pgvector vs Rockset: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. pgvector и Rockset — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать pgvector и Rockset, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 особенности 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.
Распространённые 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 важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения 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) и Weaviate
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Лёгкие векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
pgvector — это традиционная база данных с возможностями векторного поиска в виде надстройки. Rockset, в свою очередь, — это база данных для поиска и аналитики с добавленными возможностями векторного поиска. В этом посте 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 использовать отдельную векторную базу данных.
Ключевые возможности pgvector включают:
- Поддержку точного и приближённого поиска ближайших соседей
- Интеграцию с механизмами индексирования PostgreSQL
- Возможность выполнять векторные операции, такие как сложение и вычитание
- Поддержку различных метрик расстояния (евклидово расстояние, косинусное расстояние, скалярное произведение)
По умолчанию pgvector использует точный поиск ближайших соседей, который гарантирует идеальную полноту, но может быть медленнее на больших наборах данных. Для оптимизации производительности pgvector предлагает возможность создавать индексы для приближённого поиска ближайших соседей. Этот подход жертвует некоторой точностью ради значительно повышенной скорости, что во многих реальных приложениях часто является оправданным компромиссом.
Важно отметить, что добавление приблизительного индекса может изменить результаты ваших запросов. Это отличается от обычных индексов баз данных, которые не влияют на фактически возвращаемые результаты. Два типа приблизительных индексов, поддерживаемых pgvector:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Представленный в версии pgvector 0.5.0, HNSW известен своей высокой производительностью и качеством результатов. Он строит многоуровневую графовую структуру, которая позволяет быстро выполнять обход во время поиска.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Этот метод делит 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 сценария использования с учетом таких факторов, как размер набора данных, требуемая скорость запросов и приемлемый 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 вашем проекте 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!
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени, предназначенная для обработки как структурированных, так и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Ее основная сила заключается в способности принимать, индексировать и запрашивать данные в реальном времени, что делает ее подходящей для приложений, которым требуются данные с точностью до текущей секунды. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, с возможностью обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture (CDC) в течение 1–2 секунд.
Одной из ключевых функций Rockset является технология Converged Indexing, построенная на изменяемой RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, что делает ее очень эффективной для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200,000, что делает ее подходящей для широкого спектра приложений с векторными эмбеддингами.
Rockset интегрирует возможности векторного поиска как часть своей основной функциональности. Она поддерживает методы поиска как K-Nearest Neighbors (KNN), так и Approximate Nearest Neighbors (ANN), используя распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Подход Rockset не зависит от алгоритма, что обеспечивает гибкость в реализациях поиска. Ее оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной эффективности.
Что выделяет Rockset с точки зрения векторного поиска, так это ее Converged Index, который объединяет поисковый, ANN, колоночный и строковый индексы в единую структуру. Это позволяет эффективно обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов «из коробки». Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск, при этом ее оптимизатор определяет наиболее эффективный путь выполнения запроса. Она может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживая мультимодальные модели, и предлагает как SQL, так и REST API для гибкости интерфейса запросов.
Ключевые различия
pgvector vs Rockset: сравнение векторного поиска
Методология поиска
pgvector поддерживает как точный, так и приблизительный поиск ближайших соседей. Он предлагает индексы HNSW и IVFFlat для приблизительного поиска и использует метрики расстояния, такие как евклидова, косинусная и скалярное произведение.
Rockset поддерживает K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN). Он использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости и применяет подход, не зависящий от алгоритма, для гибкости. Оптимизатор Rockset на основе стоимости выбирает между методами KNN и ANN для оптимальной производительности.
Обработка данных
pgvector фокусируется на векторных эмбеддингах внутри PostgreSQL и работает со структурированными данными в таблицах PostgreSQL.
Rockset обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные данные. Он поддерживает векторные эмбеддинги размерностью до 200 000 и может обрабатывать потоковые и пакетные данные, включая CDC-каналы.
Масштабируемость и производительность
pgvector использует индексирование PostgreSQL для производительности. Точный поиск может быть медленнее для больших наборов данных, но приближенные индексы повышают скорость ценой некоторой точности.
Rockset разработан для поиска и аналитики в реальном времени. Его Converged Indexing позволяет выполнять быстрые обновления на месте, и он может обрабатывать высокоскоростные потоки данных. Rockset использует распределенную архитектуру для масштабируемости.
Гибкость и настройка
pgvector интегрируется с существующими базами данных PostgreSQL, позволяет выполнять векторные операции, такие как сложение и вычитание, и предлагает настраиваемые параметры индексов.
Rockset поддерживает гибридный поиск, сочетающий векторную фильтрацию и фильтрацию по метаданным. Он предлагает SQL и REST API для запросов и может выполнять поиск по нескольким полям ANN.
Интеграция и экосистема
pgvector бесшовно интегрируется с экосистемой PostgreSQL и может использоваться с существующими приложениями на базе PostgreSQL.
Rockset поддерживает различные источники данных для загрузки и интегрируется с потоковыми платформами и хранилищами данных.
Простота использования
pgvector знаком тем, кто уже использует PostgreSQL, но требует понимания администрирования PostgreSQL.
Rockset предлагает варианты управляемого сервиса, но может иметь более крутую кривую обучения для тех, кто впервые знакомится с платформой.
Соображения стоимости
pgvector является открытым исходным кодом и бесплатен для использования, при этом затраты связаны с запуском и масштабированием PostgreSQL.
Rockset, вероятно, имеет затраты, связанные с его управляемым сервисом, хотя конкретные сведения о ценах в предоставленной информации не указаны.
Функции безопасности
pgvector наследует функции безопасности PostgreSQL.
Когда выбирать pgvector
Выбирайте pgvector для проектов, уже использующих PostgreSQL, которым нужно добавить возможности векторного поиска, особенно при сочетании традиционных SQL-запросов с поиском по векторному сходству. Он подходит для векторного поиска умеренного масштаба в рамках одного экземпляра базы данных и для тех, кто предпочитает решение с открытым исходным кодом, размещаемое самостоятельно, с полным контролем.
Когда выбирать Rockset
Выбирайте Rockset для сценариев аналитики и поиска в реальном времени, особенно со смешанными структурированными и неструктурированными данными. Он отлично подходит для быстрой загрузки и выполнения запросов к высокоскоростным потокам данных, включая векторные эмбеддинги. Rockset идеален для крупномасштабных распределенных сред данных, которым необходимо обрабатывать множество форматов и источников данных, а также для тех, кто предпочитает управляемый сервис, масштабируемый автоматически.
Заключение
pgvector и Rockset оба выполняют векторный поиск, но предназначены для разных сценариев использования. pgvector интегрируется с PostgreSQL для добавления векторного поиска в существующие приложения PostgreSQL. Rockset предназначен для аналитики в реальном времени по нескольким типам данных. Ваш выбор зависит от вашего сценария использования, существующего технологического стека, масштаба данных, требований к работе в реальном времени и сложности поиска. Выбирайте pgvector для проектов на базе PostgreSQL с умеренными потребностями в векторном поиске и Rockset для разнообразных, высокоскоростных сред данных, которым нужны аналитика в реальном времени и масштабируемость.
Хотя эта статья дает обзор pgvector и Rockset, 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 счете тщательное бенчмаркинг-тестирование с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходимо 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 отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии MIT с открытым исходным кодом, 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 бенчмарков 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
DeepSeek-OCR Explained: Optical Compression for Scalable Long-Context and RAG Systems
Discover how DeepSeek-OCR uses visual tokens and Contexts Optical Compression to boost long-context LLM efficiency and reshape RAG performance.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.
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.