OpenSearch 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 статье блога мы рассмотрим две известные базы данных с возможностями векторного поиска: OpenSearch и Deep Lake. 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, которое поможет решить, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить OpenSearch и Deep Lake, давайте 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 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 сценарии 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 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 небольшого масштаба.
И OpenSearch, и Deep Lake — это традиционные базы данных, которые развились и включили возможности векторного поиска в качестве надстройки.
Что такое OpenSearch? Обзор
OpenSearch — это надежный набор инструментов с открытым исходным кодом для поиска и аналитики, который управляет разнообразными типами данных: структурированными, полуструктурированными и неструктурированными. Запущенный в 2021 году как развиваемый сообществом форк Elasticsearch и Kibana, этот набор OpenSearch включает хранилище данных и поисковый движок OpenSearch, OpenSearch Dashboards для продвинутой визуализации данных и Data Prepper для эффективного сбора данных на стороне сервера.
Построенный на прочной основе 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, включив векторный поиск с помощью дополнительных плагинов, что крайне важно для создания приложений на базе ИИ. OpenSearch теперь поддерживает ряд методов поиска на основе 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 инфраструктуру, позволяя генерировать эмбеддинги на лету и выполнять поиск в момент поступления данных. Такая интеграция не только упрощает процессы, но и заметно повышает релевантность и эффективность поиска.
Недавние обновления еще больше расширили функциональность OpenSearch, добавив такие возможности, как оптимизированный для диска векторный поиск, бинарное квантование и кодирование байтовых векторов в k-NN-поиске. 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 максимально использовать свои данные. Поддерживаемый динамичным и ориентированным на сотрудничество сообществом, OpenSearch продолжает развиваться, предлагая комплексную, масштабируемую и адаптивную платформу поиска и аналитики, которая выделяется как один из лучших вариантов для разработчиков, которым нужны расширенные поисковые возможности в их приложениях.
Что такое Deep Lake? Обзор
Deep Lake — это специализированная система баз данных, предназначенная для хранения, управления и выполнения запросов к векторным и мультимедийным данным, таким как изображения, аудио, видео и другие типы неструктурированных данных, которые все чаще используются в приложениях ИИ и машинного обучения. Deep Lake может использоваться как озеро данных и как векторное хранилище:
Deep Lake как озеро данных: Deep Lake обеспечивает эффективное хранение и организацию неструктурированных данных, таких как изображения, аудио, видео, текст, форматы медицинских изображений, например NIfTI, и метаданные, в формате с контролем версий, предназначенном для повышения производительности глубокого обучения. Он позволяет пользователям быстро выполнять запросы к своим наборам данных и визуализировать их, облегчая создание высококачественных обучающих наборов.
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).
Сравнение OpenSearch и Deep Lake: ключевые различия
Методология поиска
OpenSearch основан на Apache Lucene и предлагает как традиционный полнотекстовый, так и продвинутый векторный поиск, включая методы машинного обучения, такие как k-NN и семантический поиск, чтобы повысить релевантность поиска по различным типам данных.
Deep Lake специализируется на векторных и мультимедийных данных, сосредотачиваясь на сложных возможностях извлечения, адаптированных к медиаконтенту, такому как изображения, аудио и видео, что делает его идеальным для сложных приложений поиска по медиа.
Обработка данных
OpenSearch управляет разнообразным набором типов данных, а недавние улучшения, такие как оптимизированный для диска векторный поиск и кодирование байтовых векторов, повышают эффективность и производительность при обработке больших наборов данных.
Deep Lake функционирует как озеро данных и векторное хранилище, эффективно организуя мультимедийные и векторные данные, поддерживая широкий спектр сценариев использования — от обучения моделей машинного обучения до сложных векторных запросов.
Масштабируемость и производительность
OpenSearch предлагает высокую масштабируемость для крупномасштабных развертываний, оптимизируя производительность поисковых запросов и загрузку данных для эффективной обработки растущих объемов данных и сложных требований.
Deep Lake предоставляет надежные возможности масштабирования, позволяя хранить данные локально или в облаке, с оптимизацией для приложений ИИ и машинного обучения, работающих с большими объемами мультимедийных данных.
Гибкость и настройка
OpenSearch обладает широкими возможностями моделирования данных и настройки запросов, поддерживаемыми активным сообществом и разнообразными плагинами, которые повышают его адаптируемость.
Deep Lake предлагает значительную гибкость настройки при хранении и запросах данных, включая бесшовную интеграцию с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, для разработки специализированных приложений ИИ.
Интеграция и экосистема
OpenSearch выигрывает от широкой экосистемы с сильными интеграциями с инструментами обработки, визуализации и сбора данных, постоянно обогащаемой активным сообществом.
Deep Lake хорошо интегрируется с инструментами ИИ и машинного обучения, предоставляя специализированную поддержку для управления и использования мультимедийных данных в крупном масштабе.
Простота использования
OpenSearch сохраняет приемлемую кривую обучения, несмотря на свои сложные функциональные возможности, при поддержке подробной документации и активного сообщества.
Deep Lake ориентирован на пользователей, работающих с ИИ и мультимедийными данными, стремясь упростить управление и извлечение крупномасштабных данных с помощью специализированных инструментов и интерфейсов.
Стоимостные соображения
OpenSearch экономически эффективен для развертываний с открытым исходным кодом, но может предполагать значительные операционные затраты для крупных управляемых развертываний.
Deep Lake предлагает гибкое управление затратами в зависимости от стратегий развертывания, с вариантами локальной или облачной эксплуатации, которые могут различаться по экономической эффективности.
Функции безопасности
OpenSearch предоставляет комплексные функции безопасности, включая шифрование, контроль доступа и журналирование аудита, подходящие для предприятий со строгими требованиями безопасности.
Deep Lake предположительно включает базовые меры безопасности для защиты конфиденциальных мультимедийных и векторных данных, что критически важно для приложений ИИ.
Этот формат представляет ясное и краткое сравнение, подчеркивающее уникальные характеристики и возможности каждой базы данных, помогая вам принять обоснованное решение на основе конкретных потребностей вашего приложения.
Когда выбирать эти две базы данных
Выбор между OpenSearch и Deep Lake в первую очередь зависит от конкретных потребностей вашего приложения, особенно с точки зрения типа данных, которыми вы управляете, и требуемой функциональности.
Выбирайте OpenSearch, когда:
- Необходим расширенный текстовый поиск: Вашему приложению требуются сложные возможности текстового поиска, включая полнотекстовый поиск, нечеткий поиск и аналитику поиска в реальном времени. OpenSearch хорошо подходит для сред, где поиск интегрирован со сложными требованиями к запросам по различным типам данных.
- Масштабируемая аналитика и визуализация: Вам требуется платформа, которая не только обрабатывает поиск, но и предоставляет мощные инструменты аналитики и визуализации. OpenSearch идеален, если вам нужно выполнять анализ данных в реальном времени и визуализировать эти результаты, используя OpenSearch Dashboards для комплексного понимания данных.
- Интеграция машинного обучения: Ваши проекты выигрывают от интеграции моделей машинного обучения непосредственно в поисковую инфраструктуру, особенно если вы работаете с приложениями на основе ИИ, которым требуется генерация эмбеддингов на лету и сложные поисковые модели, такие как семантический поиск.
Выбирайте Deep Lake, когда:
- Приложения с богатым мультимедийным контентом: Ваше приложение в значительной степени опирается на мультимедийный контент, такой как изображения, аудио и видео. Deep Lake адаптирован для эффективного хранения, управления и извлечения мультимедийных данных, что делает его идеальным для сценариев использования, связанных с масштабной обработкой медиа.
- Требования к векторному поиску: Вам нужна надежная поддержка хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных с ними метаданных. Deep Lake отлично справляется с обработкой векторных данных, предоставляя специализированные поисковые функции, которые имеют решающее значение для таких приложений, как рекомендательные системы или платформы обнаружения контента.
- Интеграция с AI-инструментами: Ваша разработка включает Retrieval Augmented Generation (RAG) или аналогичные AI-приложения, которым требуется бесшовная интеграция с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex. Deep Lake разработан для упрощения таких интеграций, оптимизируя создание и развертывание решений на основе AI.
Когда выбирать специализированную векторную базу данных?
Хотя OpenSearch и Deep Lake предлагают возможности векторного поиска, 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 в 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), ingestion в реальном времени и распределенную масштабируемость для высокой производительности в динамических средах.
С другой стороны, системы общего назначения, такие как OpenSearch и Deep Lake, подходят, когда векторный поиск не является основным фокусом, а 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 накладных расходов, 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 open-source инструмент бенчмаркинга, разработанный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно 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 векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на 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
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
NVIDIA's Cosmos platform enables safe, digital twin training of GenAI models for physical applications, overcoming data scarcity and safety challenges.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
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.