Redis и Deep Lake: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Redis и Deep Lake — два варианта в этой области. В этой статье эти технологии сравниваются, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Redis и Deep Lake, 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 характеристики изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск сходства, 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 снижения 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) и Weaviate
- 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 небольшого масштаба.
Redis — это база данных в памяти с векторным поиском в качестве дополнения, а Deep Lake — это озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Redis: обзор и базовая технология
Redis изначально был известен своим хранением данных в памяти и добавил возможности векторного поиска через Redis Vector Library, которая теперь является частью Redis Stack. Это позволяет Redis выполнять поиск векторного сходства, сохраняя свою скорость и производительность.
Векторный поиск в Redis построен поверх существующей инфраструктуры, используя обработку в памяти для быстрого выполнения запросов. Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для приближенного поиска ближайших соседей, что позволяет выполнять быстрый и точный поиск в многомерных векторных пространствах.
Одно из главных преимуществ векторного поиска Redis заключается в том, что он может сочетать поиск векторного сходства с традиционной фильтрацией по другим атрибутам. Такой гибридный поиск позволяет разработчикам создавать сложные запросы, которые учитывают как семантическое сходство, так и конкретные критерии метаданных, поэтому он универсален для многих приложений на основе ИИ.
Redis Vector Library предоставляет разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными в Redis. Она имеет такие функции, как гибкое проектирование схем, пользовательские векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями. Это упрощает для инженеров AI/ML и специалистов по данным интеграцию Redis в их AI-процессы, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
Что такое Deep Lake? Обзор
Deep Lake — это специализированная система баз данных, предназначенная для хранения, управления и запросов к векторным и мультимедийным данным, таким как изображения, аудио, видео и другие типы неструктурированных данных, которые все чаще используются в приложениях AI и машинного обучения. Deep Lake можно использовать как озеро данных и как векторное хранилище:
Deep Lake как озеро данных: Deep Lake обеспечивает эффективное хранение и организацию неструктурированных данных, таких как изображения, аудио, видео, текст, форматы медицинских изображений вроде NIfTI, и метаданные, в формате с контролем версий, предназначенном для повышения производительности глубокого обучения. Он позволяет пользователям быстро выполнять запросы к своим наборам данных и визуализировать их, упрощая создание высококачественных обучающих наборов.
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 предлагает бесшовную интеграцию с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, позволяя разработчикам легко создавать приложения Retrieval Augmented Generation (RAG).
Ключевые различия: Redis vs Deep Lake для векторного поиска
При выборе инструмента для векторного поиска вам нужно знать, как Redis и Deep Lake сравниваются по ключевым функциям. Это поможет вам решить, какой из них лучше всего подходит для вашего проекта.
Методология поиска
Redis использует FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для приблизительного поиска ближайших соседей. Эти алгоритмы быстры и точны в векторных пространствах высокой размерности. Redis объединяет поиск по векторному сходству с фильтрацией, поэтому вы можете выполнять сложные запросы, учитывающие как семантическое сходство, так и конкретные метаданные.
Deep Lake предназначен для векторных и мультимедийных данных. Он может хранить и запрашивать различные типы данных: изображения, аудио, видео, текст. Поиск Deep Lake оптимизирован для этих различных форматов данных, поэтому он отлично подходит для приложений AI и машинного обучения, работающих с неструктурированными данными.
Данные
Redis с Vector Library отлично подходит для структурированных и полуструктурированных данных. Он особенно силен, когда нужно сочетать векторный поиск с традиционными операциями баз данных. Redis имеет гибкое проектирование схем и пользовательские векторные запросы, что хорошо для проектов, которым нужен гибридный поиск.
Deep Lake отлично работает с типами неструктурированных данных. Он создан для хранения и организации мультимедийных данных: изображений, аудио, видео и даже медицинских изображений. Deep Lake имеет контроль версий для наборов данных, что важно для происхождения данных в проектах машинного обучения.
Масштабируемость и производительность
Redis известен высокопроизводительной обработкой в памяти. Эта архитектура обеспечивает очень быстрое выполнение запросов, что отлично подходит для приложений, которым нужна обработка и извлечение данных в реальном времени. Redis может горизонтально масштабироваться для больших наборов данных, но производительность привязана к доступной памяти.
Deep Lake может масштабироваться для больших неструктурированных наборов данных. Вы можете хранить данные локально, в предпочитаемой вами облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Такая гибкость вариантов хранения полезна для проектов с различными требованиями к масштабу и производительности.
Гибкость и настройка
Redis имеет простой интерфейс для векторных данных и расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями. Его гибкость в проектировании схем и настройке запросов отлично подходит для приложений на базе ИИ.
Deep Lake обладает гибкостью в типах данных, с которыми он может работать. Он позволяет быстро выполнять запросы и визуализировать наборы данных, что отлично подходит для создания обучающих наборов для моделей машинного обучения. Контроль версий Deep Lake добавляет ещё один уровень гибкости в управлении итерациями наборов данных.
Интеграция и экосистема
Redis имеет зрелую экосистему и хорошо интегрируется со многими существующими инструментами и фреймворками. Его векторный поиск построен поверх существующей инфраструктуры, что является плюсом, если вы уже используете Redis в своём стеке.
Deep Lake бесшовно интегрируется с LangChain и LlamaIndex. Поэтому, если ваш проект активно использует эти инструменты, интеграции Deep Lake являются большим плюсом.
Простота использования
Redis — широко используемая технология, поэтому у неё обширная документация и большое сообщество. Но использование её векторного поиска может потребовать некоторых знаний основных концепций Redis.
Deep Lake, будучи специализированным для векторных и мультимедийных данных, может иметь меньшую кривую обучения для проектов, которые сосредоточены на этих типах данных. Его встроенные функции визуализации наборов данных и выполнения запросов упростят работу со сложными неструктурированными данными.
Стоимость
Redis может быть развернут самостоятельно или использоваться как управляемый сервис. Стоимость будет зависеть от ресурсов памяти, необходимых для вашего набора данных, и нагрузки запросов.
Deep Lake имеет гибкие варианты хранения, включая локальное хранилище, что может помочь со стоимостью. Но для крупномасштабного развертывания или при использовании управляемого хранилища Deep Lake стоимость будет масштабироваться в зависимости от объёма данных и требований к обработке.
Безопасность
Redis имеет различные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и контроль доступа. Его модель безопасности хорошо документирована и проверена во многих производственных средах.
Функции безопасности Deep Lake будут различаться в зависимости от выбранного варианта хранения. При использовании облачного или управляемого хранилища вам следует ознакомиться с функциями безопасности выбранной платформы.
Когда выбирать каждую технологию
Выбирайте Redis, когда вам нужен высокоскоростной векторный поиск в реальном времени с традиционными операциями с данными. Он идеально подходит для сценариев с низкой задержкой, таких как рекомендательные системы, обнаружение аномалий в реальном времени или персонализированная доставка контента. Redis отлично подходит для приложений, которые могут извлечь выгоду из обработки в памяти и использовать его гибридный поиск для сочетания векторного сходства с фильтрацией по атрибутам. Выбирайте Redis, когда ваш сценарий использования требует быстрых запросов к структурированным или полуструктурированным данным и когда вам нужно интегрировать векторный поиск в существующую инфраструктуру на базе Redis.
Deep Lake — лучший выбор для проектов, которые в основном работают с неструктурированными мультимедийными данными в рабочих процессах ИИ и машинного обучения. Он идеально подходит для приложений, которым требуется быстрое хранение и запросы к множеству типов данных, таких как изображения, аудио и видео, особенно когда критически важно версионирование наборов данных. Deep Lake отлично подходит для создания и управления большими обучающими наборами данных для моделей машинного обучения или когда вам нужно создавать приложения Retrieval Augmented Generation (RAG) с такими инструментами, как LangChain или LlamaIndex. Выбирайте Deep Lake, когда ваш проект включает сложные типы неструктурированных данных и вам нужна тесная интеграция с современными фреймворками разработки ИИ.
Заключение
Redis отлично подходит для высокопроизводительной обработки в памяти и гибридного поиска для приложений реального времени со структурированными данными. Deep Lake отлично подходит для управления и выполнения запросов ко многим типам данных, для рабочих процессов ИИ и машинного обучения. Ваш выбор между ними должен основываться на вашем сценарии использования, данных, с которыми вы работаете, и ваших требованиях к производительности. Выбирайте Redis для проектов, которым нужна молниеносная обработка структурированных данных с векторным поиском, и склоняйтесь к Deep Lake для сложных типов неструктурированных данных в приложениях на базе ИИ. В конечном счёте всё сводится к согласованию сильных сторон каждой технологии с потребностями вашего проекта.
Хотя эта статья предоставляет обзор Redis и Deep Lake, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходим для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую для своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован по лицензии MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его возможности и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных на доске лидеров VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Stop Building AI Data Infra for the Wrong Stage
Learn how AI data infrastructure should evolve from prototype to enterprise scale, and when Vector Lakebase becomes the right architecture for AI apps.
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
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.