OpenSearch против Vearch: выбор подходящей базы данных для GenAI-приложений
По мере развития приложений на основе 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 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, которое поможет решить, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать OpenSearch и Vearch, 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 признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск сходства, векторные базы данных играют ключевую роль в ИИ-приложениях, 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 в небольших масштабах.
OpenSearch — это поисково-аналитический пакет с открытым исходным кодом, в котором векторный поиск доступен как надстройка; Vearch — специализированная векторная база данных.
Что такое OpenSearch? Обзор
OpenSearch — это надежный поисково-аналитический пакет с открытым исходным кодом, который управляет разнообразными типами данных: структурированными, полуструктурированными и неструктурированными. Запущенный в 2021 году как управляемый сообществом форк Elasticsearch и Kibana, этот пакет OpenSearch включает хранилище данных и поисковый движок OpenSearch, OpenSearch Dashboards для продвинутой визуализации данных и Data Prepper для эффективного серверного сбора данных.
Построенный на надежной основе Apache Lucene, OpenSearch обеспечивает высокомасштабируемый и эффективный полнотекстовый поиск (поиск по ключевым словам), что делает его идеальным для обработки больших наборов данных. В последних выпусках OpenSearch значительно расширил свои поисковые возможности, включив векторный поиск через дополнительные плагины, что необходимо для создания приложений на базе ИИ. OpenSearch теперь поддерживает широкий спектр 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 поисковый фреймворк, позволяя генерировать эмбеддинги на лету и выполнять поиск в момент загрузки данных. Такая интеграция не только оптимизирует процессы, но и заметно повышает релевантность и эффективность поиска.
Недавние 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, подтверждают статус OpenSearch как передового инструмента для разработчиков и предприятий, стремящихся максимально эффективно использовать свои данные. Поддерживаемый динамичным и открытым к сотрудничеству сообществом, OpenSearch продолжает развиваться, предлагая комплексную, масштабируемую и адаптируемую платформу для поиска и аналитики, которая выделяется как один из лучших вариантов для разработчиков, нуждающихся в расширенных поисковых возможностях в своих приложениях.
Что такое Vearch? Обзор
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих ИИ-приложения, которым нужен быстрый и эффективный поиск по сходству. Он похож на сверхмощную базу данных, но вместо хранения обычных данных создан для работы со сложными векторными эмбеддингами, на которых основана значительная часть современных ИИ-технологий.
Одна из самых интересных особенностей Vearch — гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или тексты), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Поэтому можно выполнять сложные 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, словно команда компьютеров, работающих вместе. В нем 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 Vearch предлагает ряд полезных возможностей, которые упрощают работу. Вы можете добавлять данные в индекс в реальном времени, чтобы результаты поиска всегда были актуальными. 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 версии как для CPU, так и для GPU, чтобы вы могли оптимизировать его под конкретное оборудование и сценарий использования. Независимо от того, создаете ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое ИИ-приложение, которому требуется быстрое сопоставление по сходству, Vearch предоставляет инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Сравнение OpenSearch и Vearch: ключевые различия для GenAI
Методология поиска
OpenSearch теперь включает расширенные возможности векторного поиска наряду со своим традиционным текстовым поиском, поддерживая различные методы поиска на основе машинного обучения, такие как k-NN, семантические и гибридные модели поиска. Эти улучшения обеспечивают эффективную обработку ИИ-приложений, позволяя динамически генерировать эмбеддинги и выполнять сложные поисковые запросы непосредственно в рамках поискового фреймворка.
Vearch специализируется на быстром и эффективном поиске сходства для AI-приложений, сочетая в гибридном поиске векторную и традиционную фильтрацию данных. Это обеспечивает сложные возможности запросов, такие как поиск по нескольким векторным и скалярным полям, оптимизированный для быстрого извлечения похожих элементов на основе векторных эмбеддингов.
Обработка данных
OpenSearch управляет широким спектром типов данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Он хорошо подходит для работы с большими наборами данных благодаря таким возможностям, как оптимизированный для диска векторный поиск и бинарное квантование, что делает его высокоадаптируемым для разнообразных поисковых и аналитических нагрузок.
Vearch оптимизирован для векторных данных, особенно векторов эмбеддингов, используемых в моделях машинного обучения. Он поддерживает сложные структуры данных, позволяя использовать несколько векторных полей на документ и индексирование данных в реальном времени, гарантируя, что база данных остается актуальной и отражает самые последние данные.
Масштабируемость и производительность
OpenSearch разработан для высокой масштабируемости, эффективно обрабатывая большие наборы данных с помощью распределенных вычислений и предоставляя улучшения, которые повышают как производительность поисковых запросов, так и обработку задач машинного обучения.
Vearch использует кластерную архитектуру с различными типами узлов, выполняющими конкретные функции — master, router и partition server, — что позволяет ему эффективно горизонтально масштабироваться по мере роста объемов данных и запросов. Он поддерживает среды CPU и GPU, повышая свою адаптируемость к различным аппаратным конфигурациям.
Гибкость и настройка
OpenSearch предлагает широкие возможности настройки через свои плагины и поддерживающее сообщество, которое постоянно вносит вклад в его развитие. Это гарантирует, что OpenSearch можно адаптировать под конкретные потребности приложений и требования интеграции.
Vearch предоставляет несколько методов индексирования и гибкость для оптимизации поисковых операций на основе аппаратных конфигураций. Он предлагает Python SDK для простой интеграции в рабочие процессы разработки, что делает его удобным для разработчиков при быстром создании приложений.
Интеграция и экосистема
OpenSearch имеет широкую экосистему интеграций, поддерживаемую многочисленными инструментами для визуализации данных, логирования и серверного сбора данных. Его непрерывное развитие поддерживается динамичным и сотрудничающим сообществом.
Vearch хорошо интегрируется с современными стеками разработки AI, предлагая такие функции, как индексирование в реальном времени и поддержка нескольких векторных полей, которые имеют решающее значение для разработчиков, создающих сложные AI-приложения.
Простота использования
OpenSearch может иметь немного более крутой порог освоения из-за своей обширной функциональности, но хорошо поддерживается подробной документацией и активным сообществом.
Vearch, благодаря своему Python SDK и фокусу на AI-приложениях, ориентирован на удобство для разработчиков, работающих в сфере AI, предоставляя инструменты и функции, которые упрощают разработку поисковых приложений на базе AI.
Соображения стоимости
OpenSearch, как платформа с открытым исходным кодом, может быть экономически эффективным, хотя эксплуатационные расходы могут значительно варьироваться в зависимости от размера и сложности развертывания.
Vearch разработан для эффективного использования ресурсов, потенциально обеспечивая экономию затрат при крупномасштабных развертываниях, особенно при использовании его способности масштабироваться по требованию в средах CPU и GPU.
Функции безопасности
OpenSearch предлагает надежные функции безопасности, включая шифрование, управление доступом на основе ролей и журналы аудита, обеспечивая целостность данных и соответствие требованиям.
Vearch менее подробно описывает функции безопасности, но, вероятно, включает стандартные практики безопасности для защиты данных в своей распределенной архитектуре.
Когда выбирать OpenSearch и Vearch для GenAI
Выбирайте OpenSearch для GenAI, когда:
- Комплексные потребности в поиске и аналитике: Вам нужна надежная платформа, способная выполнять полнотекстовый поиск, сложные запросы и аналитику по разнообразным типам данных — структурированным, полуструктурированным и неструктурированным. OpenSearch идеально подходит для сред, где глубокое понимание данных и взаимодействие с ними через поиск имеют решающее значение.
- Визуализация данных в реальном времени: Вашему проекту требуются расширенные возможности визуализации данных, напрямую интегрированные с поисковой функциональностью. OpenSearch Dashboards делает его отличным выбором для мониторинга, анализа и визуализации данных в реальном времени.
- Масштабируемость с расширенными функциями поиска: Вам нужна система, которая эффективно масштабируется и при этом предлагает расширенные функции поиска, включая векторный поиск и методы поиска, улучшенные машинным обучением. Способность OpenSearch работать с большими наборами данных с помощью поиска, оптимизированного для дискового хранения, и его динамичная поддержка сообщества делают его универсальным вариантом для растущих и сложных наборов данных.
- Многоцелевые приложения: Ваше приложение не сосредоточено исключительно на векторных данных, но требует мощной поисковой системы, способной объединить несколько возможностей обработки данных и поиска на одной платформе.
Выберите Vearch для GenAI, когда:
- Поиск сходства на основе ИИ: Ваше приложение специально ориентировано на быстрый и эффективный поиск сходства, например в рекомендательных системах или системах поиска изображений. Vearch оптимизирован для обработки больших объемов векторных данных, что делает его особенно эффективным для приложений, которые в значительной степени полагаются на поиск сходства.
- Требования к гибридному поиску: Вам необходимо выполнять сложные поисковые запросы, сочетающие векторное сходство с традиционными фильтрами данных. Vearch поддерживает гибридный поиск, который может одновременно фильтровать по векторам и скалярным полям, что идеально подходит для нюансированных запросов вроде «найти элементы, похожие на этот, но с определенными атрибутами».
- Масштабируемость в приложениях ИИ: Вашему приложению требуется база данных, которая может динамически масштабироваться по мере роста объемов векторных данных и запросов. Кластерная архитектура Vearch и поддержка сред как CPU, так и GPU делают его высокомасштабируемым и эффективным для обработки массивных наборов векторных данных.
- Удобство для разработчиков для быстрой разработки ИИ: Вы цените короткие циклы разработки и нуждаетесь в системе, которую легко интегрировать и использовать в рабочих процессах разработки ИИ. Python SDK Vearch и гибкие варианты индексирования специально ориентированы на разработчиков, работающих в области ИИ и машинного обучения, упрощая интеграцию и обслуживание сложных данных.
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, 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 лицензирован 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 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
Top 10 Context Engineering Techniques You Should Know for Production RAG
A practical guide to context engineering for production LLM systems, covering RAG, context processing, memory, agents, and multimodal context.
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
Vector Databases vs. Document Databases
Use a vector database for similarity search and AI-powered applications; use a document database for flexible schema and JSON-like data storage.
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.