Pinecone и Myscale: выбор подходящей базы данных для приложений GenAI
По мере развития приложений на базе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений невозможно переоценить. В этой статье блога мы рассмотрим две известные базы данных с возможностями векторного поиска: Pinecone и Myscale. Каждая из них предоставляет надежные возможности для работы с векторным поиском — важной функцией 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 Myscale, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена 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 товаров. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя проводить 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 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)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Pinecone — это специализированная векторная база данных, а MyScale — база данных, построенная на ClickHouse, которая сочетает векторный поиск и SQL-аналитику. 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 запроса больших объемов 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 экономично для крупномасштабной загрузки данных. 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 имеет двухэтапный процесс извлечения с 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 по ключевым словам. Благодаря интеграции с популярными фреймворками машинного обучения, поддержке нескольких языков и автоматическому масштабированию Pinecone является полноценным решением для векторного поиска в AI-приложениях, сочетающим производительность и простоту использования.
Что такое MyScale? Основы
MyScale — это облачная база данных, построенная на основе базы данных с открытым исходным кодом ClickHouse и предназначенная для рабочих нагрузок AI и машинного обучения. Она может обрабатывать структурированные и векторные данные, а также аналитику в реальном времени и машинное обучение. MyScale ориентирована на временные ряды, векторный поиск и полнотекстовый поиск, поэтому она хорошо подходит для обработки в реальном времени и аналитических выводов на основе AI. Используя архитектуру ClickHouse, MyScale обеспечивает высокую производительность и масштабируемость для AI.
Одна из ключевых возможностей MyScale — нативная поддержка SQL, которая упрощает запросы на основе AI, интегрируя векторный поиск, полнотекстовый поиск и традиционные SQL-запросы в одной системе. Это снижает необходимость в нескольких инструментах и делает решение масштабируемым для AI. MyScale поддерживает и управляет аналитической обработкой как структурированных, так и векторизованных данных на одной платформе, используя архитектуру базы данных OLAP для работы с векторизованными данными. Разработчики могут взаимодействовать с MyScale с помощью SQL, поэтому она доступна всем программистам, знакомым с реляционными базами данных.
MyScale имеет несколько типов векторных индексов и метрик сходства для поддержки разных сценариев использования. Она поддерживает распространенные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние (L2), скалярное произведение (IP) и косинусное сходство. В базе данных есть несколько алгоритмов индексирования: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW, каждый со своим набором параметров для настройки. Собственный векторный движок MyScale MSTG использует NVMe SSD для увеличения плотности данных, поэтому он превосходит специализированные векторные базы данных как по производительности, так и по стоимости.
Объединяя функциональность SQL-базы данных, векторной базы данных и полнотекстового поискового движка в одной системе, MyScale снижает затраты на инфраструктуру и обслуживание. Это объединение позволяет выполнять совместные запросы и аналитику данных и создает единую основу данных для AI-приложений. MyScale также имеет MyScale Telemetry для полной наблюдаемости LLM-систем, чтобы вы могли эффективно выполнять мониторинг и отладку. По мере усложнения данных MyScale является перспективным решением, способным обрабатывать новые модальности данных и размеры баз данных, сохраняя вычислительную производительность и интеграцию между разными типами данных.
Ключевые различия
При выборе инструмента векторного поиска разработчикам и инженерам нужно учитывать множество факторов. Давайте сравним Pinecone и MyScale по ключевым направлениям, чтобы помочь вам выбрать подходящий вариант для вашего проекта.
Методология поиска
Pinecone имеет собственную технику индексирования для быстрого векторного поиска даже при миллиардах векторов. Он поддерживает обновления в реальном времени и двухэтапное извлечение с ранжированием.
MyScale, построенная на ClickHouse, имеет несколько типов векторных индексов и метрик сходства. Она поддерживает распространенные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние, скалярное произведение и косинусное сходство. MyScale имеет несколько алгоритмов индексирования: MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW.
Данные
Pinecone ориентирован на векторные эмбеддинги и поддерживает фильтрацию по метаданным. Вы можете добавлять контекст к каждой записи и фильтровать результаты поиска.
MyScale обрабатывает как структурированные, так и векторные данные, временные ряды, векторный поиск и полнотекстовый поиск. Он может обрабатывать как структурированные, так и векторизованные данные на единой платформе, используя архитектуру OLAP-базы данных.
Масштабируемость и производительность
Pinecone автоматически масштабируется и разработан для крупномасштабного векторного поиска. Его serverless-предложение упрощает управление базой данных.
MyScale использует архитектуру ClickHouse для высокой производительности и масштабируемости. Его проприетарный векторный движок MSTG использует NVMe SSD для повышения плотности данных и потенциально превосходит специализированные векторные базы данных как по производительности, так и по стоимости.
Гибкость и настройка
Pinecone имеет namespaces для разделения записей внутри индекса для более быстрых запросов и мультитенантности. Он поддерживает гибридный поиск, плотные и разреженные векторные эмбеддинги.
MyScale обеспечивает гибкость благодаря нескольким типам векторных индексов и метрикам сходства. Пользователи могут настраивать алгоритмы индексирования под свой сценарий использования.
Интеграция и экосистема
Pinecone интегрируется с популярными ML-фреймворками и несколькими языками программирования.
MyScale — это SQL-база данных, векторная база данных и движок полнотекстового поиска в одной системе. Этот унифицированный подход позволяет выполнять совместные запросы к данным и аналитику.
Простота использования
Pinecone — это управляемый сервис, который берет на себя заботу об инфраструктуре, чтобы вы могли сосредоточиться на создании своего приложения. У него есть эффективные методы загрузки данных, включая импорт данных из объектного хранилища.
MyScale является нативной SQL-системой, поэтому он доступен программистам, знакомым с реляционными базами данных. Это может упростить запросы на основе ИИ за счет объединения векторного поиска, полнотекстового поиска и традиционных SQL-запросов в одной системе.
Стоимость
Serverless-предложение Pinecone и эффективные методы загрузки данных могут помочь снизить расходы. Импорт данных из объектного хранилища может быть экономически эффективным для крупномасштабной загрузки данных.
Унифицированный подход MyScale может снизить затраты на инфраструктуру и обслуживание благодаря наличию нескольких функциональностей в одной системе. Его векторный движок MSTG заявляет о превосходстве по производительности и экономической эффективности по сравнению со специализированными векторными базами данных.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Pinecone и Myscale, но для их оценки необходимо исходить из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором при выборе 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 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 соответствует их сценариям 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.
Скачайте VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных на VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
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.
Milvus WebUI: A Visual Management Tool for Your Vector Database
Explore Milvus WebUI to monitor, manage, and optimize your vector database with real-time insights, performance tracking, and system health monitoring.
Vector Databases vs. Hierarchical Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a hierarchical database for organizing data in parent-child relationships with efficient top-down access patterns.
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.