Pinecone против Vearch: 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 обсудим две заметные базы данных с возможностями векторного поиска: Pinecone и Vearch. Каждая из них предоставляет надежные возможности для обработки векторного поиска — ключевой функции для таких приложений, как рекомендательные системы, поиск изображений и семантический поиск. Наша цель — предоставить разработчикам и инженерам понятное сравнение, помогающее принять решение о том, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Pinecone и Vearch, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных векторов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантический смысл текста, визуальные характеристики изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск сходства, 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 важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — технике, которая 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Pinecone и Vearch — 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 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 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 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 повторным ранжированием с использованием модели bge-reranker-v2-m3. Pinecone также поддерживает гибридный поиск, который сочетает 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 Vearch? Основы
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужны быстрые и эффективные поиски по сходству. Это похоже на усиленную базу данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми сложными векторными эмбеддингами, на которых основана большая часть современных AI-технологий.
Одна из самых интересных особенностей Vearch — его гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или текст), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Так что вы можете выполнять сложные поисковые запросы вроде «найти товары, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». Он также быстрый — речь идет о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch разработан так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную архитектуру, как команда компьютеров, работающих вместе. У вас есть разные типы узлов (master, router и partition server), которые выполняют разные задачи: от управления метаданными до хранения и вычисления данных. Это позволяет Vearch масштабироваться горизонтально и оставаться надежным по мере роста ваших данных. Вы можете добавлять больше машин, чтобы обрабатывать больше данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть несколько приятных функций, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в свой индекс в реальном времени, чтобы результаты поиска всегда были актуальными. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что удобно для сложных данных. Также есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Vearch гибок в методах индексирования (IVFPQ и HNSW) и поддерживает версии как для CPU, так и для GPU, поэтому вы можете оптимизировать его под свое конкретное оборудование и сценарий использования. Создаете ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое AI-приложение, которому нужно быстрое сопоставление по сходству, Vearch дает вам инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия
При выборе инструмента для векторного поиска вам нужно учитывать свой сценарий использования и требования проекта. Давайте сравним Pinecone и Vearch, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
Pinecone использует собственную технику индексирования для быстрого поиска по миллиардам векторов. Поддерживает обновления в реальном времени и двухэтапное извлечение с повторным ранжированием.
Vearch имеет гибкие методы индексирования, поддерживает алгоритмы IVFPQ и HNSW. Поддерживает гибридный поиск, сочетающий векторное сходство с фильтрацией.
Данные
Pinecone отлично подходит для управления векторными эмбеддингами для семантического поиска и рекомендательных систем. Поддерживает фильтрацию по метаданным, чтобы добавлять контекст к записям.
Vearch хорошо обрабатывает векторные эмбеддинги и позволяет использовать несколько векторных полей на документ. Хорошо подходит для сложных структур данных и разнообразных AI-приложений.
Масштабируемость и производительность
Pinecone автоматически масштабируется как управляемый сервис. Разработан для обработки больших наборов данных с быстрым временем выполнения запросов.
Vearch имеет кластерную архитектуру с разными типами узлов (master, router, partition server) для распределения рабочей нагрузки и горизонтального масштабирования. Это обеспечивает производительность по мере роста данных.
Гибкость и настройка
Pinecone имеет пространства имен для разделения записей внутри индекса, что обеспечивает более быстрые запросы и мультитенантность. Поддерживает несколько моделей и фреймворков машинного обучения.
Vearch обладает гибкостью в методах индексирования и поддерживает версии как для CPU, так и для GPU. Может оптимизироваться в зависимости от оборудования и сценария использования.
Интеграция и экосистема
Pinecone интегрируется с популярными фреймворками машинного обучения и поддерживает несколько языков.
Vearch имеет Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Работает с несколькими AI-приложениями, но имеет меньшую экосистему, чем Pinecone.
Простота использования
Pinecone как управляемый сервис берет на себя инфраструктуру, поэтому его проще настроить и поддерживать. Поддерживает serverless и эффективную загрузку данных.
Vearch требует более активного ручного управления кластером. Хотя у него есть удобные для разработчиков функции, у него более крутая кривая обучения, чем у полностью управляемых решений.
Стоимость
Ценообразование Pinecone основано на использовании, как у SaaS-продукта. Загрузка данных экономически эффективна благодаря импорту из объектного хранилища.
Vearch является open source, поэтому может снизить прямые затраты, но требует больших вложений в инфраструктуру и управление.
Безопасность
Pinecone как управляемый сервис, вероятно, имеет встроенную безопасность (шифрование, контроль доступа) и т. д.
Безопасность Vearch зависит от вас.
Когда выбирать каждый из них
Выбирайте Pinecone, когда вам нужно полностью управляемое решение для векторного поиска, которое масштабируется. Он подходит для команд, создающих AI-приложения, которые хотят сосредоточиться на разработке, а не на управлении инфраструктурой. Pinecone особенно хорош, когда вам нужны обновления в реальном времени, сложная фильтрация по метаданным и интеграция с несколькими моделями машинного обучения. Он отлично подходит для крупномасштабного семантического поиска, рекомендательных систем и приложений, которым полезны встроенное reranking и гибридный поиск.
Выбирайте Vearch, когда вам нужен больший контроль над инфраструктурой векторного поиска и у вас есть ресурсы для ее управления. Это хороший выбор для проектов, которым нужна гибкость в методах индексирования и оптимизации аппаратного обеспечения. Vearch отлично подходит для сложных структур данных с несколькими векторными полями на документ. Он хорош для приложений, которым нужны тонко настроенные оптимизации производительности, например поиск похожих изображений или пользовательские рекомендательные движки, где вы хотите использовать и CPU, и GPU.
Резюме
Pinecone отлично подходит благодаря простоте использования, управляемой инфраструктуре и сильной интеграции с экосистемой ML. У него надежная масштабируемость и встроенные reranking и гибридный поиск. Vearch хорош гибкостью развертывания, методами индексирования и оптимизацией аппаратного обеспечения. Это open source-решение с высокой степенью настраиваемости. Ваш выбор между ними должен определяться вашим use case, сложностью данных, требованиями к масштабируемости и экспертизой команды. Учитывайте управляемые сервисы по сравнению с контролем инфраструктуры, сложность структуры данных и долгосрочные потребности в масштабируемости. Оба обладают возможностями векторного поиска, но лучший вариант будет зависеть от того, насколько вы соотнесете их сильные стороны с потребностями вашего проекта.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Pinecone и Vearch, но чтобы оценить их, вам нужно провести оценку на основе вашего use case. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и паттернах 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 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 ту, которая подходит для их use cases. 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 репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью 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
The AWS Outage Was a Wake-Up Call for Vector Database Cross-Region Disaster Recovery
Zilliz Cloud Had the Answer Before the Crisis. Zilliz Cloud is the world's first vector database with native cross-region disaster recovery.
A Developer's Guide to Exploring Milvus 2.6 Features on Zilliz Cloud
Milvus 2.6 marks a shift from “vector search + glue code” to a more advanced retrieval engine, and it is now Generally Available (GA) on Zilliz Cloud (a managed Milvus service).
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.
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.