OpenSearch против Rockset: выбор правильной базы данных для приложений GenAI
По мере развития приложений на основе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений трудно переоценить. В этой статье блога будут рассмотрены две заметные базы данных с возможностями векторного поиска: OpenSearch и Rockset. Каждая из них предоставляет надежные возможности для обработки векторного поиска — важнейшей функции 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 Rockset, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к высокоразмерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантический смысл текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск сходства, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и поиск 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 векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
OpenSearch — это поисково-аналитический пакет с открытым исходным кодом, в котором векторный поиск реализован как надстройка; Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени, в которой векторный поиск реализован как надстройка.
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 поисковую систему OpenSearch, OpenSearch Dashboards для расширенной визуализации данных и Data Prepper для эффективного серверного сбора данных.
Построенный на прочной основе Apache Lucene, OpenSearch обеспечивает высокомасштабируемый и эффективный полнотекстовый поиск (поиск по ключевым словам), что делает его идеальным для работы с большими наборами данных. В своих последних релизах OpenSearch значительно расширил свои поисковые возможности, включив векторный поиск с помощью дополнительных плагинов, что необходимо для создания приложений на базе ИИ. OpenSearch теперь поддерживает ряд 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 инфраструктуру, позволяя генерировать эмбеддинги и выполнять поиск на лету в момент приема данных. Эта интеграция не только оптимизирует 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 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 максимально использовать свои данные. Поддерживаемый динамичным и совместным сообществом, OpenSearch продолжает развиваться, предлагая комплексную, масштабируемую и адаптируемую платформу поиска и аналитики, которая выделяется как один из лучших вариантов для разработчиков, которым нужны расширенные поисковые возможности в их приложениях.
Rockset: обзор и ключевая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Ее сильная сторона — прием, индексирование и запросы к данным в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны актуальные до последней секунды инсайты. Rockset поддерживает как потоковый, так и пакетный прием данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы захвата изменений данных (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых возможностей Rockset — Converged Indexing, построенная на изменяемой RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, поэтому она сверхэффективна для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200,000, поэтому подходит для широкого спектра сценариев использования векторных эмбеддингов.
Векторный поиск встроен в ядро Rockset. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не привязан к конкретному алгоритму, поэтому вы можете выбрать собственную реализацию поиска. Оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной производительности.
Уникальность Rockset для векторного поиска заключается в Converged Index, который объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы в один. Это означает, что вы можете обрабатывать широкий диапазон шаблонов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь выполнения запроса. Может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживает мультимодальные модели и имеет как SQL, так и REST API для интерфейса запросов.
Сравнение OpenSearch и Rockset: ключевые различия для GenAI
Методология поиска
OpenSearch значительно расширил свои поисковые возможности, интегрировав Apache Lucene с мощными функциями векторного поиска. Теперь он поддерживает ряд методов поиска на базе машинного обучения, включая k-NN, семантический поиск и гибридные модели. Эта интеграция позволяет создавать сложные приложения на базе ИИ с генерацией эмбеддингов на лету и повышенной эффективностью поиска, подходящие для работы с разнообразными и большими наборами данных.
Rockset ориентирован на поиск и аналитику в реальном времени с акцентом на обработку высокоскоростных потоков данных и каналов change data capture. Он включает передовые методы индексирования и запросов, такие как Converged Indexing, и поддерживает поиск KNN и ANN, используя распределенный индекс FAISS для векторного поиска. Это делает его исключительно эффективным в предоставлении актуальных до секунды инсайтов для приложений реального времени.
Обработка данных
OpenSearch эффективно управляет структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными, предлагая широкие возможности обработки данных, которые постоянно расширяются за счет таких функций, как дисково-оптимизированный векторный поиск и бинарная квантизация. Эти функции позволяют ему эффективно обрабатывать сложные сценарии работы с данными и большие объемы данных.
Rockset предназначен для обработки как структурированных, так и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Он особенно хорошо подходит для сценариев, где данные часто изменяются, благодаря своему изменяемому Converged Indexing на базе RocksDB, который позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте. Эта возможность поддерживает широкий спектр сценариев использования векторных эмбеддингов, включая документы размером до 40MB и размерность векторов до 200,000.
Масштабируемость и производительность
OpenSearch обладает высокой масштабируемостью и предназначен для обработки больших наборов данных в распределенных средах. Его последние улучшения в области векторного поиска и обработки задач машинного обучения дополнительно повышают производительность для сложных запросов и больших объемов данных.
Rockset предлагает масштабируемость в реальном времени и создан для эффективного управления высокой скоростью поступления данных благодаря своей инновационной инфраструктуре индексирования и запросов. Его способность динамически выбирать между методологиями поиска на основе оптимизации производительности делает его высокомасштабируемым и эффективным для аналитики в реальном времени.
Гибкость и настройка
OpenSearch предоставляет широкие возможности настройки благодаря своим плагинам и open-source-природе, позволяя разработчикам глубоко адаптировать систему под свои конкретные требования.
Rockset также предлагает значительную гибкость, особенно в операциях с данными в реальном времени. Он поддерживает несколько векторных полей и возможности гибридного поиска, а его оптимизатор на основе стоимости повышает производительность запросов, интеллектуально выбирая наиболее эффективные пути выполнения запросов.
Интеграция и экосистема
OpenSearch выигрывает от широкой и поддерживающей community, хорошо интегрируясь с различными инструментами и платформами, особенно предназначенными для визуализации данных и анализа логов.
Rockset бесшовно интегрируется с различными источниками данных как для потоковой, так и для пакетной загрузки данных. Его SQL и REST API упрощают интеграцию с другими системами, делая его совместимым с широким спектром приложений и рабочих процессов.
Простота использования
OpenSearch продолжает развиваться при поддержке всесторонней документации и community, которая помогает снизить порог обучения, несмотря на его сложные возможности.
Rockset делает акцент на простоте использования в сценариях работы с данными в реальном времени, чему способствуют подробная документация и удобные для разработчиков функции, такие как Python SDK, который упрощает интеграцию и использование в приложениях на базе ИИ.
Стоимостные соображения
OpenSearch может быть экономически эффективным для самостоятельно управляемых развертываний, но может приводить к более высоким затратам в крупных облачных развертываниях из-за своей широкой функциональности.
Rockset, будучи полностью управляемым, как правило, предполагает более высокие операционные расходы, но обеспечивает значительную экономию на управленческих накладных расходах и времени до развертывания, особенно в сценариях аналитики в реальном времени.
Функции безопасности
OpenSearch включает надежные меры безопасности, такие как шифрование, управление доступом на основе ролей и журналы аудита, подходящие для защиты конфиденциальных данных и обеспечения соответствия требованиям.
Rockset также включает сильные практики безопасности, хотя такие детали, как шифрование и управление доступом, не были подробно описаны; вероятно, он следует отраслевым стандартам, чтобы обеспечивать безопасность данных в своей среде аналитики реального времени.
Когда выбирать OpenSearch и Rockset для GenAI
Решение о том, когда выбирать OpenSearch вместо Rockset, в значительной степени зависит от ваших конкретных потребностей, особенно от характера ваших данных, требований ваших приложений к работе в реальном времени, а также сложности ваших потребностей в поиске и запросах.
Выбирайте OpenSearch для GenAI, когда:
- Сложные потребности в поиске: Вам требуются продвинутые возможности поиска по различным типам данных, включая полнотекстовый, семантический, векторный и гибридный поиск. OpenSearch идеально подходит для приложений, которым нужны сложные запросы и обширные поисковые функции, встроенные в большие наборы данных.
- Управление разнообразными данными: Ваша система должна обрабатывать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные в рамках одной платформы. Гибкость OpenSearch делает его подходящим для сред, где критически важны разнообразная загрузка и обработка данных.
- Масштабируемость с возможностью настройки: Вы ищете решение, которое предлагает как горизонтальную масштабируемость, так и широкие возможности настройки через плагины и вклад сообщества. OpenSearch хорошо подходит организациям, которые хотят адаптировать свой поисково-аналитический движок под конкретные сценарии использования или глубоко интегрировать его с существующими системами.
- Продвинутая визуализация данных: Вам нужны интегрированные инструменты аналитики и визуализации данных для глубокого исследования данных и получения инсайтов в реальном времени. OpenSearch Dashboards предоставляют мощный интерфейс для визуализации данных и взаимодействия с ними.
Выбирайте Rockset для GenAI, когда:
- Требования к аналитике в реальном времени: Вашему приложению требуются сверхбыстрые возможности загрузки данных и выполнения запросов для аналитики в реальном времени. Rockset оптимизирован для сценариев, которым нужны мгновенные инсайты из потоковых данных, каналов change data capture или быстрые ответы на запросы.
- Эффективная обработка высокоскоростных данных: Вы работаете с высокоскоростными потоками событий или вам нужна система, которая может обрабатывать и индексировать данные практически мгновенно. Индексация Rockset в реальном времени и его способность обрабатывать частые обновления данных делают его высокоэффективным для динамичных сред данных.
- Потребности в гибридных запросах: Вам требуется система, способная выполнять сложный гибридный поиск, объединяющий векторную и традиционную фильтрацию данных. Конвергентная индексация Rockset и продвинутый оптимизатор запросов адаптированы для приложений, которые сочетают векторный поиск с SQL-запросами, обеспечивая гибкость и эффективность.
- Облачная масштабируемость: Вы предпочитаете полностью управляемое облачное решение, которое автоматически масштабируется без значительных операционных накладных расходов. Архитектура Rockset разработана для динамического масштабирования в облачных средах, что делает его идеальным для компаний, которым необходимо быстро масштабироваться в зависимости от спроса.
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 систему для своих 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 рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
A Developer's Guide to Exploring Milvus 2.6 Features on Zilliz Cloud
Milvus 2.6 marks a shift from “vector search + glue code” to a more advanced retrieval engine, and it is now Generally Available (GA) on Zilliz Cloud (a managed Milvus service).
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.
How to Use Anthropic MCP Server with Milvus
MCP + Milvus: Streamline AI agent development with standardized data access, eliminating integration hassles while enhancing context and flexibility.
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.