Pinecone против Rockset: выбор правильной 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 мы рассмотрим две известные базы данных с возможностями векторного поиска: Pinecone и Rockset. Каждая из них предоставляет надежные возможности для обработки векторного поиска — важнейшей функции для таких приложений, как рекомендательные системы, поиск изображений и семантический поиск. Наша цель — предоставить разработчикам и инженерам понятное сравнение, которое поможет выбрать базу данных, лучше всего соответствующую их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Pinecone и Rockset, 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 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 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 расширениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Pinecone — это специализированная векторная база данных, а Rockset — база данных для поиска и аналитики с векторным поиском в качестве расширения. 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 собственную 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 метаданных, 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 экономически эффективно 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 reranking с использованием 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.
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные embeddings. Ее сильная сторона — загрузка, индексирование и запросы к данным в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны актуальные до секунды инсайты. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и фиды change data capture (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых функций Rockset — Converged Indexing, построенная на изменяемой RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, поэтому это чрезвычайно эффективно для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200 000, поэтому подходит для широкого спектра сценариев использования векторных embeddings.
Векторный поиск встроен в ядро Rockset. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не привязан к конкретному алгоритму, поэтому вы можете выбрать собственную реализацию поиска. Оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной производительности.
Уникальность Rockset для векторного поиска заключается в Converged Index, который объединяет поисковый, ANN, колоночный и строковый индексы в один. Это означает, что вы можете обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь выполнения запроса. Может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживает мультимодальные модели и имеет как SQL, так и REST API для интерфейса запросов.
Ключевые различия
При выборе между Pinecone и Rockset для векторного поиска необходимо понимать различия. Оба решения мощные, но имеют разные подходы, которые могут подходить для разных сценариев использования. Давайте сравним их по нескольким ключевым направлениям, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
Pinecone использует пользовательскую технику индексирования для векторного поиска. Поддерживает обновления в реальном времени и работает с несколькими моделями машинного обучения. Pinecone имеет двухэтапное извлечение с reranking, что может повысить точность поиска.
Rockset, с другой стороны, использует подход Converged Indexing, построенный на RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте. Rockset поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN), с распределенным индексом FAISS для масштабируемости.
Данные
Pinecone предназначен для векторных embeddings и связанных метаданных. Хорошо работает с неструктурированными данными, которые были преобразованы в векторные представления.
Rockset может обрабатывать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, включая векторные embeddings. Поддерживает документы размером до 40MB и размерность векторов до 200 000, поэтому подходит для различных типов данных.
Масштабируемость и производительность
Pinecone имеет автоматическое масштабирование и может обрабатывать миллиарды векторов. Бессерверная архитектура управляет инфраструктурой, поэтому вы можете легко масштабироваться.
Rockset создан для поиска и аналитики в реальном времени, обрабатывает высокоскоростные потоки событий и фиды change data capture за 1–2 секунды. Распределенная архитектура позволяет горизонтально масштабироваться для больших наборов данных.
Гибкость и кастомизация
Pinecone имеет namespaces для разделения записей внутри индекса, что может быть полезно для multitenancy или организации данных. Также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск, плотные и разреженные векторные эмбеддинги.
Rockset обладает большей гибкостью с точки зрения моделирования данных и шаблонов запросов. Converged Index поддерживает множество типов запросов из коробки. Rockset не зависит от алгоритма, поэтому у пользователей больше контроля над реализацией поиска.
Интеграция и экосистема
Pinecone интегрируется с популярными фреймворками машинного обучения и поддерживает несколько языков. Хостит предварительно обученные модели для генерации векторов и reranking.
Rockset имеет как SQL, так и REST API для запросов, поэтому доступен многим разработчикам. Также поддерживает потоковую загрузку данных и change data capture, что полезно для приложений реального времени.
Простота использования
Управляемый сервис Pinecone означает для вас меньшие операционные накладные расходы. Serverless и эффективная загрузка данных (например, из object storage) упрощают управление базой данных.
SQL-интерфейс Rockset знаком разработчикам с опытом работы с базами данных. Но более широкий набор функций может потребовать более крутого обучения для некоторых пользователей.
Стоимость
Ценообразование Pinecone основано на количестве хранимых векторов и выполненных запросов. Serverless может быть экономически эффективным для многих сценариев использования, особенно с такими функциями, как эффективная загрузка данных из object storage.
Ценообразование Rockset основано на вычислениях и хранении. Хотя он более гибкий, может потребоваться больше управления ресурсами для оптимизации затрат.
Функции безопасности
И Pinecone, и Rockset имеют стандартные для отрасли функции безопасности: шифрование при хранении и передаче, аутентификацию, контроль доступа. Детали реализации могут различаться, поэтому проверьте их документацию для получения самой актуальной информации.
Когда выбирать
Pinecone — лучший выбор, когда ваш основной фокус — векторный поиск для приложений машинного обучения, особенно крупномасштабный семантический поиск или рекомендательные системы. Он отлично подходит, когда вам нужно эффективно управлять миллиардами векторов с обновлениями в реальном времени и запросами с низкой задержкой. Управляемый сервис Pinecone идеален для команд, которые хотят создавать AI-приложения, не беспокоясь о базовой инфраструктуре. Он также отлично подходит для проектов, которым нужно быстро развернуться и иметь минимальные операционные накладные расходы с интеграцией с популярными фреймворками машинного обучения и предварительно обученными моделями для генерации векторов и reranking.
Rockset отлично подходит для сценариев использования, которые требуют аналитики в реальном времени и сложных запросов по нескольким типам данных, включая, но не ограничиваясь, векторный поиск. Он идеален для приложений, которым нужно загружать, индексировать и запрашивать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные в реальном времени. Гибкость Rockset в обработке различных шаблонов запросов и поддержка высокоскоростных потоков событий делают его отличным для сценариев, где данные часто меняются, а инсайты с точностью до текущей секунды критически важны. Его SQL-интерфейс и поддержка сложных соединений и агрегаций наряду с векторным поиском делают его отличным выбором для команд, создающих приложения с интенсивной обработкой данных, которые выходят за рамки простого поиска по векторному сходству.
Заключение
Pinecone отлично подходит благодаря своему фокусу на векторном поиске, масштабируемому и управляемому решению для AI-приложений. Он хорошо справляется с векторными данными большого масштаба, обновлениями в реальном времени и рабочими процессами машинного обучения. Rockset хорош своей универсальностью, поддерживает несколько типов данных и шаблонов запросов и при этом имеет векторный поиск. Индексация и запросы в реальном времени, а также сложная аналитика делают его мощным инструментом для приложений, интенсивно работающих с данными. Выбирайте между Pinecone и Rockset исходя из вашего сценария использования, данных, с которыми вы работаете, и требований к производительности. Учитывайте масштаб ваших векторных данных, сложность запросов, потребность в аналитике в реальном времени и опыт вашей команды в управлении базами данных. Сопоставьте эти факторы с сильными сторонами каждой технологии, и вы сделаете правильный выбор для своего проекта.
Прочитайте это, чтобы получить общее представление о Pinecone и Rockset, но для их оценки нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым для принятия 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 разные 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.
Скачайте VectorDBBench из его GitHub repository, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарков 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
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.
Selecting the Right ETL Tools for Unstructured Data to Prepare for AI
Learn the right ETL tools for unstructured data to power AI. Explore key challenges, tool comparisons, and integrations with Milvus for vector search.
AI Integration in Video Surveillance Tools: Transforming the Industry with Vector Databases
Discover how AI and vector databases are revolutionizing video surveillance with real-time analysis, faster threat detection, and intelligent search capabilities for enhanced security.
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.