Redis против Vearch: 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 Vearch — 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 Vearch, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и поиск данных.
Распространённые 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 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Redis — это база данных в памяти с добавленными возможностями векторного поиска. Vearch — специализированная векторная база данных. В этой публикации 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 по векторному сходству, сохраняя при этом 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 приближённого 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 по векторному сходству 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.
Библиотека Redis Vector Library предоставляет разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными в Redis. В ней есть такие возможности, как гибкое проектирование схемы, пользовательские векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями. Это упрощает инженерам AI/ML и специалистам по данным интеграцию Redis в их рабочий процесс ИИ, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
Vearch: обзор и основная технология
Vearch — это мощный инструмент, предназначенный для разработчиков, работающих с AI-приложениями, которым нужны быстрые и эффективные поиски по сходству. Он похож на усиленную базу данных, но вместо того чтобы просто хранить обычные данные, он создан для обработки тех сложных векторных эмбеддингов, на которых основана значительная часть современных AI-технологий.
Одна из самых интересных особенностей Vearch — это возможность гибридного поиска. Вы можете искать с использованием векторов (например, находить похожие изображения или текст), а также фильтровать результаты на основе обычных данных, таких как числа или текст. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы вроде «найти продукты, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». Он также быстрый — речь идет о поиске по миллионам элементов всего за миллисекунды.
Vearch создан так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную настройку, своего рода команду 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. Такая архитектура позволяет Vearch легко масштабироваться горизонтально и оставаться надежным даже по мере роста ваших данных. Вы можете добавлять больше машин для обработки большего объема данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков Vearch предлагает несколько полезных функций, которые упрощают работу. Вы можете добавлять данные в индекс в реальном времени, так что результаты поиска всегда будут актуальными. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что удобно для сложных данных. Также есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Кроме того, Vearch гибок в выборе методов индексирования (например, 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 предоставляет инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия
При выборе между Redis и Vearch для векторного поиска учитывайте:
Метод поиска:
Redis использует FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для приблизительного поиска ближайших соседей. Vearch поддерживает несколько методов индексирования (IVFPQ и HNSW) и имеет версии для CPU и GPU для поиска.
Данные:
Redis объединяет поиск по векторному сходству с фильтрацией по другим атрибутам, поэтому вы можете выполнять гибридные запросы. Vearch также поддерживает гибридный поиск и может обрабатывать векторные эмбеддинги и обычные типы данных в одной системе.
Масштабируемость и производительность:
Redis использует обработку в памяти для быстрого выполнения запросов, реализуя векторный поиск поверх своей существующей инфраструктуры. Vearch использует кластерную настройку с разными типами узлов (master, router, partition server) для распределения задач и горизонтального масштабирования.
Гибкость и настройка:
Redis Vector Library имеет гибкое проектирование схемы и пользовательские векторные запросы. Vearch поддерживает несколько векторных полей в одном документе и различные методы индексирования для оптимизации под конкретные сценарии использования.
Интеграция и экосистема:
Redis хорошо интегрируется с AI-рабочими процессами, имеет семантическое кэширование и управление сессиями. Vearch имеет Python SDK для быстрой разработки и тестирования, подходит для различных AI-приложений.
Простота использования:
Redis Vector Library стремится предоставить разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными. Vearch имеет индексирование в реальном времени и поддерживает сложные запросы, сочетающие векторное сходство и фильтрацию по метаданным.
Стоимость:
Redis имеет открытый исходный код и платные корпоративные варианты. Vearch также имеет открытый исходный код.
Безопасность:
Redis имеет различные функции безопасности (шифрование и контроль доступа), особенно в корпоративных версиях. В документации Vearch безопасность не упоминается заметно, поэтому вам придется изучить вопрос глубже, чтобы узнать о конкретных функциях безопасности.
Когда выбирать каждую технологию
Redis лучше всего подходит для приложений, которым нужен сверхбыстрый поиск векторов в реальном времени наряду с традиционными операциями с данными. Он отлично проявляет себя в сценариях, где ключевое значение имеет низкая задержка, таких как рекомендательные системы, обнаружение мошенничества в реальном времени или сопоставление контента в live-средах. Redis идеально подходит для проектов, которые уже используют Redis для других целей и хотят добавить векторный поиск без внедрения новой базы данных. Гибридный поиск идеален для приложений, которым нужно сочетать семантическое сходство с фильтрацией по атрибутам, например для персонализированных рекомендаций товаров в e-commerce или контекстно-зависимых чат-ботов.
Vearch лучше всего подходит для крупномасштабных AI-приложений, которым нужен сложный поиск по сходству в огромных объемах данных. Он идеально подходит для систем распознавания изображений, задач обработки естественного языка и рекомендательных движков, которые обрабатывают миллионы элементов. Распределенная архитектура Vearch идеальна для проектов, которые ожидают быстрого роста и нуждаются в системе, способной масштабироваться горизонтально. Он поддерживает как CPU-, так и GPU-версии, поэтому у вас есть гибкость в оптимизации аппаратного обеспечения, что хорошо для организаций с различными вычислительными ресурсами или желающих использовать GPU-ускорение для векторного поиска.
Заключение
Redis лучше всего подходит для обработки в памяти, бесшовной интеграции с существующей установкой Redis и гибридного поиска, сочетающего векторное сходство и традиционную фильтрацию данных. Vearch лучше всего подходит для масштабируемости, распределенной архитектуры для огромных объемов данных и сложного поиска на основе AI с поддержкой GPU для оптимизации производительности. Выбирайте между Redis и Vearch, исходя из вашего сценария использования, объема данных, требований к производительности и существующей инфраструктуры. Выбирайте Redis, если вам нужна обработка в реальном времени и вы уже используете Redis в своем стеке или если у вас данные среднего размера, которым нужны быстрые гибридные запросы. Выбирайте Vearch, если вы создаете крупномасштабные AI-приложения, нуждаетесь в надежной масштабируемости или хотите оптимизировать производительность с помощью GPU-ускорения. Оба предлагают мощный векторный поиск, но их сильные стороны подходят разным типам проектов и организаций.
Хотя эта статья дает обзор Redis и Vearch, 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 счете тщательное бенчмаркинг-тестирование на конкретных наборах данных и шаблонах запросов будет необходимо 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 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 открытой 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 бенчмарка 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
Introducing Functions and Model Inference on Zilliz Cloud: Automatic Embedding and Reranking with Hosted Models
Zilliz Cloud Functions auto-generate embeddings via OpenAI, Voyage AI, Cohere, or Zilliz Hosted Models. Built-in reranking — just insert text and search.
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
What is the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm in Machine Learning?
KNN is a supervised machine learning technique and algorithm for classification and regression. This post is the ultimate guide to KNN.
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.