Qdrant против Deep LakeВыбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Qdrant и Deep Lake, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 товаров. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, 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), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как AI-галлюцинации.
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 в небольшом масштабе.
Qdrant — это специализированная векторная база данных. Deep Lake — это озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов с возможностями векторного поиска в качестве надстройки. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Qdrant: обзор и ключевая технология
Qdrant — это векторная база данных для поиска по сходству и машинного обучения. Созданная с нуля для векторных данных, она является предпочтительным выбором для AI-разработчиков. Qdrant оптимизирует производительность и может обрабатывать многомерные векторные данные, что является ключевым для многих современных ML-моделей.
Одно из ключевых преимуществ Qdrant — гибкое моделирование данных. Вы можете хранить и индексировать не только векторы, но и полезные данные, связанные с каждым вектором. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, объединяющие векторное сходство с фильтрацией по метаданным, что позволяет получать более мощный и тонко настроенный поиск. Qdrant обеспечивает согласованность данных с помощью ACID-совместимых транзакций даже во время параллельных операций.
Векторный поиск Qdrant лежит в основе платформы. Он использует пользовательскую версию алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для индексирования, что эффективно в многомерных пространствах. Distance Matrix API позволяет эффективно вычислять попарные расстояния между векторами, поэтому он отлично подходит для таких задач, как кластеризация и снижение размерности, — даже с тысячами векторов. Для сценариев, где точность важнее скорости, Qdrant также поддерживает точный поиск и предоставляет визуальные инструменты для изучения связей между векторами через Graph UI.
Особенность Qdrant заключается в его возможностях запросов и оптимизации. Его язык запросов безупречно работает с векторным поиском и поддерживает сложные операции, включая мощный Facet API для агрегации и подсчета уникальных значений в данных. Функции оптимизации памяти, такие как текстовая и геоиндексация на диске, позволяют обрабатывать крупномасштабные развертывания, сохраняя производительность благодаря интеллектуальному кэшированию. Qdrant имеет автоматическое шардирование и репликацию для масштабируемости и поддерживает различные типы данных и условия запросов — от сопоставления строк до числовых диапазонов и геолокаций. Функции скалярного, продуктового и бинарного квантования могут снизить использование памяти и ускорить поиск, особенно для векторов высокой размерности.
Вы можете настроить компромисс между точностью поиска и производительностью с помощью как приближенного, так и точного сопоставления в зависимости от вашего сценария использования. Архитектура разработана для реальных сценариев, где векторный поиск необходимо сочетать с фильтрацией и агрегацией, поэтому она отлично подходит для создания практических AI-приложений.
Deep Lake: Обзор и базовая технология
Deep Lake — это специализированная база данных, созданная для работы с векторными и мультимедийными данными, такими как изображения, аудио, видео и другие неструктурированные типы, широко используемые в AI и машинном обучении. Она функционирует как озеро данных и векторное хранилище:
- Как озеро данных: Deep Lake поддерживает хранение и организацию неструктурированных данных (изображений, аудио, видео, текста и форматов вроде NIfTI для медицинской визуализации) в формате с контролем версий. Такая конфигурация повышает производительность в задачах глубокого обучения. Она обеспечивает быстрые запросы и визуализацию датасетов, упрощая создание высококачественных обучающих наборов для AI-моделей.
- Как векторное хранилище: Deep Lake предназначена для хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных метаданных (например, текста, JSON, изображений). Данные можно хранить локально, в вашей облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Она безупречно интегрируется с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, упрощая разработку приложений Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake использует индекс Hierarchical Navigable Small World (HNSW), основанный на пакете Hnswlib с дополнительными оптимизациями, для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). Это позволяет выполнять запросы по более чем 35 миллионам эмбеддингов менее чем за 1 секунду. Уникальные функции включают многопоточность для более быстрого создания индекса и эффективное управление памятью для снижения использования RAM.
По умолчанию Deep Lake использует линейный поиск эмбеддингов для датасетов размером до 100 000 строк. Для более крупных датасетов она переключается на ANN, чтобы сбалансировать точность и производительность. API позволяет пользователям настраивать этот порог по мере необходимости.
Хотя индекс Deep Lake не используется для комбинированного поиска по атрибутам и векторам (который в настоящее время основан на линейном поиске), предстоящие обновления устранят это ограничение, чтобы еще больше улучшить его функциональность.
Deep Lake как векторное хранилище: Deep Lake предоставляет надежное решение для хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных с ними метаданных, включая текст, JSON, изображения, аудио- и видеофайлы. Вы можете хранить данные локально, в предпочитаемой вами облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Deep Lake также обеспечивает бесшовную интеграцию с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, позволяя разработчикам легко создавать приложения Retrieval Augmented Generation (RAG).
Ключевые различия
Методология поиска и производительность
И Qdrant, и Deep Lake используют HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для векторного поиска, но делают это по-разному. Qdrant имеет собственную реализацию HNSW с Distance Matrix API для быстрых попарных вычислений расстояний. Deep Lake использует оптимизированную версию Hnswlib, которая может выполнять запросы по более чем 35 миллионам embeddings менее чем за секунду. Deep Lake автоматически переключается между линейным поиском (для наборов данных менее 100 000 строк) и поиском приближенных ближайших соседей для более крупных наборов данных, тогда как Qdrant позволяет вам самостоятельно управлять этим компромиссом.
Обработка и хранение данных
Главное различие заключается в их подходе к обработке данных. Qdrant ориентирован на векторные данные с сопутствующими метаданными payload, что подходит для приложений, которым нужно сочетание векторного сходства и фильтрации по метаданным. Deep Lake поддерживает более широкий спектр данных — он обрабатывает не только векторы, но и исходные мультимедийные данные, такие как изображения, аудио и видео. Deep Lake — это data lake и векторное хранилище с контролем версий для неструктурированных данных.
Возможности масштабирования
Qdrant имеет встроенные возможности масштабирования, такие как автоматическое шардирование и репликация. Он также обеспечивает оптимизацию памяти за счет текстового и геоиндексирования на диске. Deep Lake использует другой подход, предоставляя гибкие варианты хранения — вы можете хранить данные локально, в своем облаке или использовать их управляемое хранилище. Однако Deep Lake в настоящее время использует линейный поиск для комбинированных поисков по атрибутам и векторам, что может повлиять на производительность при масштабировании.
Интеграция и сценарии использования
Deep Lake хорошо работает с инструментами разработки AI, такими как LangChain и LlamaIndex, поэтому подходит для приложений RAG (Retrieval Augmented Generation). Он разработан для рабочих процессов машинного обучения, особенно с мультимедийными данными. Qdrant также поддерживает AI-приложения, но больше ориентирован на гибкий язык запросов, который сочетает векторный поиск с традиционной фильтрацией и агрегацией.
Когда выбирать каждую технологию
Выбирайте Qdrant для приложений, которым нужен мощный векторный поиск в сочетании со сложными операциями фильтрации и агрегации. Он идеально подходит для производственных сред, где нужно масштабировать векторный поиск по большим наборам данных, сохраняя быстрое время отклика. Платформа особенно хороша в таких сценариях, как семантические поисковые системы, рекомендательные системы и сопоставление по сходству, где нужно сочетать векторный поиск с фильтрацией по метаданным. Возможности оптимизации памяти Qdrant, автоматическое шардирование и гибкий язык запросов делают его особенно подходящим для приложений, которым нужно расти от тысяч до миллионов векторов, сохраняя высокую производительность поиска.
Выбирайте Deep Lake, когда ваши AI-приложения в основном работают с мультимедийными данными и вам нужен контроль версий для ваших наборов данных. Это лучший вариант для рабочих процессов машинного обучения, связанных с управлением обучающими данными, особенно при работе с изображениями, аудио, видео или специализированными форматами, такими как медицинская визуализация. Deep Lake хорошо подходит для приложений RAG (Retrieval Augmented Generation) благодаря интеграциям с LangChain и LlamaIndex, а его гибкие варианты хранения позволяют держать данные локально или в облаке. Он особенно силен для команд, которым нужны и векторный поиск, и возможности data lake в одной платформе.
Заключение
Qdrant и Deep Lake превосходны в разных областях — Qdrant предлагает надежный векторный поиск с сильными возможностями фильтрации и масштабирования, тогда как Deep Lake обеспечивает комплексную обработку мультимедийных данных с контролем версий. Ваш выбор должен зависеть от ваших конкретных потребностей: выберите Qdrant, если вам нужен готовый к production векторный поиск со сложной фильтрацией и встроенными возможностями масштабирования, или выберите Deep Lake, если вы работаете с мультимедийными данными и вам нужны как векторный поиск, так и возможности data lake. При принятии решения учитывайте типы ваших данных, ожидаемый рост и то, нужны ли вам такие функции, как контроль версий или поддержка мультимедиа.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Qdrant и Deep Lake, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один из инструментов, 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 шаблонах 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 самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный 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 векторной базы данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и распространяется 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.
Скачайте VectorDBBench из его GitHub repository, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших 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
Notion's Vector Search Is Excellent. Their Next Problem Is Harder.
Notion solved vector search scaling in two years. The next bottleneck — offline context engineering, unified data, and the real-time/offline gap — is harder.
The Great AI Agent Protocol Race: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Compare Function Calling, MCP, and A2A protocols for AI agents. Learn which standard best fits your development needs and future-proof your applications.
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.
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.