Qdrant против Rockset: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Qdrant и Rockset, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и 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 варианты использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы для поиска 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 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 небольшого масштаба.
Qdrant — это специализированная векторная база данных. Rockset — это база данных для поиска и аналитики 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 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 payload-данные, связанные с каждым вектором. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, сочетающие векторное сходство с фильтрацией по метаданным, что позволяет создавать более мощный и точный поиск. Qdrant обеспечивает согласованность данных с помощью транзакций, соответствующих ACID, даже во время параллельных операций.
Векторный поиск Qdrant находится в основе платформы. Для индексирования он использует пользовательскую версию алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World), который эффективен в пространствах высокой размерности. Distance Matrix API позволяет эффективно вычислять 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 связей между векторами через Graph UI.
Особенность Qdrant — его возможности 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 за счет интеллектуального кэширования. 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 векторов высокой размерности.
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.
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Ее сильная сторона — прием, индексирование и запросы данных в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны инсайты с точностью до текущей секунды. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых особенностей Rockset — Converged Indexing, построенный на изменяемом RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, что делает его очень эффективным для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40 МБ и поддерживает размерность векторов до 200 000, поэтому он хорошо подходит для широкого спектра сценариев использования векторных эмбеддингов.
Rockset имеет векторный поиск, встроенный в ядро. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не привязан к алгоритму, поэтому вы можете выбрать собственную реализацию поиска. Оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной производительности.
Уникальность Rockset для векторного поиска заключается в Converged Index, который объединяет поисковый, ANN, колоночный и строковый индексы в один. Это означает, что вы можете обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь запроса. Можно выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживаются мультимодальные модели, а для интерфейса запросов доступны как SQL, так и REST API.
Ключевые различия
Технология поиска и производительность
Qdrant использует алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для векторной индексации, который хорошо подходит для данных высокой размерности. Distance Matrix API предназначен для кластеризации и уменьшения размерности.
Rockset использует другой подход — систему Converged Indexing, построенную на RocksDB. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) с распределенным индексом FAISS. Rockset может обрабатывать векторы размерностью до 200 000.
Возможности управления данными
Qdrant отлично работает с векторными данными и payload (возможность хранить дополнительную информацию вместе с векторами называется payload в терминологии Qdrant). Он поддерживает ACID-транзакции и сложные запросы, которые объединяют векторное сходство с фильтрацией по метаданным.
Rockset обрабатывает структурированные и неструктурированные данные, включая векторные эмбеддинги. Его главная особенность — обработка данных в реальном времени: он может работать с потоковыми данными и каналами CDC с задержкой 1–2 секунды. Он позволяет обновлять векторы и метаданные на месте.
Подходы к масштабируемости
Qdrant выполняет автоматическое шардирование и репликацию для горизонтального масштабирования. У него есть функции оптимизации памяти, такие как текстовая и геоиндексация на диске, а также интеллектуальное кэширование для производительности.
Распределённая архитектура Rockset распределяет вычисления между несколькими узлами. Система Converged Index сохраняет производительность по мере роста данных.
Варианты интеграции
У Qdrant есть API и клиентские библиотеки для популярных языков. Graph UI предназначен для визуализации векторных связей для отладки и оптимизации.
У Rockset есть как SQL, так и REST API, поэтому он доступен для команд с опытом работы с SQL. Он интегрируется с источниками потоковых данных и мультимодальными моделями.
Простота использования и настройки
Qdrant ориентирован на сценарии использования векторного поиска, поэтому он удобен для команд, создающих AI-приложения. Документация охватывает концепции, специфичные для векторов, и детали реализации.
Rockset может иметь более простую кривую обучения для команд, знакомых с SQL, поскольку использует стандартный синтаксис SQL для запросов. Но его более широкий набор функций потребует больше времени для освоения.
Структура затрат
Оба решения размещаются в облаке. Стоимость Qdrant в основном зависит от объёма данных и нагрузки запросов. Функция квантизации может помочь снизить использование памяти и связанные с этим затраты.
Стоимость Rockset зависит от использования вычислительных ресурсов и хранилища. Обработка в реальном времени может влиять на стоимость при больших объёмах потоковых данных.
Функции безопасности
Оба имеют стандартные функции безопасности — аутентификацию и контроль доступа. Они поддерживают шифрование данных в состоянии покоя и при передаче.
Когда выбирать каждый из них
Выбирайте Qdrant при создании приложений, ориентированных на AI, которым нужен векторный поиск, особенно с высокоразмерными данными. Он идеально подходит для рекомендательных систем, семантического поиска, приложений компьютерного зрения, а также когда нужно сочетать векторное сходство со сложной фильтрацией метаданных. Реализация алгоритма HNSW в Qdrant, управление payload и специализированные функции оптимизации векторов делают его хорошим выбором, когда векторный поиск является основным требованием, а не дополнительной функцией.
Выбирайте Rockset, когда вам нужны аналитика в реальном времени и векторный поиск на одной платформе. Он отлично подходит для приложений, которые обрабатывают потоковые данные, должны часто обновлять векторы и метаданные или нуждаются в запросах на основе SQL наряду с векторным поиском. Converged Indexing в Rockset и поддержка change data capture делают его подходящим для таких сценариев, как персонализация в реальном времени, живые дашборды или приложения, где свежесть данных имеет ключевое значение.
Заключение
Qdrant и Rockset имеют разные сильные стороны в векторном поиске — Qdrant хорош для чистой производительности векторного поиска и функций, ориентированных на AI, Rockset — для обработки данных в реальном времени и аналитики на основе SQL. Выбирайте исходя из ваших технических требований: выбирайте Qdrant, если векторный поиск является вашим основным фокусом и вам нужны специализированные оптимизации для AI-приложений, или выбирайте Rockset, если вам нужна обработка в реальном времени, вы предпочитаете работать с SQL и рассматриваете векторный поиск как дополнительную функцию. При принятии решения учитывайте частоту обновления данных, шаблоны запросов и то, нужна ли вам аналитика в реальном времени наряду с векторным поиском.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Qdrant и Rockset, но для оценки этих решений вам нужно оценивать их с учётом вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном счёте тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределённых системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных на ваших собственных
VectorDBBench — это инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный 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 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 статьи в блоге, 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.
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
Build for the Boom: Why AI Agent Startups Should Build Scalable Infrastructure Early
Explore strategies for developing AI agents that can handle rapid growth. Don't let inadequate systems undermine your success during critical breakthrough moments.
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.