Pinecone против Aerospike: выбор подходящей базы данных для GenAI-приложений
По мере развития приложений на основе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений трудно переоценить. В этой статье блога будут рассмотрены две известные базы данных с возможностями векторного поиска: Pinecone и Aerospike. Каждая из них предоставляет надежные возможности для обработки векторного поиска — важной функции 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 Pinecone и Aerospike, 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 характеристики 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 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольших масштабах.
Pinecone — это специализированная векторная база данных, а Aerospike — распределенная масштабируемая NoSQL-база данных с возможностями векторного поиска в виде дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Pinecone: основы
Pinecone — это SaaS, созданный для векторного поиска в приложениях машинного обучения. Как управляемый сервис, Pinecone берет на себя инфраструктуру, чтобы вы могли сосредоточиться на создании приложений, а не баз данных. Это масштабируемая платформа для хранения и выполнения запросов к большим объемам векторных эмбеддингов для таких задач, как семантический поиск и рекомендательные системы.
Ключевые функции Pinecone включают обновления в реальном времени, совместимость с моделями машинного обучения и проприетарную технику индексирования, которая делает векторный поиск быстрым даже при миллиардах векторов. Пространства имен позволяют разделять записи внутри индекса для более быстрых запросов и мультитенантности. Pinecone также поддерживает фильтрацию по метаданным, поэтому вы можете добавлять контекст к каждой записи и фильтровать результаты поиска для повышения скорости и релевантности.
Бессерверное предложение Pinecone упрощает управление базой данных и включает эффективные методы загрузки данных. Одна из функций — возможность импортировать данные из объектного хранилища, что очень экономично для загрузки данных в крупном масштабе. Для импорта и индексации данных, хранящихся в виде файлов Parquet, используется асинхронная длительная операция.
Для улучшения поиска Pinecone размещает модель multilanguage-e5-large для генерации векторов и имеет двухэтапный процесс извлечения с повторным ранжированием с использованием модели bge-reranker-v2-m3. Pinecone также поддерживает гибридный поиск, который объединяет плотные и разреженные векторные эмбеддинги, чтобы сбалансировать семантическое понимание с сопоставлением ключевых слов. Благодаря интеграции с популярными фреймворками машинного обучения, поддержке нескольких языков и автоматическому масштабированию Pinecone является комплексным решением для векторного поиска в AI-приложениях, сочетающим производительность и простоту использования.
Aerospike: основы
Aerospike — это NoSQL-база данных для высокопроизводительных приложений реального времени. Она добавила поддержку векторной индексации и поиска, поэтому подходит для сценариев использования векторных баз данных. Векторная возможность называется Aerospike Vector Search (AVS) и находится в Preview. Вы можете запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, записываются в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми. Для индексации каждая запись должна иметь хотя бы один вектор в указанном векторном поле индекса. У одной записи может быть несколько векторов и индексов, поэтому вы можете искать по одним и тем же данным разными способами. Aerospike рекомендует назначать upserted-записи определенному set, чтобы вы могли отслеживать их и выполнять с ними операции.
AVS имеет уникальный способ построения индекса: он выполняется конкурентно на всех узлах AVS. В то время как обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексации. Это выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все CPU-ядра в кластере AVS, и решение масштабируемо. Производительность загрузки сильно зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения.
Для каждого элемента в очереди индексации AVS обрабатывает вектор для индексации, строит кластеры для каждого вектора и фиксирует их в ASDB. Индексная запись содержит копию самого вектора и кластеры для этого вектора на заданном слое графа HNSW. Индексация использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки по принципу single instruction, multiple data.
AVS выполняет запросы во время загрузки, чтобы «предварительно гидратировать» кэш индекса, поскольку записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как query requests, но отображаются как чтения на уровне хранения. Таким образом, кэш заполняется релевантными данными и может улучшить производительность запросов. Это показывает, как AVS обрабатывает векторные данные и строит индексы для поиска по сходству, чтобы масштабироваться для поиска по высокоразмерным векторам.
Ключевые различия
При выборе инструмента векторного поиска понимание различий между Pinecone и Aerospike поможет вам принять решение. Оба выполняют векторный поиск, но отличаются друг от друга. Давайте сравним их по ключевым возможностям, чтобы помочь вам выбрать подходящий вариант.
Методология поиска
Pinecone имеет проприетарный метод индексации для векторного поиска, поэтому запросы выполняются быстро даже при миллиардах векторов. Он поддерживает обновления в реальном времени и имеет фильтрацию по метаданным для уточнения результатов.
AVS (Aerospike’s Vector Search) использует индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для approximate nearest neighbor search. Этот индекс в памяти хорошо подходит для высокоразмерных векторных пространств и быстрого поиска по сходству.
Данные
Pinecone разработан для векторных данных, поэтому он идеально подходит для приложений машинного обучения и GenAI, работающих с embeddings. Вы можете хранить векторные данные вместе с метаданными.
Aerospike — это база данных NoSQL, которая добавила векторный поиск к своим существующим функциям управления данными. Поэтому она может хранить как векторные данные, так и традиционные структурированные и полуструктурированные данные в одном месте.
Масштабируемость и производительность
Pinecone разработан для горизонтального масштабирования, он может обрабатывать большие наборы данных. Его облачная native-архитектура позволяет автоматически масштабироваться в зависимости от рабочей нагрузки.
Aerospike — высокопроизводительная распределенная система. Ее векторный поиск построен поверх этого. Она может обрабатывать крупномасштабные рабочие нагрузки с высокой пропускной способностью. Индексация Aerospike выполняется конкурентно на всех узлах AVS, что делает ее масштабируемой.
Гибкость и настройка
Pinecone предлагает настройку через API и поддерживает несколько размерностей векторов. У него есть namespace для организации данных и настройки параметров поиска.
Aerospike обладает гибкостью в моделировании данных и индексировании. Он может иметь несколько векторов и индексов на запись, поэтому вы можете искать одни и те же данные разными способами.
Интеграция и экосистема
Pinecone интегрируется с популярными фреймворками машинного обучения и облачными сервисами. У него есть SDK для нескольких языков, поэтому вы можете использовать его в любой среде разработки.
Aerospike имеет широкий набор коннекторов и интеграций, включая Kafka, Spark и несколько языков. Вы можете использовать векторный поиск вместе с другими функциями базы данных.
Простота использования
Pinecone как управляемый сервис берет на себя большую часть операционной сложности. У него простой API и хорошая документация, поэтому разработчикам, новым в векторном поиске, легко его освоить.
Aerospike требует больше настройки и управления, особенно для on-premises. Хотя у него хорошая документация, управление как традиционными, так и векторными данными увеличивает кривую обучения.
Стоимость
Pinecone использует чистую модель pay as you go, основанную на количестве хранимых векторов, записях и чтениях. Как управляемый сервис, он снижает операционные затраты на управление инфраструктурой.
Ценообразование Aerospike обычно основано на данных и узлах. Хотя он может требовать больших первоначальных инвестиций в инфраструктуру и управление, он экономически эффективен для крупномасштабных развертываний с разнообразными данными.
Функции безопасности
Pinecone обеспечивает шифрование при передаче и в состоянии покоя, ролевое управление доступом (RBAC) и поддерживает SSO для корпоративных клиентов.
Aerospike имеет надежные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и детализированное управление доступом. Он также поддерживает корпоративные стандарты безопасности и соответствие требованиям.
Когда использовать каждый
Pinecone лучше всего подходит для проектов, которые в основном связаны с векторным поиском, особенно в машинном обучении и AI. Он отлично подходит для таких сценариев, как семантический поиск, рекомендательные системы и поиск похожих изображений, где нужно обрабатывать большие объемы vector embeddings. Модель управляемого сервиса Pinecone идеально подходит для команд, которые хотят создавать приложения, а не управлять инфраструктурой. Обновления в реальном времени и гибридный поиск (сопоставление векторов и ключевых слов) делают его подходящим для широкого спектра сценариев использования AI.
Aerospike лучше всего подходит для проектов, которым нужна более универсальная база данных с векторным поиском. Он хорош для сценариев использования, включающих как традиционные типы данных, так и векторные данные, например системы обнаружения мошенничества в реальном времени, которые объединяют транзакционные данные с векторами поведения, или системы управления контентом, которым нужны как полнотекстовый поиск, так и семантическое сходство. Высокопроизводительная архитектура Aerospike делает его подходящим для приложений, которым нужна низкая задержка в масштабе, особенно когда необходимо обрабатывать как векторные, так и невекторные данные на одной платформе.
Резюме
Pinecone отлично подходит как специализированное управляемое решение для векторного поиска с высокой производительностью для крупномасштабных векторных операций, простой масштабируемостью и интеграцией с рабочими процессами машинного обучения. Aerospike — это база данных более общего назначения, которая сочетает NoSQL с векторным поиском для сложных высокопроизводительных приложений, работающих с разнообразными типами данных. Ваш выбор между этими двумя решениями должен основываться на вашем сценарии использования, типах данных, требованиях к производительности и экспертизе команды. Используйте Pinecone, если ваш основной фокус — векторный поиск и вам нужен управляемый сервис; используйте Aerospike, если вам нужна более гибкая база данных, способная работать как с векторными, так и с невекторными данными в масштабе.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Pinecone и Aerospike, но для их оценки необходимо исходить из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное тестирование на ваших собственных наборах данных и паттернах запросов будет ключевым фактором при принятии решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для 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 решение, которое подходит для их сценариев использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе реальной 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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Smarter Autoscaling in Zilliz Cloud: Always Optimized for Every Workload
With the latest upgrade, Zilliz Cloud introduces smarter autoscaling—a fully automated, more streamlined, elastic resource management system.
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
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.