторным поиском или создания демонстраций и прототипов. Для производственного использования мы рекомендуем использовать Milvus в Docker и Kubenetes или рассмотреть полностью управляемый Milvus в .
Для получения более подробной информации о Milvus Lite обратитесь к следующим ресурсам:
Представляем Milvus Lite: начните создавать GenAI-приложение за считанные секунды
Сравнение VectorDB: Сравните любую векторную базу данных с открытым исходным кодом с альтернативой
Обновление Milvus: Что нового в Milvus 2.4.0?
Полностью управляемый Milvus: Попробуйте Zilliz Cloud бесплатно
Вебинар: Раскрытие возможностей векторного поиска в Zilliz Cloud
RAG: Что такое RAG?
Последнее обновление Zilliz Cloud: Zilliz Cloud доступен в 11 регионах у 3 крупных облачных провайдеров
Сравнение векторных баз данных: Milvus и Chroma
Масштабируемость и производительность
Milvus: Milvus разработан для крупномасштабных распределённых сред, предлагая эластичную и горизонтальную масштабируемость. Это делает его отличным выбором для высокопроизводительных приложений, которым требуется возможность бесшовного масштабирования по мере роста объёмов данных. Архитектура Milvus поддерживает добавление новых узлов для обработки возросших рабочих нагрузок, обеспечивая низкую задержку и высокую пропускную способность.
Chroma: Chroma, с другой стороны, оптимизирована для возможностей поиска в реальном времени с низкой задержкой. Её одноузловая архитектура предназначена для приложений, в которых приоритет отдаётся высокой скорости поиска, а не масштабируемости. Хотя это делает Chroma подходящей для небольших наборов данных и приложений, требующих быстрой реализации, она может столкнуться с ограничениями по мере увеличения объёмов данных.
Функциональность и простота использования
Milvus: Milvus предлагает комплексный набор функций, включающий настраиваемую согласованность, поддержку как потоковой, так и пакетной обработки векторных данных, поддержку бинарных векторов и многоязычный SDK. Эти функции делают Milvus подходящим для сложных приложений, которым требуется надёжное управление данными и гибкость в работе с различными типами векторных данных.
Chroma: Chroma ориентирована на предоставление простого и удобного API, что делает её очень удобной для разработки. Эта простота идеально подходит для приложений, которым нужно понятное решение для базы данных без сложности обширного набора функций. Однако такая простота использования сопровождается компромиссами с точки зрения масштабируемости и расширенной функциональности.
Управление векторными данными
Milvus: Milvus поддерживает широкий спектр алгоритмов индексирования, включая IVF и HNSW, которые необходимы для эффективного векторного поиска и извлечения. Кроме того, Milvus обеспечивает надёжную поддержку репликации данных и аварийного переключения, обеспечивая высокую доступность и надёжность в производственных средах.
Chroma: Chroma использует проприетарный алгоритм индексирования, разработанный для высокой скорости поиска. Она также поддерживает репликацию данных и аварийное переключение, но её одноузловая архитектура может ограничивать эффективность при обработке крупномасштабных данных и сложных запросов.
В целом, хотя и Milvus, и Chroma предлагают ценные функции для управления векторными данными, они ориентированы на разные потребности. Milvus идеально подходит для крупномасштабных высокопроизводительных приложений, требующих широкого набора функций и масштабируемости, тогда как Chroma подходит для приложений меньшего масштаба, в которых приоритетом являются простота использования и быстрая реализация.
Читать далее
A Few Notes from Databricks Data + AI Summit 2026: Why the Data Layer Matters Again
James Luan shares notes from Databricks Data + AI Summit 2026 on why production AI is pushing the data layer back to the center of infrastructure.
Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform
Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.
Demystifying the Milvus Sizing Tool
Explore how to use the Sizing Tool to select the optimal configuration for your Milvus deployment.