pgvector против Deeplake: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить pgvector и Deeplake, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запроса многомерных векторов, 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 сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы для 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
pgvector — это традиционная база данных с возможностями векторного поиска в виде дополнения, а Deep Lake — это озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
pgvector: обзор и базовая технология
pgvector — это расширение для PostgreSQL, которое добавляет поддержку векторных операций. Оно позволяет пользователям хранить и запрашивать векторные эмбеддинги непосредственно в своей базе данных PostgreSQL, предоставляя возможности поиска по векторному сходству без необходимости в отдельной векторной базе данных.
Ключевые возможности pgvector включают:
- Поддержку точного и приближенного поиска ближайших соседей
- Интеграцию с механизмами индексирования PostgreSQL
- Возможность выполнять векторные операции, такие как сложение и вычитание
- Поддержку различных метрик расстояния (евклидовой, косинусной, внутреннего произведения)
По умолчанию pgvector использует точный поиск ближайших соседей, который гарантирует идеальную полноту, но может быть медленнее для больших наборов данных. Для оптимизации производительности pgvector предлагает возможность создавать индексы для приближенного поиска ближайших соседей. Этот подход жертвует некоторой точностью ради значительно повышенной скорости, что часто является оправданным компромиссом во многих реальных приложениях.
Важно отметить, что добавление приближенного индекса может изменить результаты ваших запросов. Это отличается от типичных индексов баз данных, которые не влияют на фактически возвращаемые результаты. Два типа приближенных индексов, поддерживаемых pgvector:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Представленный в pgvector версии 0.5.0, HNSW известен своей высокой производительностью и качеством результатов. Он строит многоуровневую графовую структуру, которая обеспечивает быстрый обход во время поиска.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Этот метод разделяет векторное пространство на кластеры. Во время поиска он сначала определяет наиболее релевантные кластеры, а затем выполняет точный поиск внутри этих кластеров. Это может значительно ускорить поиск в больших наборах данных.
Выбор между этими типами индексов зависит от вашего конкретного варианта использования, с учетом таких факторов, как размер набора данных, требуемая скорость запросов и допустимый компромисс в точности. HNSW обычно обеспечивает лучшую производительность, но может использовать больше памяти, тогда как IVFFlat может быть более эффективным по памяти, но в некоторых случаях может быть немного медленнее или менее точным.
При внедрении pgvector в ваш проект попробуйте поэкспериментировать с обоими типами индексов и их параметрами, чтобы найти оптимальную конфигурацию для ваших конкретных потребностей. Этот процесс тонкой настройки может повлиять на производительность и точность ваших операций векторного поиска.
Хотите узнать, как начать использовать pgvector? Ознакомьтесь с этим руководством!
Что такое Deep Lake? Обзор
Deep Lake — это специализированная система баз данных, предназначенная для хранения, управления и запроса векторных и мультимедийных данных, таких как изображения, аудио, видео и другие типы неструктурированных данных, которые все чаще используются в приложениях ИИ и машинного обучения. Deep Lake можно использовать 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 запрашивать и визуализировать свои наборы данных, 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).
Ключевые различия
Методология поиска:
pgvector использует алгоритмы точного и приближенного поиска ближайших соседей. Он поддерживает индексы HNSW и IVFFlat для приближенного поиска. Deep Lake применяет различные алгоритмы поиска, оптимизированные для векторных и мультимедийных данных.
Обработка данных:
pgvector работает с векторными эмбеддингами внутри PostgreSQL. Он лучше всего подходит для структурированных данных и векторных представлений. Deep Lake обрабатывает различные типы данных, включая изображения, аудио, видео и текст. Он отлично подходит для неструктурированных и полуструктурированных данных.
Масштабируемость и производительность:
pgvector использует возможности масштабируемости PostgreSQL. Производительность может снижаться при очень больших наборах данных. Deep Lake создан для крупномасштабных данных и предлагает варианты распределенного хранения для повышения производительности.
Гибкость и настройка:
pgvector позволяет выполнять настройку в рамках PostgreSQL. Вы можете использовать SQL для запросов и возможности PostgreSQL. Deep Lake предлагает больше гибкости для мультимедийных данных. Он поддерживает пользовательские модели данных и типы запросов для различных форматов данных.
Интеграция и экосистема:
pgvector бесшовно интегрируется с приложениями на базе PostgreSQL. Deep Lake хорошо работает с инструментами AI/ML, такими как LangChain и LlamaIndex. Он поддерживает интеграцию с облачным хранилищем.
Простота использования:
pgvector прост в использовании для тех, кто знаком с PostgreSQL. У него умеренная кривая обучения для векторных операций. Deep Lake может требовать более сложной настройки, но предлагает инструменты для визуализации данных и управления ими.
Соображения по стоимости:
pgvector работает на существующей инфраструктуре PostgreSQL, потенциально снижая затраты. Deep Lake может иметь более высокие операционные расходы из-за своих специализированных функций. Он предлагает как варианты самостоятельного размещения, так и управляемые варианты.
Функции безопасности:
pgvector наследует функции безопасности PostgreSQL, включая контроль доступа и шифрование. Deep Lake предоставляет меры безопасности для облачного хранилища и доступа к данным. Конкретные функции могут различаться в зависимости от развертывания.
Когда выбирать каждую технологию:
Выбирайте pgvector, если у вас есть существующая база данных PostgreSQL и вам нужно добавить возможности векторного поиска для структурированных данных. Он идеально подходит для проектов, которым требуется бесшовная интеграция с системами на базе PostgreSQL, а также для наборов данных среднего размера, где критически важен быстрый и точный векторный поиск внутри базы данных. Выбирайте Deep Lake при работе с разнообразными типами данных, особенно с неструктурированными данными, такими как изображения, аудио и видео. Он лучше всего подходит для рабочих процессов машинного обучения, которым требуется эффективное хранение и извлечение больших мультимедийных наборов данных, а также для приложений, требующих расширенных возможностей векторного поиска в контекстах AI.
Заключение:
pgvector отлично справляется с добавлением векторного поиска в базы данных PostgreSQL, предлагая надежную производительность для векторных операций в знакомой SQL-среде. Deep Lake выделяется своей способностью работать с разнообразными типами данных и предоставляет специализированные функции для рабочих процессов AI и машинного обучения. Ваш выбор должен зависеть от ваших конкретных потребностей, включая текущую инфраструктуру, типы данных, масштаб требований к векторному поиску и необходимость в специализированных AI-функциях. Учитывайте экспертизу вашей команды и кривую обучения для каждой технологии. В конечном итоге pgvector идеально подходит для систем на базе PostgreSQL, которым нужны векторные возможности, тогда как Deep Lake лучше проявляет себя в специализированном векторном хранении и поиске для приложений, ориентированных на AI, особенно работающих с мультимедийными данными.
Хотя эта статья предоставляет обзор pgvector и Deeplake, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходим для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный 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 векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или неподтвержденные 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
Introducing Functions and Model Inference on Zilliz Cloud: Automatic Embedding and Reranking with Hosted Models
Zilliz Cloud Functions auto-generate embeddings via OpenAI, Voyage AI, Cohere, or Zilliz Hosted Models. Built-in reranking — just insert text and search.
Democratizing AI: Making Vector Search Powerful and Affordable
Zilliz democratizes AI vector search with Milvus 2.6 and Zilliz Cloud for powerful, affordable scalability, cutting costs in infrastructure, operations, and development.
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.
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.