Pinecone против ClickHouse: выбор подходящей базы данных для GenAI-приложений
По мере развития приложений на базе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений трудно переоценить. В этой статье блога мы рассмотрим две известные базы данных с возможностями векторного поиска: Pinecone и ClickHouse. 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, помогающее решить, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Pinecone и ClickHouse, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и 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 продуктов 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Pinecone — это специализированная векторная база данных, а ClickHouse — open-source колоночная база данных с возможностями векторного поиска в виде надстройки. 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 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 базами данных и включает эффективные методы загрузки данных. Одна из функций — возможность импортировать данные из объектного хранилища, что очень экономически эффективно для загрузки данных в большом масштабе. Для этого используется асинхронная длительная операция для импорта и индексирования данных, хранящихся в виде файлов Parquet.
Для улучшения поиска Pinecone размещает модель multilanguage-e5-large для генерации векторов и использует двухэтапный процесс извлечения с переранжированием с помощью модели bge-reranker-v2-m3. Pinecone также поддерживает гибридный поиск, который объединяет плотные и разреженные векторные embeddings, чтобы сбалансировать семантическое понимание с сопоставлением по ключевым словам. 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.
ClickHouse: обзор и основа
ClickHouse — это OLAP-база данных с открытым исходным кодом для аналитики в реальном времени с полной поддержкой SQL и быстрой обработкой запросов. Она отлично подходит для аналитических запросов благодаря полностью распараллеленному конвейеру запросов и может быстро выполнять векторный поиск. У нее высокая степень сжатия (настраиваемая с помощью кодеков), поэтому она может хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из ее главных преимуществ заключается в том, что она может обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ, не будучи ограниченной памятью, поэтому это отличный инструмент для пользователей с большими векторными данными. Также поддерживает фильтрацию и агрегацию по метаданным, поэтому вы можете запрашивать векторы и их метаданные.
ClickHouse имеет функциональность векторного поиска через SQL, где операции векторного расстояния являются такими же SQL-функциями, как и любые другие. Поэтому вы можете сочетать их с традиционной фильтрацией и агрегацией. Отлично подходит для сценариев, где нужно запрашивать векторные данные вместе с метаданными или другой информацией. Также имеет экспериментальные индексы Approximate Nearest Neighbour (ANN) для более быстрого (но приблизительного) сопоставления. И точное сопоставление через линейное сканирование строк с параллельной обработкой для скорости и эффективности.
ClickHouse отлично подходит для векторного поиска, когда нужно сочетать векторное сопоставление с фильтрацией или агрегацией по метаданным. Особенно для очень больших векторных наборов данных, которые необходимо обрабатывать параллельно на нескольких ядрах CPU. ClickHouse также хорош, когда вам нужна поддержка SQL, а ваш векторный набор данных слишком велик, чтобы помещаться в индексах только в памяти. Кроме того, если у вас уже есть связанные данные в ClickHouse или вы не хотите изучать еще один инструмент для управления миллионами векторов, ClickHouse может сэкономить вам время и ресурсы. Быстрое распараллеленное точное сопоставление и работа с большими наборами данных — это то, в чем ClickHouse силен, поэтому он предназначен для продвинутых пользователей поиска.
ClickHouse — это платформа общего назначения для векторного поиска, особенно для больших наборов данных, которым нужна параллельная обработка, и когда вы сочетаете векторный поиск с фильтрацией и агрегацией на основе SQL. Не так хорош, как специализированные векторные базы данных для небольших наборов данных, ограниченных памятью, или сценариев с высоким QPS, но может обрабатывать сложные запросы, включая метаданные, поэтому отлично подходит для разработчиков, которые знают SQL и нуждаются в быстром векторном поиске.
Ключевые различия
При выборе инструмента векторного поиска понимание различий между Pinecone и ClickHouse поможет вам принять обоснованное решение. Оба подходят для разных сценариев использования векторного поиска.
Метод поиска
Pinecone использует проприетарную технику индексирования для векторного поиска, поэтому он очень быстр для поиска по сходству среди миллиардов векторов. Он поддерживает обновления в реальном времени и имеет двухэтапное извлечение с переранжированием.
ClickHouse был разработан для OLAP-нагрузок, он подходит к векторному поиску через SQL. Он выполняет точное сопоставление через линейные сканирования с параллельной обработкой и имеет экспериментальные ANN для более быстрого, приблизительного сопоставления.
Данные
Pinecone предназначен для хранения и запроса векторных embeddings. Он поддерживает фильтрацию по метаданным, поэтому вы можете добавлять контекст к каждой записи и уточнять результаты поиска.
ClickHouse отлично подходит для структурированных и полуструктурированных данных. Его основа SQL делает его мощным инструментом для сочетания векторного поиска с традиционными операциями с данными, такими как фильтрация и агрегация.
Масштабируемость и производительность
Pinecone имеет автоматическое масштабирование и рассчитан на миллиарды векторов. Его бессерверная архитектура помогает обеспечивать производительность в масштабе, сохраняя при этом контроль над затратами.
ClickHouse отлично работает с большими наборами данных, он использует параллельную обработку на нескольких ядрах CPU. Он может обрабатывать наборы данных размером в несколько ТБ, не упираясь в ограничения памяти, поэтому он хорошо подходит пользователям с большим объемом векторных данных.
Гибкость и настройка
Pinecone имеет пространства имен для разделения записей внутри индекса, чтобы ускорять запросы и поддерживать мультитенантность. Он также имеет гибридный поиск, плотные и разреженные векторные эмбеддинги.
ClickHouse имеет SQL-интерфейс, поэтому вы можете писать сильно кастомизированные запросы, сочетать векторные операции со сложной обработкой данных. Его варианты сжатия (через кодеки) дают вам гибкость в хранении данных.
Интеграция и экосистема
Pinecone интегрируется с популярными ML-фреймворками и поддерживает несколько языков. Он также предоставляет модели для генерации векторов и reranking.
ClickHouse, будучи универсальной OLAP-базой данных, хорошо интегрируется со многими инструментами обработки и визуализации данных. Его SQL-интерфейс знаком пользователям реляционных баз данных.
Простота использования
Pinecone, как управляемый сервис, берет на себя инфраструктуру, поэтому вы можете сосредоточиться на создании своего LLM-приложения, а не на базе данных. Его бессерверное предложение делает управление базой данных еще проще.
ClickHouse требует большей настройки и обслуживания, но знаком тем, кто обладает знаниями SQL. Его документация хороша, но кривая обучения круче, если вы новичок в OLAP-системах.
Стоимость
Pinecone оценивается по количеству хранимых векторов, а также операций чтения и записи. Его бессерверный вариант экономически эффективен для переменных нагрузок.
ClickHouse, будучи open source, может быть развернут самостоятельно, что может снизить затраты для организаций с существующей инфраструктурой. Но это сопровождается дополнительными затратами на управление.
Безопасность
Pinecone имеет стандартные функции безопасности управляемого сервиса, шифрование и контроль доступа.
ClickHouse имеет множество функций безопасности, шифрование, аутентификацию, детализированный контроль доступа, которые можно настроить под ваши требования безопасности.
Когда использовать каждый из них
Pinecone подходит для приложений, которым нужен специализированный векторный поиск, особенно в сценариях использования, основанных на машинном обучении и GenAI. Он отлично подходит для крупномасштабного поиска по сходству, рекомендательных систем и сценариев семантического поиска. Pinecone идеален, когда вам нужны обновления в реальном времени, обработка миллиардов векторов и управляемый сервис, чтобы вы могли сосредоточиться на разработке приложения, а не на управлении инфраструктурой. Выбирайте Pinecone, когда ваш основной фокус — векторные операции, вам нужна бесшовная масштабируемость и вы хотите решение, интегрирующееся с рабочими процессами машинного обучения.
ClickHouse подходит, когда вам нужно сочетать векторный поиск со сложной аналитикой по большим наборам данных. Он отлично подходит для ситуаций, где векторный поиск является частью более широкого рабочего процесса аналитики данных, особенно при работе с большими наборами данных, которым нужна параллельная обработка. ClickHouse идеален, когда вам нужно искать векторы наряду с традиционным SQL, фильтрацией метаданных и агрегациями. Выбирайте ClickHouse, когда у вас есть команда, уверенно работающая с SQL, вам нужна гибкость в моделировании данных и запросах, и вы хотите использовать векторный поиск внутри OLAP-базы данных.
Заключение
Pinecone предназначен для специализированного векторного поиска с минимальными управленческими накладными расходами. ClickHouse предназначен для векторного поиска как части более широкого аналитического процесса. Ваш выбор между ними должен основываться на вашем сценарии использования, типах данных и требованиях к производительности. Учитывайте масштаб ваших векторных данных, сложность ваших запросов, вашу команду и существующую инфраструктуру. Pinecone лучше всего подходит для специализированных потребностей в векторном поиске. ClickHouse лучше подходит для векторного поиска в более широком аналитическом процессе. В конечном итоге речь идет о согласовании технологии с требованиями вашего проекта и долгосрочными потребностями в масштабируемости.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Pinecone и ClickHouse, но для их оценки вам нужно проводить оценку на основе вашего сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательный бенчмаркинг с вашими собственными наборами данных и шаблонами запросов будет ключом к принятию 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 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 соответствует их сценариям использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторной базы 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.
Скачайте VectorDBBench из его GitHub repository, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных 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
Migrating from S3 Vectors to Zilliz Cloud: Unlocking the Power of Tiered Storage
Learn how Zilliz Cloud bridges cost and performance with tiered storage and enterprise-grade features, and how to migrate data from AWS S3 Vectors to Zilliz Cloud.
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
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.