Qdrant против Aerospike: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Qdrant и Aerospike, 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 выполнять 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 важнейшую 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 небольшого масштаба.
Qdrant — это специализированная векторная база данных. Aerospike — это распределенная, масштабируемая NoSQL-база данных с возможностями векторного поиска в качестве надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Qdrant: обзор и базовая технология
Qdrant — это векторная база данных, созданная специально для поиска по сходству и приложений машинного обучения. Она изначально спроектирована для эффективной работы с векторными данными, что делает ее одним из лучших вариантов для разработчиков, работающих над проектами на базе ИИ. Qdrant отличается высокой оптимизацией производительности и может работать с многомерными векторными данными, что критически важно для многих современных моделей машинного обучения.
Одна из ключевых сильных сторон Qdrant — гибкое моделирование данных. Она позволяет хранить и индексировать не только векторы, но и полезные данные, связанные с каждым вектором. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, сочетающие сходство векторов с фильтрацией на основе метаданных, обеспечивая более мощные и тонко настраиваемые возможности поиска. Qdrant обеспечивает согласованность данных с помощью транзакций, соответствующих ACID, даже при параллельных операциях.
Возможности векторного поиска Qdrant являются центральной частью ее архитектуры. Она использует пользовательскую версию алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для индексирования, известного своей эффективностью в многомерных пространствах. Это обеспечивает быстрый приближенный поиск ближайших соседей, что необходимо для многих приложений ИИ. Для сценариев, где точность важнее скорости, Qdrant также поддерживает методы точного поиска.
Что отличает Qdrant, так это его язык запросов и дизайн API. Он предлагает богатый набор параметров фильтрации и запросов, которые без проблем работают с векторным поиском, позволяя выполнять сложные, многоэтапные запросы. Это делает его особенно подходящим для приложений, которым необходимо выполнять семантический поиск наряду с традиционной фильтрацией. Qdrant также включает такие функции, как автоматическое шардирование и репликация, чтобы помочь масштабироваться по мере роста ваших данных и нагрузки запросов. Он поддерживает различные типы данных и условия запросов, включая сопоставление строк, числовые диапазоны и геолокации. Функции скалярного, произведенческого и бинарного квантования Qdrant могут значительно снизить использование памяти и повысить производительность поиска, особенно для векторов высокой размерности.
Aerospike: обзор и базовая технология
Aerospike — это NoSQL-база данных для высокопроизводительных приложений реального времени. В нее добавлена поддержка векторной индексации и поиска, поэтому она подходит для сценариев использования векторных баз данных. Векторная возможность называется Aerospike Vector Search (AVS) и находится в Preview. Вы можете запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, записываются в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми. Для индексации каждая запись должна иметь как минимум один вектор в указанном векторном поле индекса. У вас может быть несколько векторов и индексов для одной записи, поэтому вы можете искать одни и те же данные разными способами. Aerospike рекомендует назначать upsert-записи определенному set, чтобы вы могли отслеживать их и выполнять с ними операции.
AVS имеет уникальный способ построения индекса: он выполняется конкурентно на всех узлах AVS. В то время как обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексации. Это выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все CPU-ядра в кластере AVS, и решение является масштабируемым. Производительность загрузки данных сильно зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения.
Для каждого элемента в очереди индексации AVS обрабатывает вектор для индексации, строит кластеры для каждого вектора и фиксирует их в ASDB. Индексная запись содержит копию самого вектора и кластеры для этого вектора на заданном уровне графа HNSW. Индексация использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки по принципу «одна инструкция — множество данных».
AVS выполняет запросы во время загрузки данных, чтобы «предварительно гидратировать» кэш индекса, поскольку записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как запросы поиска, но отображаются как чтения на уровне хранения. Таким образом, кэш заполняется релевантными данными и может улучшить производительность запросов. Это показывает, как AVS обрабатывает векторные данные и строит индексы для поиска по сходству, чтобы масштабироваться для поиска по векторам высокой размерности.
Ключевые различия
Методология поиска
Qdrant: Созданный для поиска по векторному сходству, Qdrant использует оптимизированную версию алгоритма Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Это позволяет выполнять эффективный approximate nearest neighbor (ANN) search для векторных данных высокой размерности. Он также поддерживает точный поиск для приложений, где точность важнее скорости.
Aerospike: Aerospike’s Vector Search (AVS) использует HNSW для ANN-поиска. Но он все еще находится в Preview, и экосистема запросов развивается. AVS использует конкурентную распределенную индексацию по узлам и задействует расширенные возможности CPU для масштабируемости.
Ключевой вывод: Оба используют HNSW для векторного поиска, но Qdrant имеет более зрелую и специализированную реализацию, тогда как решение Aerospike более новое и находится в раннем доступе.
Обработка данных
Qdrant: хранит векторы и связанные с ними данные payload. Вы можете выполнять комбинированные запросы на сходство векторов и фильтрацию на основе метаданных, например искать вектор и фильтровать по числовым, текстовым или геолокационным условиям. Qdrant соответствует требованиям ACID и обеспечивает надежные параллельные операции.
Aerospike: как база данных NoSQL, Aerospike хорошо обрабатывает структурированные и полуструктурированные данные. AVS позволяет связывать векторы с записями, и каждая запись может иметь несколько векторов. Но фильтрация метаданных Aerospike для векторных записей менее развита, чем у Qdrant.
Ключевой вывод: Qdrant разработан для бесшовного объединения запросов к векторным данным и данным payload. Aerospike догоняет, но пока не настолько богат функциями для фильтрации метаданных.
Масштабируемость и производительность
Qdrant: поддерживает автоматическое шардирование и репликацию для больших наборов данных. Оптимизация производительности включает методы квантования, такие как скалярное и бинарное квантование, для сокращения использования памяти при сохранении скорости поиска.
Aerospike: разработан для высокопроизводительных приложений реального времени, Aerospike масштабируется горизонтально. Индексация AVS использует параллельную обработку на разных узлах и продвинутые возможности CPU для масштабируемости. Но производительность загрузки данных зависит от конфигурации памяти и хранилища.
Ключевой вывод: инфраструктура Aerospike отлично подходит для горизонтального масштабирования, но оптимизации Qdrant для векторного поиска делают его лучше для приложений, где приоритетны производительность и эффективность поиска.
Гибкость и кастомизация
Qdrant: имеет надежный язык запросов и API для выполнения многоэтапных запросов, объединяющих сходство векторов с расширенной фильтрацией. Поддерживает гибкие типы данных и запросы, очень настраиваемый для различных сценариев использования на основе ИИ.
Aerospike: Aerospike поддерживает сложные структуры записей, но векторный поиск на данном этапе менее гибок и сосредоточен на базовой функциональности.
Ключевой вывод: Qdrant предлагает больше возможностей для рабочих процессов AI/ML.
Интеграция и экосистема
Qdrant: интегрируется с фреймворками машинного обучения, идеально подходит для ИИ-проектов. API разработан с учетом удобства для разработчиков.
Aerospike: уже используется в высокопроизводительных приложениях, экосистема Aerospike поддерживает интеграции с другими инструментами. Но специфические интеграции AVS ограничены в Preview.
Ключевой вывод: Qdrant предназначен для разработчиков, встраивающих AI/ML в свой рабочий процесс, Aerospike — для команд, уже использующих его основные функции базы данных.
Удобство использования
Qdrant: имеет понятную документацию и удобный для разработчиков интерфейс. Фокус на векторных базах данных снижает порог входа для команд, сосредоточенных на поиске по сходству.
Aerospike: более крутая кривая обучения, особенно для новых пользователей, поскольку это база данных NoSQL, а AVS находится в Preview.
Ключевой вывод: Qdrant проще использовать для задач векторных баз данных, Aerospike может потребовать больше времени на настройку и изучение.
Цены
Qdrant: с открытым исходным кодом, доступен управляемый сервис. Затраты основаны на хранилище, вычислительных ресурсах и дополнительных управляемых функциях.
Aerospike: известен экономичной производительностью в сценариях с высокой пропускной способностью, но AVS может добавить накладные расходы в зависимости от загрузки данных и запросов. Стоимость управляемого сервиса будет варьироваться в зависимости от сложности развертывания.
Ключевой вывод: Qdrant имеет более прозрачную модель затрат для сценариев использования, связанных с векторами, Aerospike может быть более экономичным для более широких сценариев использования.
Безопасность
Qdrant: имеет функции безопасности, такие как шифрование и контроль доступа в своих управляемых предложениях. Развертывания с открытым исходным кодом потребуют дополнительной настройки.
Aerospike: создан для корпоративных приложений, Aerospike имеет надежную аутентификацию, шифрование и контроль доступа,и будет распространять их на AVS по мере его развития.
Ключевой вывод: безопасность Aerospike готова для корпоративного уровня, но Qdrant покрывает основные потребности безопасности для большинства приложений AI/ML.
Когда использовать Qdrant
Qdrant предназначен для проектов, где поиск по сходству векторов является ключевым требованием, особенно для приложений ИИ и машинного обучения. Он отлично подходит для данных высокоразмерных векторных эмбеддингов и сочетания векторного поиска с фильтрацией по метаданным. Если вы создаете семантическую поисковую систему, рекомендательную систему или другие инструменты ИИ, которым требуются точные и детализированные запросы, то функции и API Qdrant естественно подходят для этого. Он также хорош для компаний, которые ожидают быстрого роста данных в своих рабочих процессах ИИ.
Когда использовать Aerospike
Aerospike предназначен для высокопроизводительных приложений реального времени, где векторный поиск является дополнением, а не основной функцией. Он отлично подходит для команд, которые уже используют основные NoSQL-возможности Aerospike и хотят добавить поиск по сходству в свою базу данных. Например, для таких сценариев использования, как обнаружение мошенничества в реальном времени, персонализация или управление сессиями, где ключевое значение имеют структурированные или полуструктурированные данные, Aerospike будет хорошим выбором. Масштабируемость и функции безопасности корпоративного уровня делают его подходящим для крупных компаний со сложными распределенными системами.
Резюме
Qdrant и Aerospike отличаются, несмотря на схожую функциональность векторного поиска. Qdrant отлично подходит для рабочих нагрузок ИИ и сценариев, где векторный поиск является ключевым; он гибкий, простой в использовании и имеет богатые интеграции. Aerospike отлично подходит для высокопроизводительных сред, поэтому это хороший выбор для приложений реального времени корпоративного уровня, где векторный поиск является дополнением. Выбор зависит от сценария использования вашего проекта, данных и требований к масштабируемости, а также от того, как эти технологии вписываются в ваши долгосрочные планы.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Qdrant и Aerospike, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может с этим помочь, — VectorDBBench, инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательное сравнительное тестирование 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 инструмент сравнительного тестирования 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 VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован 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 сравнительного тестирования 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
Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch
Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.
Vector Databases vs. Document Databases
Use a vector database for similarity search and AI-powered applications; use a document database for flexible schema and JSON-like data storage.
Vector Databases vs. Time Series Databases
Use a vector database for similarity search and semantic relationships; use a time series database for tracking value changes over time.
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.