SingleStore против Chroma: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и Chroma, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запросов высокоразмерных векторов, 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 AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы для 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 AI-галлюцинации.
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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL с векторным поиском в виде надстройки, а Chroma — специализированная векторная база данных. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая технология
SingleStore сделала векторный поиск возможным, встроив его в саму базу данных, поэтому вам не нужны отдельные векторные базы данных в вашем технологическом стеке. Векторы можно хранить в обычных таблицах базы данных и искать с помощью стандартных SQL-запросов. Например, вы можете искать похожие изображения товаров, фильтруя по диапазону цен, или исследовать эмбеддинги документов, ограничивая результаты конкретными отделами. Система поддерживает как семантический поиск с использованием FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ для векторного индекса, так и скалярное произведение и евклидово расстояние для сопоставления по сходству. Это чрезвычайно полезно для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и AI-чат-боты, где сопоставление по сходству выполняется быстро.
В своей основе SingleStore создана для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, чтобы вы могли обрабатывать крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста данных вы можете просто добавлять больше узлов — и всё готово. Процессор запросов может сочетать векторный поиск с SQL-операциями, поэтому вам не нужно выполнять несколько отдельных запросов. В отличие от баз данных только для векторов, SingleStore предоставляет эти возможности как часть полноценной базы данных, чтобы вы могли создавать AI-функции без управления несколькими системами или сложной передачи данных.
Для векторной индексации SingleStore предлагает два варианта. Первый — точный поиск k ближайших соседей (kNN), который находит точный набор из k ближайших соседей для вектора запроса. Но для очень больших наборов данных или высокой параллельной нагрузки SingleStore также поддерживает поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN) с использованием векторной индексации. Поиск ANN может находить k близких соседей гораздо быстрее, чем точный поиск kNN, иногда на порядки. Существует компромисс между скоростью и точностью — ANN быстрее, но может не вернуть точный набор из k ближайших соседей. Для приложений с миллиардами векторов, которым нужны интерактивные времена отклика и не требуется абсолютная точность, поиск ANN — оптимальный выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет определённые требования. Эти индексы могут быть созданы только для таблиц columnstore и должны создаваться для одного столбца, в котором хранятся векторные данные. В настоящее время система поддерживает формат Vector Type(dimensions[, F32]), F32 — единственный поддерживаемый тип элементов. Такой структурированный подход делает SingleStore отличным решением для приложений, таких как семантический поиск с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для сфокусированной генерации текста и сопоставление изображений на основе векторных embeddings. Объединяя это с традиционными функциями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Chroma: обзор и ключевая технология
Chroma — это open-source, AI-native векторная база данных, которая упрощает процесс создания AI-приложений. Она служит мостом между большими языковыми моделями (LLMs) и данными, необходимыми им для эффективной работы. Главная цель Chroma — сделать знания, факты и навыки легкодоступными для LLMs, тем самым упрощая разработку приложений на базе AI. В своей основе Chroma предоставляет инструменты для управления векторными данными, позволяя разработчикам хранить embeddings (векторные представления данных) вместе со связанными с ними метаданными. Эта возможность критически важна для многих AI-приложений, поскольку обеспечивает эффективный поиск по сходству и извлечение данных на основе векторных связей.
Одно из ключевых преимуществ Chroma — её ориентация на простоту и продуктивность разработчиков. Команда Chroma сделала приоритетом создание интуитивно понятного интерфейса, который позволяет разработчикам быстро интегрировать возможности векторного поиска в свои приложения. Такой акцент на простоте использования не достигается за счёт производительности. Chroma разработана как быстрая и эффективная система, что делает её подходящей для широкого спектра приложений. Она работает как сервер и предлагает собственные клиентские SDK для Python и JavaScript/TypeScript, обеспечивая разработчикам гибкость для работы в предпочитаемой ими среде программирования.
Функциональность Chroma строится вокруг концепции коллекций, которые представляют собой группы связанных embeddings. При добавлении документов в коллекцию Chroma система может автоматически токенизировать и преобразовывать их в embeddings с использованием заданной функции embedding или функции по умолчанию, если она не указана. Этот процесс преобразует сырые данные в векторные представления, по которым можно эффективно выполнять поиск. Вместе с embeddings Chroma позволяет хранить метаданные для каждого документа, которые могут включать дополнительную информацию, полезную для фильтрации или организации данных. Chroma предоставляет гибкие возможности запросов, позволяя искать похожие документы с использованием либо векторных embeddings, либо текстовых запросов и возвращая наиболее близкие совпадения на основе векторного сходства.
Chroma выделяется несколькими аспектами. Его API разработан так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании, снижая порог входа для разработчиков, которые впервые работают с векторными базами данных. Он поддерживает различные типы данных и может работать с разными моделями эмбеддингов, позволяя пользователям выбирать лучший подход для своего конкретного сценария использования. Chroma создан для бесшовной интеграции с другими AI-инструментами и фреймворками, что делает его хорошим выбором для сложных AI-конвейеров. Кроме того, open-source природа Chroma (лицензия Apache 2.0) обеспечивает прозрачность и потенциал для улучшений и кастомизации, driven by community. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по управляемому сервису (Hosted Chroma) и различные улучшения инструментов, что указывает на приверженность постоянной разработке и поддержке.
Ключевые различия
Методология поиска
SingleStore имеет встроенный векторный поиск, поэтому вы можете хранить векторы вместе со своими данными и выполнять запросы с помощью SQL. Он поддерживает как точный поиск k-ближайших соседей (kNN), так и поиск Approximate Nearest Neighbors (ANN). ANN-индексы (например, HNSW_FLAT) быстрее для больших наборов данных с компромиссом в точности, поэтому отлично подходят для высоконагруженных интерактивных приложений.
Chroma создан для AI-workflows. Его векторный поиск использует эмбеддинги и метаданные, хранящиеся в коллекциях. Хотя он поддерживает поиск по сходству, его фокус — на хранении эмбеддингов и метаданных, а не на продвинутой индексации. Поэтому он отлично подходит для RAG или запросов, управляемых метаданными.
Данные
SingleStore поддерживает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, поэтому вы можете интегрировать векторные эмбеддинги с традиционными возможностями базы данных. Например, вы можете фильтровать результаты векторного поиска по метаданным, таким как цена или категория, используя SQL-запросы.
Chroma предназначен для неструктурированных данных и эмбеддингов. Метаданные могут храниться вместе с эмбеддингами, и всё ориентировано на простоту обработки и запроса векторизованных данных.
Масштабируемость и производительность
SingleStore спроектирован для масштабирования, распределяет данные по узлам для крупномасштабных операций. Сочетание SQL и векторного поиска минимизирует необходимость в отдельных системах и снижает задержки и сложность в AI-конвейерах.
Chroma ориентирован на удобство разработчиков и приложения малого и среднего масштаба, но не имеет таких же встроенных функций масштабируемости. Он отлично подходит для специализированных сценариев, где данные эмбеддингов не требуют массивных распределённых систем.
Гибкость и кастомизация
SingleStore обладает гибкостью благодаря своему SQL-интерфейсу и поддержке нескольких методов векторной индексации. Разработчики, знакомые с SQL, могут создавать сложные запросы, которые объединяют структурированные данные с векторными операциями, поэтому он хорошо настраивается для смешанных нагрузок.
Chroma делает акцент на простоте, с удобным API и бесшовными эмбеддингами. Его гибкость заключается в возможности интеграции с несколькими моделями эмбеддингов и поддержке workflows с богатыми метаданными, что отлично подходит для разработчиков, которые отдают приоритет простоте использования, а не кастомизации.
Интеграция и экосистема
SingleStore — это база данных общего назначения с широкими интеграциями по всему data stack, поэтому её проще подключать к существующим системам и инструментам в корпоративных средах.
Chroma тесно связан с AI-workflows, имеет официальные SDK для Python и JavaScript/TypeScript. Хорошо интегрируется с AI-конвейерами и фреймворками, поэтому отлично подходит для команд, активно работающих с AI и LLM.
Простота использования
SingleStore требует определённых знаний баз данных для настройки и оптимизации. Хотя он упрощает векторный поиск для пользователей SQL, порог входа выше для администраторов, не специализирующихся на базах данных.
Chroma дружелюбен к новичкам, разработан для разработчиков с минимальным опытом работы с векторными базами данных. Его простой API и автоматическое создание эмбеддингов позволяют быстро начать работу, особенно в проектах, ориентированных на AI.
Стоимость
SingleStore может консолидировать ваш технологический стек, объединяя векторный поиск и традиционные функции базы данных, поэтому вам могут не понадобиться дополнительные системы. Но его корпоративные функции и масштабируемость сопровождаются более высокими затратами на управляемые сервисы.
Chroma — проект с открытым исходным кодом, поэтому первоначальные затраты ниже. Хотя команда работает над управляемым сервисом, текущая настройка требует больше ручных усилий для масштабирования и обслуживания, что повлияет на совокупную стоимость владения.
Безопасность
SingleStore обладает безопасностью корпоративного уровня, шифрованием, аутентификацией и контролем доступа на основе ролей. Отлично подходит для сред, требующих строгого соблюдения нормативных требований.
Chroma как проект с открытым исходным кодом фокусируется скорее на функциональности, чем на безопасности. Имеет базовую аутентификацию и контроль доступа, но может не соответствовать корпоративным требованиям безопасности из коробки.
Когда использовать SingleStore
SingleStore отлично подходит для крупномасштабных распределенных систем данных, где векторный поиск должен работать вместе со структурированными и полуструктурированными данными. Если вашему приложению необходимо сочетать традиционные SQL-запросы с высокопроизводительным векторным поиском — например, фильтрацию по метаданным или интеграцию с реляционными данными, — SingleStore является единственным выбором. Он идеально подходит для корпоративных сред, которым требуются масштабируемость, безопасность и единый технологический стек для снижения сложности и операционных накладных расходов.
Когда использовать Chroma
Chroma лучше подходит для проектов на базе ИИ, где встраивания и рабочие процессы с богатыми метаданными являются ключевыми. Он особенно хорошо проявляет себя в таких сценариях, как генерация с дополненным извлечением, рекомендательные системы или приложения, использующие большие языковые модели. Если вы сосредоточены на быстром прототипировании или развертывании ИИ-приложений меньшего масштаба с минимальной настройкой, API Chroma и дизайн, удобный для интеграции, делают его очень продуктивным вариантом. Его природа открытого исходного кода также привлекательна для разработчиков, которым нужны прозрачность и возможность настраивать свои инструменты.
Заключение
Сильная сторона SingleStore заключается в объединении традиционных возможностей баз данных с векторным поиском; он отлично подходит для крупномасштабных смешанных рабочих нагрузок с данными в корпоративных средах. Chroma отдает приоритет простоте и удобству использования; это отличный выбор для приложений, ориентированных прежде всего на ИИ, и разработчиков, которые хотят быстро начать работу. Выбор между ними должен основываться на вашем сценарии использования, типе данных, с которыми вы работаете, а также требованиях вашего проекта к масштабу и производительности.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Chroma, но для их оценки необходимо исходить из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для сравнительного тестирования векторных баз данных. В конечном итоге тщательное сравнительное тестирование с вашими собственными наборами данных и шаблонами запросов будет ключом к принятию 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 инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом 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 помощью VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован 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 тестирования или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных 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 Zilliz Cloud Global Cluster: Region-Level Resilience for Mission-Critical AI
Zilliz Cloud Global Cluster delivers multi-region resilience, automatic failover, and fast global AI search with built-in security and compliance.
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.
Why Deepseek is Waking up AI Giants Like OpenAI And Why You Should Care
Discover how DeepSeek R1's open-source AI model with superior reasoning capabilities and lower costs is disrupting the AI landscape and challenging tech giants like OpenAI.
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.