MongoDB против Vearch: выбор подходящей базы данных для приложений GenAI
По мере развития приложений на основе ИИ невозможно переоценить важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений. В этой статье блога будут рассмотрены две известные базы данных с возможностями векторного поиска: MongoDB и Vearch. 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 Vearch, сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена 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 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 генерации с дополненным извлечением (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 в небольших масштабах.
MongoDB — это база данных NoSQL с векторным поиском в качестве надстройки. Vearch — это специализированная векторная база данных. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
MongoDB: основы
MongoDB Atlas Vector Search — это функция, которая позволяет выполнять поиск по векторному сходству в данных, хранящихся в MongoDB Atlas. Вы можете индексировать и запрашивать многомерные векторные вложения вместе с данными документов, а также выполнять задачи ИИ и машинного обучения прямо в базе данных.
В основе Atlas Vector Search лежит алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для индексирования и поиска векторных данных. Он создает многоуровневый граф векторного пространства, чтобы можно было 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 отдает приоритет точности, а не 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 данные, которые можно представить в виде эмбеддингов размерностью до 4096. Atlas Vector Search позволяет сочетать поиск по векторному сходству с традиционной фильтрацией документов. Например, семантический поиск товаров можно отфильтровать по категории, ценовому диапазону или наличию.
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 по ключевым словам. 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 Large Language Models (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 вам 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 Vearch? Основы
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужен быстрый и эффективный поиск по сходству. Это как сверхмощная база данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми сложными векторными эмбеддингами, которые лежат в основе множества современных AI-технологий.
Одна из самых крутых вещей в Vearch — это его гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (представьте поиск похожих изображений или текста), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Так что вы можете выполнять сложные поисковые запросы вроде «найти товары, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». Он также быстрый — речь идет о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch разработан так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную архитектуру, как команда компьютеров, работающих вместе. У вас есть разные типы узлов (master, router и partition server), которые выполняют разные задачи — от управления метаданными до хранения и вычисления данных. Это позволяет Vearch масштабироваться горизонтально и оставаться надежным по мере роста ваших данных. Вы можете добавлять больше машин для обработки большего объема данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть несколько полезных функций, которые облегчают жизнь. Вы можете добавлять данные в свой индекс в реальном времени, поэтому результаты поиска всегда актуальны. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что удобно для сложных данных. Также есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Vearch гибок в методах индексирования (IVFPQ и HNSW) и поддерживает как CPU-, так и GPU-версии, поэтому вы можете оптимизировать его под свое конкретное оборудование и сценарий использования. Независимо от того, создаете ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое AI-приложение, которому нужно быстрое сопоставление по сходству, Vearch дает вам инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия
Когда вы создаете AI-приложения, которым нужен векторный поиск, на ум приходят два инструмента: MongoDB Atlas Vector Search и Vearch. Оба мощные, но у них есть некоторые ключевые различия, которые повлияют на ваше решение. Давайте разберем, как эти инструменты сравниваются по нескольким ключевым аспектам.
Методология поиска
MongoDB Atlas Vector Search использует алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для индексирования и поиска векторных данных. Он создает многоуровневый граф векторного пространства для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). Он также поддерживает поиск Exact Nearest Neighbors (ENN) для небольших наборов данных.
Vearch, с другой стороны, предлагает гибкость в методах индексирования. Он поддерживает алгоритмы IVFPQ и HNSW, поэтому у вас есть больше вариантов оптимизации под ваш сценарий использования.
Данные
MongoDB Atlas Vector Search отличается своей интеграцией с документной моделью MongoDB. Вы можете хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными документа, поэтому можете выполнять поиск с большим контекстом и точностью. Это особенно полезно для приложений, которым нужно сочетать поиск по векторному сходству с фильтрацией документов.
Vearch также поддерживает гибридный поиск, поэтому вы можете искать по векторам и фильтровать по обычным данным. Он может обрабатывать несколько векторных полей в одном документе, что полезно для сложных структур данных.
Масштабируемость и производительность
MongoDB Atlas имеет выделенные Search Nodes для нагрузок Vector Search, поэтому вы можете масштабировать поиск независимо. Это означает лучшую производительность в масштабе, особенно для больших наборов данных.
Vearch имеет кластерную конфигурацию с различными типами узлов (master, router и partition server), выполняющими разные задачи. Эта архитектура позволяет Vearch масштабироваться по мере роста ваших данных, и вы можете добавлять больше машин для обработки большего объема данных или трафика.
Гибкость и настройка
MongoDB Atlas Vector Search может выполнять запросы к любым данным, которые можно преобразовать в эмбеддинги размерностью до 4096. Он также поддерживает сочетание поиска по векторному сходству с фильтрацией документов и полнотекстовым поиском.
Vearch предлагает гибкость в методах индексирования и поддерживает как CPU-, так и GPU-версии, поэтому вы можете оптимизировать его под свое оборудование и сценарий использования.
Интеграция и экосистема
MongoDB Atlas Vector Search интегрируется с популярными AI-сервисами и инструментами. Он работает с моделями эмбеддингов от OpenAI и VoyageAI и поддерживает LangChain и LlamaIndex для создания приложений с Large Language Models (LLMs).
Vearch имеет Python SDK для быстрой разработки и тестирования, но в данном контексте нет информации о его интеграции с другими AI-инструментами или фреймворками.
Простота использования
MongoDB Atlas Vector Search выигрывает от того, что является частью экосистемы MongoDB, с которой многие разработчики уже знакомы, поэтому это может снизить порог обучения для команд, уже использующих MongoDB.
Vearch имеет индексирование в реальном времени и Python SDK, что упрощает разработку и тестирование, но его распределенная архитектура требует больше знаний по настройке и обслуживанию.
Стоимость
MongoDB Atlas — это управляемый сервис, поэтому он упрощает эксплуатацию, но может стоить дороже в зависимости от вашего использования.
Vearch имеет открытый исходный код, поэтому может снизить прямые затраты, но требует больших вложений в инфраструктуру и управление.
Безопасность
MongoDB Atlas, вероятно, имеет надежные функции безопасности MongoDB, включая шифрование, аутентификацию и контроль доступа.
Безопасность Vearch зависит от вас.
Когда использовать MongoDB Atlas Vector Search
Используйте MongoDB Atlas Vector Search, когда у вас есть сложные документно-ориентированные данные, которым нужны как традиционные запросы, так и векторный поиск. Он идеально подходит для приложений, которым нужно сочетать поиск по векторному сходству с фильтрацией документов, например для продвинутых систем рекомендаций товаров или платформ обнаружения контента. Если вы уже используете MongoDB для своих данных и хотите добавить поиск на базе AI без внедрения отдельной векторной базы данных, Atlas Vector Search обеспечивает бесшовную интеграцию. Он также хорошо подходит для проектов, которым нужна тесная интеграция с популярными AI-сервисами и инструментами, поскольку он поддерживает модели эмбеддингов от различных провайдеров и хорошо работает с LangChain и LlamaIndex.
Когда использовать Vearch
Vearch хорош, когда вам нужен больший контроль над методами индексирования и оптимизацией аппаратного обеспечения. Он идеально подходит для проектов, которым требуется индексирование в реальном времени и которые могут обрабатывать несколько векторных полей в одном документе. Если вы создаете приложение, которому нужно масштабироваться для обработки огромных объемов векторных данных, кластерная архитектура Vearch может хорошо подойти. Он также хорош для разработчиков, которым нужна гибкость выбора между реализациями на CPU и GPU в зависимости от их аппаратной конфигурации. Vearch также может быть лучшим вариантом для команд, которые предпочитают решения с открытым исходным кодом и хотят большего контроля над своей инфраструктурой векторного поиска.
Резюме
И MongoDB Atlas Vector Search, и Vearch — отличные решения для векторного поиска, но для разных потребностей. MongoDB Atlas Vector Search хорош для интеграции векторного поиска с документно-ориентированными данными и является управляемым сервисом в экосистеме MongoDB. Vearch хорош благодаря гибкости методов индексирования, оптимизации аппаратного обеспечения и масштабируемой архитектуре. Ваш выбор между этими двумя решениями должен основываться на вашем сценарии использования, существующей инфраструктуре, требованиях к производительности и экспертизе команды. Учитывайте сложность данных, потребности в масштабировании, требования к интеграции и то, хотите ли вы управляемый сервис или решение с открытым исходным кодом, которое можно глубоко настраивать.
Прочитайте это, чтобы получить обзор MongoDB и Vearch, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым для принятия 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 бенчмаркинга 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 под лицензией 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 рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Zilliz Skills Breakdown: How AI Agents Master Vector Databases
Zilliz's Milvus Skill (pymilvus, 7 files) and Zilliz Cloud Skill (zilliz-cli, 14 modules) bring vector-DB dev and ops into one Claude Code session.
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.
What is the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm in Machine Learning?
KNN is a supervised machine learning technique and algorithm for classification and regression. This post is the ultimate guide to KNN.
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.