Redis против Rockset: выбор подходящей векторной базы данных для ваших потребностей
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Redis и Rockset — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем мы сравним Redis и Vald, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запросов высокоразмерных векторов, 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 сходства, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространённые 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) и Weaviate
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Лёгкие 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 Rockset — база данных для поиска и аналитики. 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 при этом 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 приближённого поиска ближайших соседей, что позволяет выполнять быстрый и точный поиск в высокоразмерных векторных пространствах.
Одна из главных сильных сторон векторного поиска Redis заключается в том, что он может сочетать поиск векторного сходства с традиционной фильтрацией по другим атрибутам. Этот гибридный поиск позволяет разработчикам создавать сложные запросы, которые учитывают как семантическое сходство, так и конкретные критерии метаданных, поэтому он универсален для многих приложений на базе ИИ.
Redis Vector Library предоставляет разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными в Redis. В ней есть такие возможности, как гибкое проектирование схем, пользовательские векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, например семантическое кэширование и управление сессиями. Это упрощает AI/ML-инженерам и data scientists интеграцию Redis в их AI-рабочий процесс, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени по структурированным и неструктурированным данным, включая векторные embeddings. Ее сильная сторона — загрузка, индексирование и выполнение запросов к данным в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны самые актуальные инсайты. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и фиды change data capture (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых возможностей Rockset — Converged Indexing, построенный на изменяемом RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, поэтому решение очень эффективно для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200 000, поэтому подходит для широкого спектра сценариев использования vector embedding.
Векторный поиск встроен в ядро Rockset. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не зависит от алгоритма, 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 выполнения запроса. Может выполнять поиск по нескольким ANN-полям, поддерживает мультимодальные модели и имеет как SQL, так и REST API для интерфейса запросов.
Ключевые различия: Redis vs Rockset для векторного поиска
При выборе между Redis и Rockset для векторного поиска необходимо понимать различия. Оба решения мощные, но у них разные сильные стороны для разных сценариев использования. Давайте сравним их по нескольким ключевым направлениям, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW для поиска approximate nearest neighbor. Это быстро и точно, особенно для высокоразмерных векторных пространств. Redis хорошо сочетает поиск по векторному сходству с фильтрацией по атрибутам, позволяя выполнять сложные запросы.
Rockset поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN). Он использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости и не зависит от алгоритма. Вы можете выбрать собственную реализацию поиска. Оптимизатор Rockset на основе стоимости может переключаться между KNN и ANN для лучшей производительности.
Данные
Redis, хранилище данных в памяти, теперь имеет возможности векторного поиска через свою Vector Library. Он хорошо работает с данными в реальном времени и может обрабатывать структурированные и неструктурированные типы данных.
Rockset предназначен для поиска и аналитики в реальном времени по структурированным и неструктурированным данным, включая векторные embeddings. Он может загружать и обрабатывать высокоскоростные потоки событий и фиды change data capture в реальном времени, поэтому хорошо подходит для приложений, которым нужны самые актуальные инсайты.
Масштабируемость и производительность
Redis использует обработку в памяти для быстрого выполнения запросов, что хорошо подходит для приложений, которым нужны ответы с низкой задержкой. Он может масштабироваться горизонтально для больших наборов данных.
Rockset использует распределенную архитектуру и Converged Indexing для масштабируемости. Он может обрабатывать документы размером до 40MB и размерность векторов до 200 000, поэтому хорошо подходит для широкого спектра сценариев использования vector embedding.
Гибкость и настройка
Redis имеет гибкую схему и пользовательские векторные запросы. У него есть расширения для задач, связанных с LLM, такие как семантическое кэширование и управление сессиями, что хорошо подходит для рабочих процессов AI/ML.
Converged Index от Rockset объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы, поэтому он может обрабатывать различные шаблоны запросов из коробки. Он поддерживает мультимодальные модели и имеет как SQL, так и REST API для выполнения запросов.
Интеграция и экосистема
Redis имеет большую экосистему и хорошо интегрируется со многими инструментами и фреймворками, особенно в кэшировании и обработке данных в реальном времени.
Rockset предназначен для аналитики и поиска в реальном времени, имеет сильные интеграции для потоковой передачи данных и систем захвата изменений данных. Его SQL-интерфейс знаком многим разработчикам и аналитикам данных.
Простота использования
Redis известен как удобный для разработчиков, простой в настройке и эксплуатации. Но оптимизация для сложных сценариев использования требует более глубокого знания его внутренних механизмов.
Rockset упрощает сложные операции с данными благодаря своему SQL-интерфейсу и автоматическому определению схемы. Его управляемый сервис снижает операционные накладные расходы.
Стоимость
Redis может быть экономически эффективным для некоторых сценариев использования, особенно при использовании его in-memory возможностей для сценариев с высокой производительностью. Но масштабирование памяти может увеличивать затраты.
Ценообразование Rockset основано на использовании вычислительных ресурсов и хранилища. Его способность эффективно обрабатывать обновления и оптимизированное выполнение запросов могут снизить затраты для некоторых рабочих нагрузок.
Безопасность
И Redis, и Rockset имеют надежные функции безопасности, шифрование, аутентификацию и контроль доступа. Учитывайте требования безопасности вашего приложения и знакомство вашей команды с моделью безопасности каждой системы.
Когда выбирать каждую технологию
Когда использовать Redis
Redis лучше всего подходит для приложений, которым нужны векторные поисковые операции со сверхнизкой задержкой, особенно с данными в реальном времени. Он отлично подходит для сценариев, где нужно сочетать поиск по векторному сходству с фильтрацией по атрибутам, например в рекомендательных системах, сопоставлении контента или поиске похожих изображений. Redis хорош для сценариев использования, которые выигрывают от обработки in-memory, таких как управление сессиями, кэширование и аналитика в реальном времени. Используйте Redis, когда скорость является вашим приоритетом, а ваши данные помещаются в память или могут быть распределены по кластеру.
Когда использовать Rockset
Rockset лучше всего подходит для приложений, которым нужны поиск и аналитика в реальном времени по изменяющимся данным, особенно когда у вас есть смесь структурированных и неструктурированных типов данных. Он отлично подходит для сценариев использования, требующих сложных запросов по нескольким типам данных, включая векторные эмбеддинги. Используйте Rockset, когда вам нужно искать векторы вместе с полнотекстовым поиском, агрегациями или соединениями на больших наборах данных. Он также хорош для сценариев, где нужно принимать и запрашивать высокоскоростные потоки данных в реальном времени, например для аналитики логов, анализа поведения пользователей или обработки данных IoT.
Резюме
Redis быстр в памяти и гибридном поиске, отлично подходит для приложений реального времени с низкой задержкой. Rockset хорошо справляется с несколькими типами данных и сложными запросами в реальном времени, обеспечивая сильную аналитику наряду с векторным поиском. Ваш выбор между ними должен основываться на ваших требованиях: типах данных, сложности запросов, задержке и масштабируемости. Используйте Redis для скорости и простых моделей данных, Rockset — для сложных, изменяющихся данных с аналитикой. В конечном итоге все сводится к согласованию технологии с потребностями вашего проекта и целями производительности.
Хотя эта статья дает обзор Redis и Rockset, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один инструмент, 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 для бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, в частности 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 систему для своих сценариев использования. С помощью 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 распространяется по открытой лицензии MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, которые стремятся улучшать его функции и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести результаты наших бенчмарков или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в таблице лидеров VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Zilliz Cloud Update: Smarter Autoscaling for Cost Savings, Stronger Compliance with Audit Logs, and More
What's new in Zilliz Cloud? Smarter autoscaling with scale-down, audit logs GA, enhanced SSO, and Milvus 2.6 in Private Preview.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
Milvus WebUI: A Visual Management Tool for Your Vector Database
Explore Milvus WebUI to monitor, manage, and optimize your vector database with real-time insights, performance tracking, and system health monitoring.
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.