Qdrant против Myscale: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Qdrant и MyScale, 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 продуктов. 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 важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения 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. MyScale — это база данных, построенная на ClickHouse, которая сочетает векторный поиск и SQL-аналитику с возможностями векторного поиска в виде надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Qdrant: обзор и базовая 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 данные payload, связанные с каждым вектором. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, сочетающие векторное сходство с фильтрацией по метаданным, что позволяет получить более мощный и детализированный поиск. Qdrant обеспечивает согласованность данных с помощью транзакций, соответствующих ACID, даже при параллельных операциях.
Векторный поиск Qdrant находится в основе платформы. Для индексирования используется пользовательская версия алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World), эффективная в многомерных пространствах. Distance Matrix API позволяет эффективно рассчитывать попарные расстояния между векторами, поэтому он отлично подходит для таких задач, как кластеризация и снижение размерности, — даже при работе с тысячами векторов. Для сценариев, где точность важнее скорости, Qdrant также поддерживает точный поиск и предоставляет визуальные инструменты для изучения отношений между векторами через Graph UI.
Особенность Qdrant заключается в его возможностях запросов и оптимизации. Его язык запросов бесшовно 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, произведенного и бинарного квантования могут снижать использование памяти и ускорять поиск, особенно для высокоразмерных векторов.
Вы можете настраивать компромисс между точностью поиска и производительностью как с приблизительным, так и с точным сопоставлением в зависимости от вашего сценария использования. Архитектура разработана для реальных сценариев, где векторный поиск нужно сочетать с фильтрацией и агрегацией, поэтому она отлично подходит для создания практических AI-приложений.
Что такое MyScale? Обзор и базовая технология
MyScale — это облачная база данных, построенная поверх open source базы данных ClickHouse и предназначенная для AI- и machine learning-нагрузок. Она может обрабатывать структурированные и векторные данные, а также аналитику в реальном времени и машинное обучение. MyScale ориентирована на временные ряды, векторный поиск и полнотекстовый поиск, поэтому она хорошо подходит для обработки в реальном времени и получения инсайтов на основе AI. Используя архитектуру ClickHouse, MyScale обеспечивает высокую производительность и масштабируемость для AI.
Одна из ключевых особенностей MyScale — нативная поддержка SQL, которая упрощает AI-ориентированные запросы за счет интеграции векторного поиска, полнотекстового поиска и традиционных SQL-запросов в одной системе. Это снижает необходимость в нескольких инструментах и делает систему масштабируемой для AI. MyScale поддерживает и управляет аналитической обработкой как структурированных, так и векторизованных данных на одной платформе, используя архитектуру OLAP-базы данных для работы с векторизованными данными. Разработчики могут взаимодействовать с MyScale с помощью SQL, поэтому она доступна всем программистам, знакомым с реляционными базами данных.
MyScale имеет несколько типов векторных индексов и метрик сходства для поддержки различных сценариев использования. Она поддерживает распространенные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние (L2), скалярное произведение (IP) и косинусное сходство. В базе данных есть несколько алгоритмов индексации: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW, каждый со своим набором параметров для настройки. Проприетарный векторный движок MSTG от MyScale использует NVMe SSD для увеличения плотности данных, благодаря чему он превосходит специализированные векторные базы данных как по производительности, так и по стоимости.
Объединяя функциональность SQL-базы данных, векторной базы данных и полнотекстового поискового движка в одной системе, MyScale снижает затраты на инфраструктуру и обслуживание. Эта унификация позволяет выполнять совместные запросы и аналитику данных и обеспечивает единую основу данных для AI-приложений. MyScale также имеет MyScale Telemetry для полной наблюдаемости LLM-систем, чтобы вы могли эффективно мониторить и отлаживать. По мере усложнения данных MyScale является перспективным решением, способным обрабатывать новые модальности данных и размеры баз данных, сохраняя вычислительную производительность и интеграцию между различными типами данных.
Ключевые различия
Методология поиска
Qdrant использует высоко оптимизированную версию алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для поиска приблизительных ближайших соседей (ANN). Этот алгоритм отлично работает в пространствах высокой размерности, что делает его идеальным для AI-приложений, таких как рекомендательные системы и семантический поиск. Qdrant также поддерживает точный поиск, когда приоритетом является точность, и предлагает инструменты вроде Distance Matrix API для таких задач, как кластеризация и снижение размерности.
MyScale, построенный на ClickHouse, предоставляет несколько алгоритмов индексирования, таких как MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN и HNSW. Каждый алгоритм настраиваем, что обеспечивает гибкость для различных сценариев использования. MSTG выделяется своей оптимизацией под NVMe SSD, обеспечивая высокую плотность данных и экономичную производительность для крупномасштабного векторного поиска.
Обработка данных
Qdrant специально создан для векторных данных и предлагает возможность хранить как векторы, так и связанные с ними данные payload. Эта гибкость позволяет выполнять сложные запросы, объединяющие векторное сходство с фильтрацией по метаданным, что полезно для приложений вроде персонализированных рекомендаций. Qdrant также поддерживает разнообразные условия запросов — от сопоставления строк до числовых диапазонов и геолокаций.
MyScale, с другой стороны, бесшовно интегрирует структурированные и векторные данные на единой платформе. Он разработан для сценариев использования, которым требуется аналитика в реальном времени наряду с векторным поиском, например для временных рядов или полнотекстового поиска. Его архитектура на основе OLAP хорошо подходит для аналитических нагрузок, обеспечивая одновременную обработку реляционных и векторизованных данных.
Масштабируемость и производительность
Qdrant достигает масштабируемости за счет автоматического шардирования и репликации. Его функции оптимизации памяти, включая индексирование на диске, позволяют эффективно справляться с крупномасштабными развертываниями. Он также предлагает инструменты для балансировки точности и производительности, что делает его подходящим для приложений, требующих как приблизительного, так и точного сопоставления.
MyScale использует распределенную архитектуру ClickHouse для высокой масштабируемости и пропускной способности. Он поддерживает массивные наборы данных, используя NVMe SSD для эффективного хранения и извлечения, что делает его надежным выбором для AI-приложений реального времени с высокой производительностью.
Гибкость и настройка
Qdrant предоставляет значительную гибкость благодаря своему языку запросов, который интегрирует векторный поиск с фильтрацией и агрегацией. Такие функции, как Facet API, позволяют выполнять расширенное исследование данных, а настраиваемые параметры индексирования дают разработчикам возможность оптимизировать систему под конкретные сценарии использования.
MyScale делает акцент на универсальности, сочетая традиционные возможности SQL с продвинутым векторным поиском. Этот единый подход упрощает рабочие процессы, позволяя разработчикам выполнять совместные запросы по структурированным и векторным данным без переключения между инструментами.
Интеграция и экосистема
Qdrant хорошо интегрируется с конвейерами машинного обучения и популярными фреймворками, предлагая API на нескольких языках программирования. Он обладает высокой совместимостью с современными AI-рабочими процессами, что делает его естественным выбором для разработчиков, ориентированных на ML- и AI-проекты.
MyScale выигрывает благодаря своему SQL-based interface, что делает его доступным для разработчиков, знакомых с реляционными базами данных. Поддержка временных рядов, полнотекстового поиска и векторного поиска позиционирует его как многоцелевой инструмент, способный снизить сложность инфраструктуры.
Простота использования
Qdrant предлагает подробную документацию и визуальные инструменты, такие как Graph UI, что упрощает исследование связей между векторами. Процесс настройки прост, а интуитивный дизайн запросов платформы снижает порог вхождения.
MyScale опирается на SQL-основу ClickHouse, что делает его удобным для пользователей с опытом работы с базами данных. Возможность писать запросы на стандартном SQL минимизирует кривую обучения для разработчиков, переходящих с традиционных баз данных.
Вопросы стоимости
Qdrant эффективен с точки зрения ресурсов благодаря функциям оптимизации памяти, но операционные расходы будут зависеть от вашего развертывания и масштаба рабочей нагрузки. Несмотря на открытый исходный код, управляемые сервисы или хостинг могут привести к дополнительным затратам.
MyScale снижает затраты за счет объединения нескольких функциональностей — SQL-базы данных, векторного поиска и полнотекстового поиска — в одной платформе. Такая унификация может сократить расходы на инфраструктуру и обслуживание, особенно для организаций, уже использующих ClickHouse.
Функции безопасности
Обе системы уделяют приоритетное внимание безопасности, но отличаются своими подходами.
Qdrant обеспечивает соответствие ACID для согласованной и безопасной обработки данных, даже при параллельных операциях.
MyScale включает надежные функции безопасности ClickHouse, включая шифрование, управление доступом на основе ролей и подробные журналы аудита.
Когда использовать Qdrant
Qdrant предназначен для приложений, связанных с поиском по векторному сходству и рабочими процессами машинного обучения. Сочетание векторного поиска с фильтрацией по метаданным делает его отличным выбором для персонализации, семантического поиска и аналитики на основе ИИ. Благодаря индексированию HNSW, соответствию ACID и оптимизациям памяти Qdrant идеально подходит для крупномасштабных высокоразмерных векторных данных. Он предназначен для компаний, создающих AI-конвейеры, где векторные данные являются основным фокусом, а нюансы поиска имеют важное значение.
Когда использовать MyScale
MyScale предназначен для гибридных сценариев использования, где векторный поиск нужно сочетать со структурированными данными, аналитикой в реальном времени и полнотекстовым поиском. Его интерфейс на основе SQL предназначен для разработчиков, знакомых с реляционными базами данных, а его архитектура на основе OLAP — для сложных аналитических нагрузок. Благодаря наличию нескольких функций в одной системе MyScale является отличным вариантом для компаний, ищущих масштабируемую и экономически эффективную платформу для управления несколькими типами данных и получения инсайтов из ИИ и аналитики в реальном времени.
Резюме
Qdrant и MyScale различаются. Qdrant — это специализированная векторная база данных для высокоразмерных данных и продвинутых AI-сценариев, MyScale — единая платформа для векторного поиска, структурированных данных и аналитики в реальном времени. Выбирайте то, что соответствует вашему сценарию использования: продвинутый векторный поиск или инструмент, способный работать с несколькими модальностями данных.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Qdrant и MyScale, но для их оценки вам нужно провести оценку на основе вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для сравнительного тестирования векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором при принятии 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 бенчмаркинга 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 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 лицензирован под открытой 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 ваших 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
VDBBench Adds Cost-Aware Benchmarking for Vector Databases
Compare Zilliz Cloud, Pinecone, and turbopuffer with VDBBench cost-aware vector database benchmarks across latency, freshness, multitenancy, and cold starts.
Zilliz Cloud Audit Logs Goes GA: Security, Compliance, and Transparency at Scale
Zilliz Cloud Audit Logs are now GA, giving enterprises real-time visibility, compliance-ready trails, and stronger security across AWS, GCP, and Azure.
Bringing AI to Legal Tech: The Role of Vector Databases in Enhancing LLM Guardrails
Discover how vector databases enhance AI reliability in legal tech, ensuring accurate, compliant, and trustworthy AI-powered legal solutions.
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.