pgvector против Vearch: 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 Vearch — 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 Vearch, 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 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 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) — технике, которая 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.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
pgvector — это традиционная база данных с возможностями векторного поиска в виде дополнения. Vearch — это специализированная векторная база данных. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
pgvector: обзор и основная технология
pgvector — это расширение для PostgreSQL, добавляющее 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 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 (евклидово, косинусное, скалярное произведение)
pgvector по умолчанию 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 приблизительного индекса может изменить результаты ваших запросов. Это отличается от типичных индексов баз данных, которые не влияют на фактически возвращаемые результаты. Два типа приблизительных 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 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 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 операций векторного поиска.
Хотите узнать, как начать использовать pgvector? Ознакомьтесь с этим руководством!
Что такое Vearch? Обзор и ключевая технология
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужен быстрый и эффективный поиск по сходству. Это как усиленная база данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми непростыми векторными эмбеддингами, которые лежат в основе множества современных AI-технологий.
Одна из самых интересных особенностей Vearch — гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или текст), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Поэтому можно выполнять сложные поисковые запросы вроде «найти продукты, 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 конфигурацию, как команда компьютеров, работающих вместе. У вас 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 данных. Вы можете добавлять больше машин для обработки большего объема данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков Vearch предлагает приятные функции, которые упрощают жизнь. 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, поэтому вы можете оптимизировать его под конкретное оборудование и сценарий использования. Независимо от того, создаете ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое AI-приложение, которому нужно быстрое сопоставление по сходству, Vearch дает вам инструменты, чтобы эффективно это реализовать.
Ключевые различия
Производительность и методы поиска
pgvector предлагает как точный, так и приблизительный поиск ближайших соседей с помощью индексов HNSW и IVFFlat. Точный поиск гарантирует точность, но работает медленнее. Для больших наборов данных приблизительные индексы обменивают часть точности на скорость.
Vearch ориентирован на возможности гибридного поиска, сочетая векторное сходство с традиционной фильтрацией. Он поддерживает методы индексирования IVFPQ и HNSW, при этом доступны реализации как для CPU, так и для GPU.
Архитектура и масштабируемость
pgvector работает как расширение PostgreSQL, что делает его идеальным вариантом, если вы уже используете PostgreSQL и хотите хранить векторный поиск в той же базе данных. Это упрощает ваш стек, но привязывает масштабирование к возможностям PostgreSQL.
Vearch использует распределённую архитектуру со специализированными узлами (master, router, partition server), предназначенную для горизонтального масштабирования. Это делает его более подходящим для приложений, которым требуется независимое масштабирование возможностей векторного поиска.
Интеграция и настройка
pgvector бесшовно интегрируется с PostgreSQL, позволяя использовать привычные SQL-запросы и задействовать существующие возможности PostgreSQL. Если вы уже используете PostgreSQL, добавить pgvector довольно просто.
Vearch работает как автономная система с собственным Python SDK. Хотя это требует управления отдельным сервисом, он предлагает специализированные функции для AI-приложений и индексации в реальном времени.
Когда выбирать pgvector
Выбирайте pgvector, если вы уже используете PostgreSQL и вам нужны возможности векторного поиска в рамках существующей инфраструктуры баз данных. Он идеально подходит для приложений с умеренными объёмами данных, где вы хотите минимизировать операционную сложность, использовать SQL для векторных операций и поддерживать единую систему баз данных. pgvector хорошо подходит для таких сценариев, как рекомендации контента, семантический поиск или поиск похожих изображений, где точные совпадения не требуются и можно извлечь пользу из приближённого поиска ближайших соседей.
Когда выбирать Vearch
Vearch — лучший выбор для крупномасштабных AI-приложений, которым нужны быстрые возможности гибридного поиска и горизонтальная масштабируемость. Его распределённая архитектура и поддержка GPU делают его подходящим для приложений, обрабатывающих миллионы векторов с временем отклика в миллисекундах. Выбирайте Vearch, когда вам нужна индексация в реальном времени, сложная фильтрация в сочетании с поиском по векторному сходству или когда ваш сценарий использования требует независимого масштабирования возможностей векторного поиска.
Заключение
pgvector выделяется своей интеграцией с PostgreSQL и простотой, что делает его отличным выбором для команд, желающих добавить векторный поиск в существующую среду PostgreSQL. Vearch превосходит в масштабируемости и возможностях гибридного поиска, что делает его идеальным для специализированных AI-приложений. Ваш выбор должен зависеть от вашей текущей инфраструктуры, требований к масштабу и того, нужны ли вам такие функции, как индексация в реальном времени или GPU-ускорение. При принятии решения учитывайте опыт вашей команды с распределёнными системами по сравнению с традиционными базами данных.
Прочитайте это, чтобы получить общее представление о pgvector и Vearch, но для их оценки нужно исходить из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к выбору между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределённых системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это open-source инструмент бенчмаркинга 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 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 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
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.
Zilliz Cloud Launches in AWS Australia, Expanding Global Reach to Australia and Neighboring Markets
We're thrilled to announce that Zilliz Cloud is now available in the AWS Sydney, Australia region (ap-southeast-2).
Creating Collections in Zilliz Cloud Just Got Way Easier
We've enhanced the entire collection creation experience to bring advanced capabilities directly into the interface, making it faster and easier to build production-ready schemas without switching tools.
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.