pgvector и Vald: выбор подходящей векторной базы данных для ваших потребностей
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. pgvector и Vald — 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 Vald, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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.
Распространённые 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) и Weaviate
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Лёгковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольших масштабах.
pgvector — это традиционная база данных с возможностями векторного поиска в качестве дополнения. Vald — это специализированная векторная база данных. В этой статье 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 особенности pgvector включают:
- Поддержка точного и приближённого поиска ближайших соседей
- Интеграция с механизмами индексирования PostgreSQL
- Возможность выполнять векторные операции, такие как сложение и вычитание
- Поддержка различных метрик расстояния (евклидова, косинусная, внутреннее произведение)
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 приближённого 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 приближённого индекса может изменить результаты ваших запросов. Это отличается от обычных индексов баз данных, которые не влияют на фактически возвращаемые результаты. Два типа приближённых индексов, поддерживаемых pgvector:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Представленный в pgvector версии 0.5.0, HNSW известен высокой производительностью и качеством результатов. Он строит многоуровневую графовую структуру, которая обеспечивает быстрый 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 учётом 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? Посмотрите этот tutorial!
Vald: обзор и базовая технология
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объёмам векторных данных. Он создан для работы с миллиардами векторов и может легко масштабироваться по мере роста ваших потребностей. Самое интересное в Vald то, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших возможностей Vald — то, как он работает с индексированием. Обычно, когда вы строите индекс, всё должно остановиться. Но Vald устроен умно — он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создаёт резервные копии ваших индексных данных, так что вам не нужно беспокоиться о потере всего, если что-то пойдёт не так.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать ввод и вывод данных, чтобы он хорошо работал с gRPC. Он также создан для бесперебойной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавлять больше вычислительной мощности или памяти, когда это понадобится. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объёмы информации.
Ещё один полезный приём Vald — репликация индекса. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если на одной машине возникнет проблема, ваши поисковые запросы всё равно смогут работать нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, так что вам не нужно об этом беспокоиться. Всё это делает Vald надёжным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надёжно искать по огромным объёмам векторных данных.
Ключевые отличия
Производительность и методология поиска
pgvector предлагает точный и приближённый поиск ближайших соседей через индексы HNSW и IVFFlat. HNSW обычно быстрее, но использует больше памяти. Vald использует NGT (Neighborhood Graph and Tree) для приближённого поиска ближайших соседей, разработанного для многомерных векторных данных.
Управление данными
pgvector интегрируется с PostgreSQL, поэтому вы можете хранить векторы вместе с обычными данными. Это идеально подходит для приложений, которым нужны как векторные, так и традиционные операции с базами данных. Vald — это отдельная распределённая система, оптимизированная для чисто векторных операций в масштабе.
Масштабируемость
pgvector наследует вертикальное масштабирование PostgreSQL, но имеет ограниченное горизонтальное масштабирование. Vald здесь особенно силён — он разработан для распределённых систем, с автоматическим шардированием, репликацией и обновлением индексов в реальном времени на нескольких узлах.
Простота интеграции
pgvector — это проще простого, если вы уже используете PostgreSQL. Это всего лишь установка расширения. Vald требует более сложной настройки, но обеспечивает гибкую интеграцию через gRPC и различные плагины.
Анализ затрат
Затраты на pgvector отражают вашу инфраструктуру PostgreSQL. Если вы уже используете PostgreSQL, добавление pgvector потребует минимальных дополнительных затрат. Vald может потребовать выделенной инфраструктуры, но его распределенная природа позволяет распределять нагрузку между более дешевыми машинами.
Выбирайте pgvector
pgvector подходит для приложений, которые уже используют PostgreSQL и нуждаются в векторном поиске вместе с обычными операциями базы данных. Для наборов данных объемом менее 10 миллионов векторов, систем управления контентом, которым нужен семантический поиск, и движков рекомендаций товаров, где важен SQL.
Выбирайте Vald
Vald подходит для массивных векторных наборов данных, которым нужны высокая доступность и обработка в реальном времени. Для крупномасштабного распознавания изображений, движков рекомендаций в реальном времени и систем, которым нужны непрерывные обновления индекса без простоя, особенно при масштабировании на несколько машин.
Заключение
pgvector имеет интеграцию с PostgreSQL и простые векторные операции, Vald имеет распределенную архитектуру для больших данных. Выбирайте исходя из вашего масштаба, инфраструктуры и операционных задач — pgvector для умеренных нагрузок, интегрированных с SQL, Vald для больших данных с высокой доступностью.
Прочитайте это, чтобы получить обзор pgvector и Vald, но для их оценки необходимо исходить из вашего сценария использования. Один инструмент, который может с этим помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование открытого VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С помощью VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и распространяется 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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших 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
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
8 Latest RAG Advancements Every Developer Should Know
Explore eight advanced RAG variants that can solve real problems you might be facing: slow retrieval, poor context understanding, multimodal data handling, and resource optimization.
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.