SingleStore против Deep Lake: выбор правильной векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить SingleStore и Deep Lake, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к высокоразмерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантический смысл текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, 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 обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важнейшую роль в генерации с дополненным извлечением (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как галлюцинации AI.
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 малого масштаба.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL с векторным поиском в виде надстройки, а Deep Lake — это озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и основная 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, одновременно фильтруя по ценовому диапазону, 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 требуется быстрое сопоставление по сходству.
В своей основе SingleStore создана для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, поэтому вы можете выполнять крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста ваших данных вы можете просто добавлять больше узлов, и все будет готово к работе. Процессор запросов может объединять векторный поиск с SQL-операциями, поэтому вам не нужно выполнять несколько отдельных запросов. В отличие от баз данных, предназначенных только для векторов, SingleStore предоставляет эти возможности как часть полноценной базы данных, поэтому вы можете создавать AI-функции, не управляя несколькими системами и не сталкиваясь со сложными передачами данных.
Для векторного индексирования SingleStore предлагает два варианта. Первый — точный поиск k ближайших соседей (k-nearest neighbors, 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 векторного индексирования. 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 — подходящий выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет определенные требования. Эти индексы можно создавать только в таблицах columnstore, и они должны создаваться для одного столбца, в котором хранятся векторные данные. В настоящее время система поддерживает формат Vector Type(dimensions[, F32]), F32 — единственный поддерживаемый тип элемента. Такой структурированный подход делает SingleStore отличным решением для приложений вроде семантического поиска с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для сфокусированной генерации текста и сопоставления изображений на основе векторных эмбеддингов. Сочетая это с традиционными возможностями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
DeepLake: обзор и базовая технология
Deep Lake — это специализированная база данных, созданная для работы с векторными и мультимедийными данными, такими как изображения, аудио, видео и другие неструктурированные типы, широко используемые в AI и машинном обучении. Она функционирует одновременно как data lake и как vector store:
- Как Data Lake: Deep Lake поддерживает хранение и организацию неструктурированных данных (изображений, аудио, видео, текста и форматов вроде NIfTI для медицинской визуализации) в формате с контролем версий. Такая настройка повышает производительность в задачах глубокого обучения. Она обеспечивает быстрые запросы и визуализацию наборов данных, упрощая создание высококачественных обучающих наборов для AI-моделей.
- Как Vector Store: Deep Lake предназначена для хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных метаданных (например, текста, JSON, изображений). Данные можно хранить локально, в вашей облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Она бесшовно интегрируется с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, упрощая разработку приложений Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake использует индекс Hierarchical Navigable Small World (HNSW), основанный на пакете Hnswlib с добавленными оптимизациями, для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). Это позволяет выполнять запросы по более чем 35 миллионам эмбеддингов менее чем за 1 секунду. Среди уникальных возможностей — многопоточность для более быстрого создания индекса и управление с эффективным использованием памяти для снижения потребления RAM.
По умолчанию Deep Lake использует линейный поиск эмбеддингов для наборов данных объемом до 100 000 строк. Для более крупных наборов данных она переключается на ANN, чтобы сбалансировать точность и производительность. API позволяет пользователям при необходимости настраивать этот порог.
Хотя индекс Deep Lake не используется для комбинированного поиска по атрибутам и векторам (который в настоящее время опирается на линейный поиск), будущие обновления устранят это ограничение, чтобы еще больше улучшить функциональность.
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 с Retrieval Augmented Generation (RAG).
Ключевые различия
Методология поиска
Оба инструмента поддерживают поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN) для быстрых крупномасштабных векторных запросов.
- SingleStore: Предлагает как точный поиск k-Nearest Neighbor (kNN) для точности, так и поиск ANN для масштабирования, поддерживая несколько векторных индексов (например, HNSW_FLAT, IVF_PQ). Он сочетает векторный поиск с операциями SQL, что полезно, если вам нужно фильтровать векторы с использованием атрибутов (например, цены или тегов) наряду с оценками сходства.
- Deep Lake: Использует оптимизированный индекс HNSW для поиска ANN, достигая впечатляющей производительности (запросы по 35M+ эмбеддингам менее чем за секунду). По умолчанию он использует линейный поиск для небольших наборов данных (<100k строк) и переключается на ANN по мере роста данных. Однако комбинированные атрибутные и векторные поиски в настоящее время полагаются на линейный поиск — это область для улучшения.
Если вы работаете со смешанными данными — например, фильтруете эмбеддинги наряду со структурированными данными, — интегрированная поддержка SQL в SingleStore дает ему преимущество.
Обработка данных
Две системы используют разные подходы к управлению типами данных:
- SingleStore: Спроектирован как полнофункциональная реляционная база данных, которая нативно поддерживает векторы в columnstore-таблицах. Он идеально подходит для структурированных или полуструктурированных данных в сочетании с векторными операциями, такими как рекомендации товаров или семантический поиск с дополнительными фильтрами.
- Deep Lake: Специализируется на управлении неструктурированными данными — изображениями, аудио, видео и текстом — вместе с векторными эмбеддингами. Он выступает одновременно как озеро данных и векторное хранилище, что делает его сильным выбором для AI/ML-процессов, которым нужны версионированные мультимедийные наборы данных.
Выбирайте SingleStore для приложений, требующих структурированных данных с операциями SQL. Выбирайте Deep Lake, если ваш сценарий использования сосредоточен на задачах AI/ML с неструктурированными или мультимедийными данными.
Масштабируемость и производительность
- SingleStore: Создан для масштабируемости за счет распределенных узлов, он обрабатывает миллиарды векторов и растет линейно по мере добавления новых узлов. Индексация ANN обеспечивает почти мгновенное время отклика в масштабе, балансируя скорость и точность.
- Deep Lake: Эффективно обрабатывает массивные векторные наборы данных, оптимизируя использование памяти во время индексации (например, многопоточность для создания индекса HNSW). Однако производительность может снижаться в комбинированных запросах, включающих метаданные.
Для высокомасштабируемой многоузловой производительности со структурированными операциями SingleStore особенно хорош. Deep Lake лучше всего подходит для неструктурированных AI-наборов данных, где векторный поиск является основным фокусом.
Гибкость и настройка
- SingleStore: Предлагает гибкость через SQL-запросы, поддерживая сочетание точных и приближенных стратегий векторного поиска. Разработчики могут использовать всю мощь SQL для сложных операций.
- Deep Lake: Обеспечивает гибкость в хранении эмбеддингов (локально, в облаке или в управляемом хранилище) и бесшовно интегрируется с LangChain, LlamaIndex и инструментами глубокого обучения.
Если SQL-ориентированные рабочие процессы являются ключевыми, SingleStore предлагает знакомый и надежный подход. Для разработчиков, создающих RAG-приложения или пайплайны глубокого обучения, гибкость Deep Lake выделяется.
Интеграция и экосистема
- SingleStore: Хорошо интегрируется в традиционные экосистемы, основанные на базах данных. Вы можете сочетать векторный поиск с существующими рабочими процессами для реляционных данных, обеспечивая такие приложения, как гибридный поиск (векторы + атрибуты).
- Deep Lake: Ориентирован на экосистемы AI/ML. Его интеграции с LangChain, LlamaIndex и пайплайнами обучения моделей делают его идеальным для разработчиков, создающих AI-приложения, такие как Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Выбирайте SingleStore, если вашему проекту требуется универсальная база данных с векторными возможностями. Deep Lake лучше подходит для специализированных экосистем AI/ML.
Простота использования
- SingleStore: Настройка векторных индексов требует некоторого знакомства со схемами баз данных (например, таблицами columnstore) и векторно-специфичным синтаксисом. Однако разработчикам, уверенно работающим с SQL, это покажется интуитивно понятным.
- Deep Lake: Предлагает более простой процесс начала работы для AI-разработчиков, особенно тех, кто использует инструменты на базе Python. API прост, но сочетание фильтров метаданных с векторным поиском требует дополнительных усилий.
Вопросы стоимости
- SingleStore: Операционные расходы зависят от размера базы данных, сложности запросов и масштабирования узлов. Ценность SingleStore заключается в его двойной роли как векторного хранилища и реляционной базы данных.
- Deep Lake: Предлагает гибкое ценообразование для своего управляемого хранилища. Затраты варьируются в зависимости от того, где вы храните данные (локально, в облаке или в сервисе Deep Lake).
Функции безопасности
- SingleStore: Включает надежные функции безопасности, такие как шифрование, аутентификация и контроль доступа на основе ролей — стандартные для корпоративных баз данных.
- Deep Lake: Предоставляет основные функции безопасности, но больше фокусируется на гибкости для разработчиков и производительности.
Когда выбирать SingleStore
SingleStore — лучший выбор, когда у вас есть большие распределенные данные и требуется векторный поиск, особенно когда нужно сочетать запросы к структурированным данным с поиском по векторному сходству. Его интеграция с SQL позволяет выполнять гибридные запросы — фильтровать векторные эмбеддинги по таким атрибутам, как цена, категория или теги, — без усложнения стека. Такие приложения, как рекомендательные системы, семантический поиск и AI-powered чат-системы, выигрывают от способности SingleStore выполнять точный поиск kNN и приближенный поиск ANN в масштабе. Если производительность, масштабируемость и объединение векторного поиска в полнофункциональной реляционной базе данных имеют ключевое значение, SingleStore — правильный выбор.
Когда выбирать Deep Lake
Deep Lake лучше всего подходит для рабочих процессов AI/ML, где неструктурированные данные — изображения, аудио, видео, текст — играют большую роль. Его способность быть одновременно data lake и векторным хранилищем делает его отличным решением для создания и управления высококачественными датасетами с контролем версий для обучения моделей машинного обучения. Разработчики, работающие над приложениями Retrieval-Augmented Generation (RAG), поиском эмбеддингов для мультимедийных данных или крупномасштабными проектами глубокого обучения, выиграют от интеграции Deep Lake с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex. Для проектов, где векторный поиск ориентирован на AI-сценарии, а не на гибридные SQL-операции, Deep Lake является более оптимизированным и гибким решением.
Заключение
SingleStore и Deep Lake оба предлагают векторный поиск, но служат разным целям. SingleStore отлично подходит для приложений со структурированными или гибридными данными, где нужно сочетать операции на основе SQL с масштабируемым векторным поиском. Deep Lake особенно силен в средах AI/ML, где в центре внимания находятся неструктурированные данные и мультимедийные эмбеддинги, с оптимизированной производительностью и интеграциями для современных пайплайнов глубокого обучения. Выбор за вами: для структурированных распределенных данных с поддержкой SQL выбирайте SingleStore. Для задач с неструктурированными данными, ориентированных на AI, победителем является Deep Lake.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Deep Lake, но для их оценки вам нужно проводить оценку исходя из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может с этим помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг с вашими собственными наборами данных и шаблонами запросов будет ключом к принятию 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 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 подходит для их сценариев использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
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.
Скачайте VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших 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
Zilliz Cloud Now Available in AWS Europe (Ireland)
Zilliz Cloud launches in AWS eu-west-1 (Ireland) — bringing low-latency vector search, EU data residency, and full GDPR-ready infrastructure to European AI teams. Now live across 30 regions on five cloud providers.
Top 10 Context Engineering Techniques You Should Know for Production RAG
A practical guide to context engineering for production LLM systems, covering RAG, context processing, memory, agents, and multimodal context.
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
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.