MongoDB против Deep Lake: выбор подходящей базы данных для приложений GenAI
По мере развития приложений на базе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений невозможно переоценить. В этой публикации блога мы рассмотрим две известные базы данных с возможностями векторного поиска: MongoDB и Deep Lake. Каждая из них предоставляет надежные возможности для работы с векторным поиском — важнейшей функцией для таких приложений, как рекомендательные системы, поиск изображений и семантический поиск. Наша цель — предоставить разработчикам и инженерам понятное сравнение, помогающее решить, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать MongoDB и Deep Lake, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запросов к многомерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные характеристики 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 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) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для сокращения 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 в небольшом масштабе.
MongoDB — это база данных NoSQL, которая хранит данные в JSON-подобных документах, а Deep Lake — это озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
MongoDB: основы
MongoDB Atlas Vector Search — это функция, которая позволяет выполнять поиск векторного сходства по данным, хранящимся в MongoDB Atlas. Вы можете индексировать и запрашивать многомерные векторные эмбеддинги вместе с данными ваших документов и выполнять задачи ИИ и машинного обучения прямо в базе данных.
В своей основе Atlas Vector Search использует алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для индексирования и поиска векторных данных. Он создает многоуровневый граф векторного пространства, чтобы вы могли выполнять поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN). Это баланс скорости и точности для крупномасштабного векторного поиска. Atlas Vector Search также поддерживает поиск Exact Nearest Neighbors (ENN), который ставит точность выше производительности для запросов объемом до 10 000 документов.
Одним из больших преимуществ Atlas Vector Search является его интеграция с гибкой документной моделью MongoDB. Вы можете хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными документа, чтобы выполнять поиск более контекстно и точно. Вы можете запрашивать любые виды данных, которые могут быть встроены с размерностью до 4096. Atlas Vector Search позволяет объединять поиск по векторному сходству с традиционной фильтрацией документов. Например, семантический поиск продуктов можно отфильтровать по категории, диапазону цен или доступности.
Atlas Vector Search также поддерживает гибридный поиск, объединяя векторный поиск с полнотекстовым поиском для получения более детализированных результатов. Это отличается от Atlas Search, который ориентирован на поиск на основе ключевых слов. Платформа интегрируется с популярными AI-сервисами и инструментами, поэтому вы можете использовать ее с моделями эмбеддингов от таких провайдеров, как OpenAI, VoyageAI и многих других, перечисленных на Hugging Face. Она также поддерживает open-source фреймворки, такие как LangChain и LlamaIndex, для создания приложений, использующих большие языковые модели (LLMs).
Чтобы обеспечить масштабируемость и производительность, MongoDB Atlas предоставляет Search Nodes, которые обеспечивают выделенную инфраструктуру для рабочих нагрузок Atlas Search и Vector Search. Это позволяет иметь оптимизированные вычислительные ресурсы и независимое масштабирование поисковых потребностей, чтобы вы получали лучшую производительность в масштабе.
Благодаря наличию этих возможностей в экосистеме MongoDB, Atlas Vector Search является полноценным решением для разработчиков, создающих приложения на базе AI, рекомендательные системы или расширенные поисковые функции. Нет необходимости в отдельной векторной базе данных, вы можете использовать масштабируемость и богатые возможности MongoDB вместе с векторным поиском.
Что такое Deep Lake? Обзор
Deep Lake — это специализированная база данных, созданная для обработки векторных и мультимедийных данных — таких как изображения, аудио, видео и другие неструктурированные типы, — широко используемая в AI 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 организация повышает производительность в задачах глубокого обучения. Она обеспечивает быстрые запросы и визуализацию наборов данных, упрощая создание высококачественных обучающих наборов для AI-моделей.
- Как векторное хранилище: Deep Lake предназначен 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. Он 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 добавленными 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 управление с эффективным использованием памяти для сокращения потребления RAM.
По умолчанию Deep Lake использует линейный поиск эмбеддингов для наборов данных с числом строк до 100 000. Для более крупных наборов данных он переключается на ANN, чтобы сбалансировать точность и производительность. API позволяет пользователям при необходимости настраивать этот порог.
Хотя индекс Deep Lake не используется для комбинированного поиска по атрибутам и векторам (который в настоящее время полагается на линейный поиск), будущие обновления устранят это ограничение, чтобы еще больше улучшить его 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
При выборе между MongoDB и Deep Lake в качестве инструмента векторного поиска необходимо понимать различия. Оба имеют уникальные возможности для разных сценариев использования в мире векторных баз данных. Давайте сравним их по нескольким ключевым областям, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
MongoDB Atlas Vector Search использует алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для индексирования и поиска векторных данных. Он поддерживает поиск как Approximate Nearest Neighbor (ANN), так и Exact Nearest Neighbors (ENN). Это баланс скорости и точности.
Deep Lake использует HNSW для поиска ANN, с многопоточностью и оптимизациями памяти. Он использует линейный поиск эмбеддингов для меньших наборов данных (до 100 000 строк) и переключается на ANN для более крупных, с возможностью настроить этот порог.
Данные
MongoDB отлично справляется с обработкой структурированных и полуструктурированных данных вместе с векторными эмбеддингами. Его гибкая документная модель позволяет хранить разные типы данных вместе, чтобы вы могли выполнять поиск более контекстно и точно.
Deep Lake предназначен для неструктурированных данных, таких как изображения, аудио и видео, вместе с векторными эмбеддингами. Это озеро данных и векторное хранилище в одном, поэтому он идеально подходит для насыщенных мультимедиа рабочих нагрузок AI и машинного обучения.
Масштабируемость и производительность
MongoDB Atlas имеет выделенные Search Nodes для оптимизированных вычислительных ресурсов и независимого масштабирования поисковых нагрузок. Это означает производительность в масштабе.
Deep Lake заявляет, что выполняет запросы по более чем 35 миллионам эмбеддингов менее чем за 1 секунду. Но он использует линейный поиск для комбинированного поиска по атрибутам и векторам, что может быть не лучшим вариантом для всех сценариев использования.
Гибкость и настройка
MongoDB позволяет сочетать поиск по векторному сходству с фильтрацией документов и полнотекстовым поиском.
Deep Lake имеет контроль версий для наборов данных и позволяет настраивать пороги поиска. Но, возможно, не способен сочетать поиск по атрибутам и векторам в той же степени, что и MongoDB.
Интеграция и экосистема
Обе системы интегрируются с популярными AI-сервисами и инструментами. MongoDB работает с embedding-моделями от OpenAI и VoyageAI и поддерживает LangChain и LlamaIndex.
Простота использования
MongoDB имеет сформировавшуюся экосистему, обширную документацию, и разработчики с ним хорошо знакомы. Если вы уже используете MongoDB, добавление векторного поиска может быть очевидным выбором.
Простота использования Deep Lake зависит от вашего сценария, особенно если вы работаете с мультимедийными данными в AI-приложениях.
Стоимость
MongoDB Atlas — это управляемый сервис с разными тарифными уровнями в зависимости от использования и функций. Затраты будут расти с масштабом, но вы получаете полностью управляемое решение.
Deep Lake предлагает варианты локального хранения, облачного хранения или своего управляемого сервиса. Сравнение стоимости будет зависеть от вашего использования и потребностей в хранении.
Функции безопасности
MongoDB Atlas имеет надежные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и контроль доступа, построенные поверх его зрелой модели безопасности базы данных.
Когда использовать каждый из них
MongoDB Atlas Vector Search — лучший выбор, когда у вас есть структурированные или полуструктурированные данные и нужны возможности векторного поиска. Он идеально подходит для проектов, где необходимо сочетать традиционную фильтрацию документов с поиском по векторному сходству, например для продвинутых рекомендаций товаров или платформ обнаружения контента. MongoDB отлично подходит, когда вы уже используете MongoDB в качестве основного хранилища данных и хотите добавить векторный поиск без внедрения новой системы. Его способность выполнять гибридный поиск, объединяя векторный и полнотекстовый поиск, делает его чрезвычайно полезным для приложений, которым нужны тонкие, контекстно-зависимые результаты поиска.
Deep Lake — лучший выбор, когда ваш проект связан с большим объемом неструктурированных мультимедийных данных, таких как изображения, аудио и видео, особенно в сценариях ИИ и машинного обучения. Он идеально подходит для задач компьютерного зрения, обработки аудио или любого приложения, которому требуется контроль версий больших наборов данных вместе с возможностями векторного поиска. Deep Lake особенно силен, когда он может быть одновременно озером данных и векторным хранилищем, поэтому он отлично подходит для исследовательских команд или компаний, создающих сложные модели ИИ, которым нужно эффективно управлять большими объемами мультимедийных данных и выполнять по ним запросы.
Заключение
MongoDB Atlas Vector Search — надежный выбор для добавления векторного поиска в существующую инфраструктуру MongoDB; он предлагает масштабируемость, гибкие запросы и бесшовную интеграцию со структурированными данными. Deep Lake отлично подходит для неструктурированных мультимедийных данных, у него есть специализированные функции для рабочих процессов ИИ и машинного обучения. Ваш выбор между ними должен определяться типами ваших данных, существующей инфраструктурой и типом поиска, который вам нужен. Выбирайте MongoDB, если вам нужно решение общего назначения, объединяющее традиционный и векторный поиск, особенно если вы уже находитесь в экосистеме MongoDB. Выбирайте Deep Lake, если вы управляете большими объемами мультимедийных данных и выполняете поиск по ним в приложениях, ориентированных на ИИ. В конечном счете все сводится к согласованию сильных сторон технологии с конкретными потребностями и требованиями к производительности вашего проекта.
Прочитайте это, чтобы получить обзор MongoDB и Deep Lake, но для их оценки вам нужно оценивать их на основе вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В 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 самостоятельно
VectorDBBench — это инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом 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 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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших 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
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
Introducing Zilliz MCP Server: Natural Language Access to Your Vector Database
Developers can easily manage and query vector databases with natural language via Zilliz MCP Server in AI-native environments.
Legal Document Analysis: Harnessing Zilliz Cloud's Semantic Search and RAG for Legal Insights
Enhance legal document analysis with Zilliz Cloud’s Semantic Search and RAG. Improve accuracy, efficiency, and scalability for contracts, case law, and compliance.
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.