OpenSearch vs Aerospike: 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 статье блога мы рассмотрим две заметные базы данных с возможностями векторного поиска: OpenSearch и Aerospike. Каждая из них предоставляет надежные возможности для работы с векторным поиском — важной 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 OpenSearch и Aerospike, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запросов высокоразмерных векторов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективные поиски 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 важнейшую 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.
И OpenSearch, и Aerospike — это традиционные базы данных, которые развились и включили возможности векторного поиска в качестве надстройки.
Что такое OpenSearch? Обзор
OpenSearch — это надежный поисково-аналитический пакет с открытым исходным кодом, который управляет разнообразными типами данных: от структурированных и полуструктурированных до неструктурированных. Запущенный в 2021 году как управляемый сообществом форк Elasticsearch и Kibana, этот пакет OpenSearch включает хранилище данных и поисковый движок OpenSearch, OpenSearch Dashboards для расширенной визуализации данных и Data Prepper для эффективного серверного сбора данных.
Построенный на прочном фундаменте Apache Lucene, OpenSearch обеспечивает высокомасштабируемый и эффективный полнотекстовый поиск (поиск по ключевым словам), что делает его идеальным для обработки больших наборов данных. В своих последних релизах OpenSearch значительно расширил свои поисковые возможности, добавив векторный поиск через дополнительные плагины, что крайне важно для создания приложений на основе ИИ. Теперь OpenSearch поддерживает широкий спектр методов поиска на базе машинного обучения, включая традиционный лексический поиск, k-ближайших соседей (k-NN), семантический поиск, мультимодальный поиск, нейронный разреженный поиск и гибридные модели поиска. Эти улучшения интегрируют нейронные модели непосредственно в поисковую среду, позволяя генерировать эмбеддинги и выполнять поиск на лету в момент загрузки данных. Такая интеграция не только оптимизирует процессы, но и заметно повышает релевантность и эффективность поиска.
Последние обновления еще больше расширили функциональность OpenSearch, представив такие возможности, как оптимизированный для диска векторный поиск, бинарное квантование и кодирование байтовых векторов в поиске k-NN. Эти дополнения, наряду с улучшениями в обработке задач машинного обучения и производительности поисковых запросов, вновь подтверждают статус OpenSearch как передового инструмента для разработчиков и предприятий, стремящихся в полной мере использовать свои данные. Поддерживаемый динамичным и сотрудничающим сообществом, OpenSearch продолжает развиваться, предлагая комплексную, масштабируемую и адаптируемую платформу поиска и аналитики, которая выделяется как один из лучших вариантов для разработчиков, нуждающихся в расширенных поисковых возможностях в своих приложениях.
Что такое Aerospike? Обзор
Aerospike — это высокопроизводительная база данных NoSQL, известная своей способностью управлять чрезвычайно большими объемами данных с минимальной задержкой. В своей основе Aerospike использует уникальную гибридную архитектуру памяти, объединяющую хранение в памяти и на диске, обеспечивая быстрый доступ к данным и их обновление, что необходимо в динамичных цифровых средах.
Чтобы расширить свои предложения, Aerospike представила Aerospike Vector Search (AVS) — расширение, адаптированное для приложений ИИ и машинного обучения. С этим расширением Aerospike может выполнять векторный поиск на основе сходства по обширным наборам данных, что незаменимо для разработки современных ИИ-приложений, таких как рекомендательные системы, генерация с дополнением извлеченными данными, семантический поиск и динамическая подборка контента.
Aerospike Vector Search (AVS) включает разнообразные функции векторного поиска, жизненно важные для современных ИИ-приложений, которые зависят от моделей машинного обучения для быстрой интерпретации и обработки больших объемов данных. Построенный на надежной инфраструктуре базы данных Aerospike, AVS использует присущие базе данных преимущества производительности, одновременно добавляя расширенные возможности:
- Мультимодельность: Гибкость, выходящая далеко за рамки NoSQL, включая ключ-значение, документы, графы и векторы. Все это работает на базе единого интегрированного ядра базы данных.
- Обновления в реальном времени: Загрузка в масштабе предотвращает устаревание индекса hierarchical navigable small world (HNSW), обеспечивая результаты поиска со свежим контекстом.
- Гибридный поиск: Объединяйте векторный поиск с дополнительными критериями — фильтрацией, анализом связей и другими — на базе мультимодельной архитектуры Aerospike.
- Задержка в миллисекундах: Управляйте очень большими наборами данных с возможностью хранить и извлекать миллиарды записей за миллисекунды.
- Параллельная загрузка векторов: Быстрый, инновационный подход к загрузке и обновлению сложных структур индекса HNSW из десятков тысяч источников.
- Гибкая конфигурация: Возможность контролировать ваши затраты, в том числе за счет разделения вычислений и хранения, а также работы с большими или малыми моделями.
Сравнение OpenSearch и Aerospike: ключевые различия для GenAI
При выборе технологии базы данных для приложений на основе ИИ понимание различий между OpenSearch и Aerospike может помочь разработчикам принимать обоснованные решения с учетом их конкретных потребностей. Ниже приведено подробное сравнение обеих платформ по нескольким ключевым факторам:
Методология поиска
OpenSearch: Продолжая наследие Elasticsearch, OpenSearch основан на Apache Lucene и дополнительно расширил свои поисковые возможности за счет включения векторного поиска, включая поддержку k-ближайших соседей (k-NN), семантического поиска, мультимодального поиска и нейронного разреженного поиска. Эти улучшения обеспечивают более сложные сценарии поиска на основе ИИ, повышая релевантность и эффективность за счет интеграции нейронных моделей для генерации эмбеддингов на лету.
Aerospike: С появлением Aerospike Vector Search (AVS) Aerospike теперь поддерживает расширенные возможности векторного поиска, необходимые для приложений ИИ, таких как рекомендательные системы и семантический поиск. AVS сочетает высокопроизводительную модель Aerospike с современными поисковыми функциями, включая обновления индексов HNSW в реальном времени, гибридный поиск, объединяющий векторный поиск с традиционными запросами, и параллельную загрузку векторов для масштабируемости.
Обработка данных
OpenSearch: Управляет широким спектром типов данных — от структурированных до неструктурированных, что повышает его полезность при работе с разнообразными наборами данных. Последние обновления улучшают его способность эффективно обрабатывать и искать по большим наборам данных, делая его еще более мощным инструментом для сложных аналитических задач.
Aerospike: Известен своей гибридной архитектурой памяти, которая эффективно обрабатывает большие объемы данных в моделях ключ-значение, документах, графах, а теперь и векторных моделях. Расширение AVS обогащает его возможности обработки данных, особенно для приложений на основе ИИ, требующих быстрой обработки сложных структур данных.
Масштабируемость и производительность
OpenSearch: Обладает высокой масштабируемостью, используя свою основу Lucene для обработки обширных наборов данных с улучшенной производительностью поисковых запросов и оптимизированным для диска векторным поиском. Эти функции делают его хорошо подходящим для корпоративных приложений, требующих эффективного извлечения данных и аналитики в реальном времени.
Aerospike: Превосходит по производительности и масштабируемости, при этом AVS усиливает эти аспекты за счет поддержки обновлений в реальном времени и миллисекундной задержки при векторном поиске. Его уникальные методы обработки и хранения данных гарантируют, что производительность не ухудшается даже при работе с очень большими наборами данных.
Гибкость и кастомизация
OpenSearch: Предлагает значительную гибкость в моделировании данных и запросах, поддерживаемую надежным набором API и плагинов для кастомизации. Интеграция различных методологий поиска позволяет создавать индивидуальные решения, соответствующие конкретным потребностям приложений.
Aerospike: AVS обеспечивает повышенную гибкость благодаря поддержке нескольких моделей и возможностям гибридного поиска, позволяя пользователям комбинировать различные методы извлечения данных. Его гибкие параметры конфигурации помогают оптимизировать затраты и производительность в соответствии с требованиями приложения.
Интеграция и экосистема
OpenSearch: Продолжает пользоваться преимуществами широкой экосистемы, бесшовно интегрируясь с различными инструментами и фреймворками для обработки и визуализации данных. Подход, основанный на сообществе, обеспечивает постоянные улучшения и поддержку.
Aerospike: Хотя традиционно он был ориентирован на высокопроизводительное хранилище ключ-значение, его экосистема расширяется за счет интеграции векторных и мультимодельных возможностей. Однако она пока может не соответствовать широте интеграций, доступных у OpenSearch.
Простота использования
OpenSearch: Поддерживает комплексную документацию и структуру поддержки сообщества, хотя его расширенные функции могут потребовать времени на освоение. Включение новых поисковых возможностей и функций data prepper может потребовать дополнительного обучения для оптимального использования.
Aerospike: Добавление AVS и его мультимодельных возможностей может повысить сложность, но Aerospike в целом известен своей простой настройкой и обслуживанием, особенно в средах с высокой пропускной способностью.
Соображения стоимости
OpenSearch: Операционные затраты варьируются в зависимости от стратегий развертывания, с вариантами локального размещения и облачного хостинга. Управляемые сервисы, такие как Amazon OpenSearch Service, предлагают простоту использования, но по более высокой цене.
Aerospike: Предлагает экономичное решение в своей Community Edition, а Enterprise Edition предоставляет дополнительные функции. Гибкость конфигурации и разделение вычислений и хранения могут помочь эффективно управлять затратами.
Функции безопасности
OpenSearch: Надежные функции безопасности остаются ключевым аспектом, включая устойчивое шифрование, управление доступом на основе ролей и журналирование аудита для соответствия строгим требованиям безопасности и нормативного соответствия.
Aerospike: Продолжает предоставлять комплексные параметры безопасности, включая расширенные возможности с AVS для обеспечения безопасной обработки и обработки конфиденциальных данных.
Это сравнение показывает, что и OpenSearch, и Aerospike эволюционировали для решения современных задач работы с данными, особенно в контекстах ИИ и машинного обучения, предлагая мощные и гибкие решения, адаптированные к разнообразным потребностям приложений.
Когда выбирать OpenSearch и Aerospike
При выборе между OpenSearch и Aerospike решение во многом зависит от конкретных сценариев использования, требований к возможностям поиска, потребностей в производительности и архитектуры системы. Вот руководство о том, когда стоит выбрать каждую технологию:
Выбирайте OpenSearch для GenAI, когда:
- Сложный поиск: Вашему приложению нужны расширенные возможности текстового поиска, такие как полнотекстовый, нечеткий или контекстный поиск.
- Аналитика и визуализация: Вам требуются инструменты для визуализации и анализа данных в реальном времени.
- Улучшения на основе машинного обучения: Вы внедряете машинное обучение для повышения релевантности поиска и аналитики.
- Облачная масштабируемость: Вы планируете активно использовать облачные ресурсы и нуждаетесь в системе, которая эффективно масштабируется.
Выбирайте Aerospike для GenAI, когда:
- Пиковая производительность: Вашему приложению требуется сверхбыстрый доступ к данным и их обработка, особенно при высоких нагрузках.
- Большие объемы данных: Вам необходимо управлять огромными объемами данных с минимальной задержкой.
- ИИ с векторным поиском: Вы используете векторный поиск для ИИ-приложений, таких как рекомендательные системы.
- Экономическая эффективность: Вы ищете систему, которая одновременно мощна и экономична в эксплуатации, особенно в средах со строгими требованиями к производительности и надежности.
Когда выбирать специализированную векторную базу данных?
Хотя OpenSearch и Aerospike предлагают возможности векторного поиска через расширение, они не оптимизированы для крупномасштабных высокопроизводительных задач векторного поиска. Если ваше приложение полагается на быстрый и точный поиск сходства по миллионам или миллиардам многомерных векторов, например в распознавании изображений, рекомендациях для электронной коммерции или задачах NLP, специализированные векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), подходят лучше. Эти базы данных созданы для обработки векторных данных в масштабе, используя продвинутые алгоритмы Approximate Nearest Neighbor (ANN) (например, HNSW, IVF ) и предлагая расширенные функции, такие как гибридный поиск (включая гибридный разреженный и плотный поиск, мультимодальный поиск, векторный поиск с фильтрацией метаданных, а также гибридный плотный и полнотекстовый поиск), прием данных в реальном времени и распределенную масштабируемость для высокой производительности в динамических средах.
С другой стороны, системы общего назначения, такие как OpenSearch и Aerospike, подходят когда векторный поиск не является основным фокусом, и вы работаете со структурированными или полуструктурированными данными с меньшими векторными наборами данных или умеренными требованиями к производительности. Если вы уже используете эти системы и хотите избежать издержек, связанных с внедрением новой инфраструктуры, плагины векторного поиска могут расширить их возможности и предоставить экономически эффективное решение для более простых задач векторного поиска меньшего масштаба.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, разработанный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, в частности векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по открытой лицензии MIT, 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 бенчмарка или получить результаты производительности на 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
Zilliz Cloud Just Landed in Claude Code
The Zilliz Cloud Plugin brings the full power of Zilliz Cloud directly into your Claude Code terminal as natural-language conversations.
Smarter Autoscaling in Zilliz Cloud: Always Optimized for Every Workload
With the latest upgrade, Zilliz Cloud introduces smarter autoscaling—a fully automated, more streamlined, elastic resource management system.
The Great AI Agent Protocol Race: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Compare Function Calling, MCP, and A2A protocols for AI agents. Learn which standard best fits your development needs and future-proof your applications.
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.