Pinecone против Vald: выбор подходящей базы данных для приложений GenAI
По мере развития приложений на основе ИИ невозможно переоценить важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений. В этой статье блога мы рассмотрим две известные базы данных с возможностями векторного поиска: Pinecone и Vald. 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 Vald, 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 признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя проводить более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные 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 решающую 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 малого масштаба.
Pinecone и Vald — это специализированные векторные базы данных. 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 собственную технологию 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, так что 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 крупномасштабной загрузки данных. Для этого используется асинхронная длительная операция по импорту и индексированию данных, хранящихся в виде файлов Parquet.
Чтобы улучшить поиск, 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 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 комплексным решением для векторного поиска в AI-приложениях, обеспечивая как производительность, так и простоту использования.
Vald: Основы
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для работы с миллиардами векторов и может легко расти по мере увеличения ваших потребностей. Крутая особенность Vald в том, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших возможностей Vald — то, как он работает с индексированием. Обычно, когда вы строите индекс, всё должно остановиться. Но Vald устроен умно — он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных вашего индекса, так что вам не придется беспокоиться о потере всего, если что-то пойдет не так.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать, как данные поступают и выходят, чтобы это хорошо работало с gRPC. Он также создан для стабильной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавлять больше вычислительной мощности или памяти, когда это необходимо. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объемы информации.
Еще один полезный прием Vald — репликация индексов. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если с одной машиной возникнет проблема, ваш поиск всё равно сможет нормально работать. Vald автоматически балансирует эти копии, поэтому вам не нужно об этом беспокоиться. Всё это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и стабильно выполнять поиск по огромным объемам векторных данных.
Ключевые различия
При выборе инструмента векторного поиска стоит рассмотреть Pinecone и Vald. Оба могут обрабатывать векторные данные большого масштаба, но имеют разные функции, которые могут сделать один из них более подходящим для вас. Давайте сравним их по нескольким направлениям, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
Pinecone использует кастомное индексирование для быстрого векторного поиска даже с миллиардами векторов. Поддерживает обновления в реальном времени и имеет разделение на namespace для более быстрых запросов.
Vald использует алгоритм NGT (Neighborhood Graph and Tree) для быстрого приблизительного поиска ближайших соседей. Он распределяет индекс по нескольким машинам для одновременного поиска и обновлений.
Обработка данных
Pinecone отлично подходит для векторных эмбеддингов в приложениях машинного обучения. Он имеет фильтрацию по метаданным, поэтому вы можете добавлять контекст к каждой записи и уточнять результаты поиска.
Vald предназначен для миллиардов векторов. Имеет гибкую настройку ввода/вывода данных, поэтому может адаптироваться к любой структуре данных.
Масштабируемость и производительность
Pinecone имеет автоматическое масштабирование и создан для больших наборов данных. Serverless-архитектура берет на себя масштабирование инфраструктуры за вас.
Vald распределяет данные по нескольким машинам для горизонтального масштабирования. Спроектирован для облака, поэтому вы можете легко добавлять ресурсы по мере необходимости.
Гибкость и настройка
Pinecone интегрируется с популярными фреймворками машинного обучения и поддерживает несколько языков. Имеет гибридный поиск для плотных и разреженных векторных эмбеддингов.
Vald имеет настраиваемые процессы ввода/вывода данных и работает с gRPC. Распределенная архитектура дает вам гибкость в развертывании и масштабировании.
Интеграция и экосистема
Pinecone интегрируется с экосистемами машинного обучения и имеет SDK для нескольких языков. Имеет встроенные модели для генерации векторов и переранжирования.
Vald разработан для облака и имеет интеграцию с gRPC, поэтому может адаптироваться к любому технологическому стеку.
Простота использования
Pinecone, как управляемый сервис, берет на себя управление инфраструктурой, чтобы разработчики могли сосредоточиться на создании приложений. Имеет эффективные методы загрузки данных, включая импорт из объектного хранилища.
Vald требует более практического управления, но предоставляет детальный контроль над системой. Имеет автоматическое резервное копирование индексов и управление репликацией.
Стоимость
Pinecone — это SaaS, поэтому может быть более экономически эффективным для команд, которые не хотят управлять инфраструктурой.
Vald — open-source, поэтому может иметь более низкую стоимость, но потребует больше ресурсов для настройки и обслуживания.
Безопасность
Pinecone как управляемый сервис, вероятно, имеет встроенную безопасность, но для подробностей нужно проверить их документацию.
Безопасность Vald зависит от вас и вашей инфраструктуры.
Когда использовать каждый из них
Pinecone — это выбор, когда вам нужна полностью управляемая векторная база данных, которая интегрируется с рабочими процессами машинного обучения. Она отлично подходит для приложений, которым нужен векторный поиск в реальном времени в масштабе, таких как рекомендательные системы, семантические поисковые системы или чат-боты на базе AI. Pinecone хорош, когда вы хотите сосредоточиться на своем приложении, а не на инфраструктуре, особенно при работе с большими наборами данных и необходимости гибридного поиска или фильтрации по метаданным.
Vald — это выбор, когда вам нужен больший контроль над реализацией векторного поиска и у вас есть ресурсы для управления собственной инфраструктурой. Он хорош для проектов, которым нужно высоконастраиваемое решение, особенно в облачных средах со специфическими требованиями к производительности или масштабированию. Vald хорош, когда вам нужно обрабатывать миллиарды векторов, требуется детальный контроль над индексированием и поиском или вы хотите интегрировать векторный поиск с вашими существующими системами с помощью gRPC.
Итоги
Pinecone и Vald оба предлагают решения для векторного поиска, каждое со своими сильными сторонами. Pinecone — это управляемый сервис с сильной интеграцией с машинным обучением, обновлениями в реальном времени и такими функциями, как гибридный поиск и фильтрация по метаданным. Он разработан для простоты использования и масштабируемости, поэтому подходит командам, которые хотят сосредоточиться на разработке приложений. Vald является высоконастраиваемым, может обрабатывать миллиарды векторов и имеет распределенную архитектуру, которая позволяет выполнять индексирование и поиск одновременно. Ваш выбор между ними должен основываться на вашем сценарии использования, объеме данных, необходимом уровне контроля, ресурсах для управления инфраструктурой и интеграции с существующими системами. При принятии решения учитывайте размер ваших данных, сложность требований к поиску, опыт вашей команды и долгосрочные планы масштабирования.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Pinecone и Vald, но для их оценки вам нужно проводить оценку на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге 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 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 разные 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 лицензирован под open-source лицензией 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 оцените производительность 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
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
How to Install and Run OpenClaw (Previously Clawdbot/Moltbot) on Mac
Turn your Mac into an AI gateway for WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, and more — in under 5 minutes.
Zilliz Cloud BYOC Now Available Across AWS, GCP, and Azure
Zilliz Cloud BYOC is now generally available on all three major clouds. Deploy fully managed vector search in your own AWS, GCP, or Azure account — your data never leaves your VPC.
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.