Qdrant против Vearch: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Qdrant и Vearch, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена 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 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) — 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Qdrant и Vearch — это специализированные векторные базы данных. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Qdrant: обзор и основная технология
Qdrant — это векторная база данных для поиска по сходству и машинного обучения. Созданная с нуля для векторных данных, она является предпочтительным выбором для разработчиков ИИ. 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 полезную нагрузку, связанную с каждым вектором. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, объединяющие векторное сходство с фильтрацией по метаданным, что позволяет получать более мощный и детализированный поиск. Qdrant обеспечивает согласованность данных с помощью транзакций, соответствующих ACID, 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 при тысячах 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 seamlessly работает с векторным поиском и поддерживает сложные операции, включая мощный Facet API для агрегации и подсчёта 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 скалярной, продуктовой и бинарной квантизации могут снизить использование памяти и ускорить поиск, особенно для высокоразмерных векторов.
Вы можете настроить 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 Vearch? Обзор и базовая технология
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужен быстрый и эффективный поиск сходства. Это как усиленная база данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми сложными векторными эмбеддингами, на которых основана значительная часть современных AI-технологий.
Одна из самых интересных особенностей Vearch — это гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или текст), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Поэтому вы можете выполнять сложные поисковые запросы вроде «найти товары, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». И это быстро — речь идет о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch разработан так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную схему, 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 для обработки большего объема данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть полезные функции, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в индекс в реальном времени, поэтому результаты поиска всегда актуальны. 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. Независимо от того, 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
Методология поиска и производительность
Qdrant использует пользовательский алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для векторной индексации. У него есть Distance Matrix API для кластеризации и снижения размерности. Вы можете выбрать точный поиск, когда важна точность, или приблизительный поиск, когда важнее скорость.
Vearch поддерживает несколько методов индексирования (IVFPQ и HNSW) и работает на CPU и GPU. Вы можете настроить свою конфигурацию в соответствии с требованиями к производительности и оборудованием.
Данные и гибкость
Qdrant отлично работает со сложными данными. Он сочетает поиск векторного сходства с фильтрацией по метаданным и имеет Facet API для агрегации и подсчёта уникальных значений. Он поддерживает различные типы данных: сопоставление строк, числовые диапазоны и геолокации. Он обеспечивает согласованность данных с помощью ACID-совместимых транзакций, что важно при наличии параллельных операций.
Vearch поддерживает гибридный поиск: вы можете сочетать векторный поиск со стандартной фильтрацией данных. Например, вы можете искать похожие товары и применять фильтры по цене или категории. Он также поддерживает несколько векторных полей в одном документе, поэтому подходит для сложных структур данных.
Масштабируемость
Qdrant масштабируется с помощью автоматического шардирования и репликации. Он имеет функции оптимизации памяти, такие как хранение текстовых и геоиндексов на диске, а также интеллектуальное кэширование для поддержания производительности. Функции скалярного, произведенного и бинарного квантования помогают снизить использование памяти при работе с векторами высокой размерности.
Vearch имеет распределенную кластерную архитектуру со специализированными узлами (master, router и partition server) для разных частей операции. Его легко масштабировать, добавляя больше машин по мере роста ваших данных или трафика.
Интеграция и опыт разработки
Vearch имеет Python SDK для разработки и тестирования, поэтому вы можете быстро создавать прототипы. Он поддерживает индексацию в реальном времени, поэтому ваши результаты поиска остаются актуальными при изменениях данных.
Qdrant ориентирован на практические сценарии использования AI, где векторный поиск должен работать с фильтрацией и агрегацией. Его язык запросов интегрирован с векторным поиском и имеет визуальные инструменты через Graph UI для изучения связей между векторами.
Когда выбирать Qdrant
Выбирайте Qdrant, когда вашему приложению нужны сложные операции с данными, сочетающие векторное сходство с фильтрацией по метаданным. Соответствие ACID, язык запросов и Facet API делают его идеальным для приложений, где согласованность данных и богатые возможности запросов являются ключевыми, например систем рекомендаций контента, семантического поиска или любого сценария, где вам необходимо иметь полный контроль над поведением поиска с несколькими условиями фильтрации.
Когда выбирать Vearch
Выбирайте Vearch, когда вам нужен высокомасштабируемый векторный поиск с индексацией в реальном времени и гибкостью в выборе аппаратного обеспечения. Распределенная архитектура, поддержка как CPU, так и GPU, а также возможность иметь несколько векторных полей на документ делают его идеальным для крупномасштабных AI-приложений, таких как поиск сходства изображений, рекомендации продуктов или любой сценарий использования, где необходимо горизонтальное масштабирование и высокая скорость поиска.
Резюме
И Qdrant, и Vearch имеют надежный векторный поиск, но они хороши в разных вещах. Qdrant хорош в согласованности данных, сложных запросах и обработке метаданных благодаря таким функциям, как соответствие ACID и несколько вариантов фильтрации. Vearch хорош в масштабируемости, гибкости аппаратного обеспечения и индексации в реальном времени. Ваш выбор должен зависеть от ваших требований — выбирайте Qdrant, если вам нужна строгая согласованность данных и возможности сложных запросов, или Vearch, если масштабируемость и индексация в реальном времени являются вашим главным приоритетом. Учитывайте объем данных, сложность запросов, аппаратные ресурсы и необходимость обновлений в реальном времени, чтобы сделать правильный выбор для вашего сценария использования.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Qdrant и Vearch, но для их оценки необходимо оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование с вашими собственными наборами данных и паттернами запросов будет ключевым для принятия 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 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 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 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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты тестирования 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
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.
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.