Redis против Vald: 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 Vald — 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 сравнивать Redis и Vald, 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 признаки изображений или атрибуты товаров. Обеспечивая эффективный поиск сходства, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя проводить 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 важную 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.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
****Redis — это база данных в памяти с векторным поиском в качестве дополнения, а Vald — специализированная векторная база данных. В этой статье 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 с использованием обработки 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 многомерных векторных пространствах.
Одним из главных преимуществ векторного поиска Redis является то, что он может сочетать поиск векторного сходства с традиционной фильтрацией по другим атрибутам. Этот гибридный поиск позволяет разработчикам создавать сложные запросы, учитывающие 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. 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 дата-сайентистам интеграцию Redis в их AI-процессы, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
Vald: обзор и базовая технология
Vald — мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для обработки миллиардов векторов и может легко масштабироваться по мере роста ваших потребностей. Примечательно, что Vald использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших возможностей Vald — то, как он работает с индексированием. Обычно при построении индекса все должно остановиться. Но Vald устроен умно — он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поисковые запросы могут продолжать выполняться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных индекса, так что вам не придется беспокоиться о потере всего в случае сбоя.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать ввод и вывод данных, обеспечивая хорошую работу с gRPC. Он также создан для бесперебойной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавлять вычислительные мощности или память, когда это необходимо. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объемы информации.
Еще один полезный прием Vald — репликация индексов. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если на одной машине возникнет проблема, ваши поисковые запросы все равно смогут работать нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, поэтому вам не нужно об этом беспокоиться. Все это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надежно искать по огромным объемам векторных данных.
Ключевые различия: Redis и Vald для векторного поиска
При выборе между Redis и Vald для векторного поиска нужно учитывать несколько факторов. Оба инструмента отлично подходят для векторных данных, но они различаются в нескольких ключевых областях, которые повлияют на ваш проект. Давайте сравним Redis и Vald, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW для приближенного поиска ближайших соседей. Это обеспечивает быстрый и точный поиск в векторных пространствах высокой размерности. Redis также поддерживает гибридный поиск, сочетая векторное сходство с фильтрацией по атрибутам.
Vald использует алгоритм NGT (Neighborhood Graph and Tree). Он предназначен для быстрого поиска сходства среди миллиардов векторов. Подход Vald ориентирован на скорость и масштабируемость для больших наборов векторных данных.
Данные
Redis с Vector Library может обрабатывать структурированные и неструктурированные данные. Он позволяет гибко проектировать схемы и поддерживает сложные запросы, которые учитывают как семантическое сходство, так и конкретные метаданные. Это делает Redis хорошим выбором для многих сценариев использования AI.
Vald предназначен для векторных данных большого масштаба. Он создан для миллиардов векторов. Vald ориентирован на чистые векторные данные, поэтому он хорош для проектов, которые в основном связаны с векторной информацией высокой размерности.
Масштабируемость и производительность
Redis использует обработку в памяти для быстрого выполнения запросов, что хорошо подходит для небольших и средних наборов данных. Он может масштабироваться вертикально (за счет добавления ресурсов на одну машину) и горизонтально (за счет добавления большего количества машин в кластер).
Vald создан для крупномасштабных операций. Он использует распределенное индексирование, поэтому может распределять данные по нескольким машинам. Это позволяет Vald обрабатывать миллиарды векторов и легко масштабироваться горизонтально. Vald может продолжать обрабатывать поиск даже во время обновлений индекса, что является большим преимуществом для систем с высокой доступностью.
Гибкость и настройка
Redis имеет простой интерфейс для векторных данных и такие возможности, как пользовательские векторные запросы и расширения, связанные с LLM. Это упрощает интеграцию Redis в различные AI-процессы, особенно для обработки в реальном времени.
Vald позволяет настраивать процессы ввода и вывода данных, поэтому он совместим с gRPC. Он разработан для работы в облачных средах и обладает гибкостью в распределении ресурсов. Архитектура Vald позволяет легко настраивать процесс поиска и интегрироваться с другими системами.
Интеграция и экосистема
Redis имеет большую экосистему и интегрируется со многими инструментами и фреймворками. Векторный поиск является частью Redis Stack, поэтому его можно легко сочетать с другими возможностями Redis, такими как кэширование и обмен сообщениями pub/sub.
Vald разработан для работы в облачных средах и интегрируется с Kubernetes. Поскольку он ориентирован на векторный поиск, для других потребностей управления данными могут потребоваться дополнительные инструменты.
Простота использования
Redis имеет много документации и большое сообщество, поэтому его проще изучать и использовать. Redis Vector Library имеет простой интерфейс для векторных операций.
Vald имеет более крутой порог входа, особенно для разработчиков, не знакомых с распределенными системами. Но его документация является полной и ориентирована на операции векторного поиска.
Стоимость
Redis может быть экономически эффективным для небольших наборов данных, которые помещаются в памяти. Но по мере роста объема данных стоимость RAM может расти экспоненциально.
Распределенная природа Vald может быть более экономически эффективной для очень больших наборов данных, поскольку он может эффективно использовать стандартное оборудование. Но управление распределенной системой добавляет операционную сложность и потенциальные затраты.
Безопасность
Redis имеет различные функции безопасности, включая шифрование, контроль доступа и аутентификацию. Он также поддерживает SSL/TLS для безопасной связи.
Vald, будучи разработанным для облачных сред, имеет функции для безопасного развертывания в кластерах Kubernetes. Но конкретные функции безопасности, возможно, потребуется реализовать на уровне инфраструктуры.
Когда выбирать каждую технологию
Когда выбирать Redis
Redis отлично подходит для проектов, которым нужна обработка данных с векторным поиском. Он идеально подходит для приложений, которым нужна обработка в реальном времени, гибридный поиск (векторное сходство + фильтрация по атрибутам) и интеграция с другими операциями с данными, такими как кэширование. Redis хорош для наборов данных малого и среднего размера, которые помещаются в памяти, и для проектов, которым нужно работать как с традиционными структурами данных, так и с векторными операциями. Он также хорош для команд, которые уже используют Redis или ищут решение с богатой экосистемой и большим сообществом.
Когда выбирать Vald
Vald лучше подходит для проектов с массивными векторными наборами данных, особенно с миллиардами векторов. Он идеально подходит для приложений, которым нужен высокоскоростной поиск сходства в масштабе, таких как крупномасштабные рекомендательные системы, платформы распознавания изображений или любые AI driven сервисы, работающие с огромным объемом векторных данных. Vald хорош для cloud native сред и проектов, которые могут получить выгоду от его распределенной архитектуры. Выбирайте Vald, когда вам нужна непрерывная доступность во время обновлений индекса, работа с высокоразмерными данными и возможность горизонтально масштабировать ваш векторный поиск по мере роста данных.
Заключение
Redis — это швейцарский нож, который сочетает векторный поиск с большим количеством структур данных и операций, идеально подходящий для разнообразных приложений реального времени с умеренным объемом данных. Vald отлично подходит для массивных векторных наборов данных с высокоскоростным поиском и масштабируемостью. Ваш выбор между этими двумя должен основываться на ваших потребностях: объеме данных, сложности поиска, требованиях к интеграции и масштабируемости. Выбирайте Redis для универсальных, ориентированных на память операций с векторным поиском, а Vald — для чистого векторного поиска в огромном масштабе. В конечном итоге правильный выбор зависит от того, насколько хорошо технология соответствует требованиям вашего проекта и экспертизе вашей команды.
Хотя эта статья предоставляет обзор Redis и Vald, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, open-source-инструмент для бенчмаркинга, разработанный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете 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 open-source-инструмент для бенчмаркинга, разработанный 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 их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
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.
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 в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
What Is a Vector Lakebase?
A Vector Lakebase is a unified, lake-native data architecture for AI that combines vector-database-grade serving with open lake storage, reusable lake-level indexes, and a shared semantic layer.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
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.