SingleStore против Faiss: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и Faiss, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных 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 по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные 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), технике, которая 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 малого масштаба.
SingleStore — это распределенная, реляционная SQL-система управления базами данных с векторным поиском в качестве надстройки. Faiss — это open-source легковесные библиотеки, созданные для эффективного векторного поиска. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая технология
SingleStore сделал 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 очень полезно для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и AI-чатботы, где сопоставление по сходству выполняется быстро.
В своей основе SingleStore создан для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, чтобы вы могли обрабатывать крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста ваших данных вы можете просто добавлять больше узлов — и всё готово. Процессор запросов может объединять 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 работы со сложными передачами 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 ближайших соседей намного 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 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 элементов. Такой структурированный подход делает SingleStore отличным выбором для таких приложений, как семантический поиск с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для целевой генерации текста и сопоставление изображений на основе векторных embeddings. Объединяя это с традиционными функциями базы данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Faiss: мощность и гибкость для крупномасштабного AI
Faiss (Facebook AI Similarity Search) — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Meta (ранее Facebook), которая предоставляет высокоэффективные инструменты для быстрого поиска сходства и кластеризации dense vectors. Faiss предназначена для крупномасштабного поиска ближайших соседей и может выполнять как приближенный, так и точный поиск в многомерных векторных пространствах. Faiss создана для работы с огромными наборами данных и выделяется своей способностью использовать ускорение GPU, обеспечивая значительный прирост производительности для крупномасштабных приложений. Она особенно хорошо подходит для приложений AI и машинного обучения.
Основные возможности Faiss:
- Приближенный и точный поиск K-ближайших соседей (ANN и KNN): Faiss поддерживает как приближенный, так и точный поиск ближайших соседей (NN). Она позволяет выбирать компромисс между скоростью и точностью в зависимости от конкретных потребностей вашего приложения.
- Ускорение GPU: Одной из выдающихся особенностей Faiss является поддержка ускорения GPU. Это позволяет ей эффективно масштабироваться на большие наборы данных и выполнять поиск быстрее, чем методы, использующие только CPU.
- Обработка больших наборов данных: Faiss оптимизирована для обработки наборов данных, которые слишком велики, чтобы поместиться в память. Она использует различные методы индексирования, такие как inverted files и кластеризация, чтобы эффективно организовывать данные и выполнять поиск по огромным коллекциям.
- Несколько стратегий индексирования: Faiss поддерживает различные методы индексирования векторов, такие как плоское индексирование (полный перебор), product quantization и иерархическая кластеризация. Это обеспечивает гибкость в том, как выполняется поиск, в зависимости от того, что важнее — скорость или точность.
- Поддержка распределенных систем: Faiss может выполнять поиск на нескольких машинах в распределенных системах, что делает ее масштабируемой для приложений корпоративного уровня.
- Интеграция с фреймворками машинного обучения: Faiss хорошо интегрируется с другими фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow, что упрощает ее встраивание в AI-процессы.
Ключевые различия
Методология поиска и основные функции
SingleStore интегрирует векторный поиск непосредственно в свой движок SQL-базы данных. Мы поддерживаем как точный поиск k-ближайших соседей (kNN), так и поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN) с помощью различных методов индексирования (FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ). Вы можете выполнять сопоставление по сходству с использованием метрик скалярного произведения и евклидова расстояния, поэтому это хорошо подходит для многих сценариев использования.
Faiss, разработанный Meta, использует другой подход как специализированная библиотека для поиска векторного сходства и кластеризации. Он имеет возможности как точного, так и ANN-поиска с мощным GPU-ускорением. Поскольку он специализирован для многомерных векторных пространств и крупномасштабных AI-приложений, где имеет значение только чистый векторный поиск.
Обработка и хранение данных
Подход SingleStore уникальным образом объединяет векторный поиск с традиционными возможностями баз данных. Храня векторы в обычных таблицах базы данных, вы можете объединять векторный поиск со стандартным SQL и применять фильтры и ограничения с помощью обычных столбцов базы данных. Это сохраняет согласованность данных с ACID и позволяет хранить как структурированные, так и векторные данные в одной системе.
Faiss подходит к обработке данных с фокусом на векторы. Как специализированная библиотека векторного поиска, он обеспечивает эффективное хранение и извлечение плотных векторов с помощью нескольких стратегий индексирования. Хотя это дает отличную производительность векторного поиска, это означает, что вам нужны отдельные решения для хранения невекторных данных. Этот компромисс между специализацией и широтой функциональности — то, что следует учитывать системным архитекторам.
Масштабируемость и производительность
SingleStore масштабируется с помощью распределенной архитектуры, которая распределяет данные по нескольким узлам. Система берет на себя распределение данных и оптимизацию запросов, поэтому вы можете добавлять новые узлы по мере роста ваших данных. Это отлично подходит для производственных сред, которым необходимо балансировать векторный поиск с традиционными операциями баз данных.
Faiss превосходен в производительности чистого векторного поиска, особенно с GPU-ускорением. Он может обрабатывать огромные наборы данных с помощью GPU-ускоренного поиска и распределенного поиска на нескольких машинах. Он имеет операции с эффективным использованием памяти и различные методы сжатия для крупномасштабных развертываний. Он может использовать мощность GPU, что дает ему большое преимущество в вычислительно-интенсивных векторных операциях.
Интеграция и экосистема
SQL-интерфейс SingleStore для векторных операций упрощает работу для команд, уже знакомых с традиционными базами данных. Вы можете писать стандартные SQL-запросы для векторных операций и использовать встроенные функции управления данными. Это устраняет необходимость в отдельных системах хранения векторов и позволяет беспрепятственно взаимодействовать с существующими инструментами на основе SQL.
Экосистема Faiss вращается вокруг фреймворков машинного обучения, он имеет нативную поддержку PyTorch и TensorFlow через свой Python API. Это отлично подходит для команд AI и машинного обучения. Библиотека гибкая и может работать с пользовательскими решениями для хранения и вписываться в различные AI/ML-конвейеры, но может потребовать дополнительной интеграционной работы.
Простота использования и внедрения
SingleStore имеет более плавную кривую обучения для команд с опытом SQL. Синтаксис SQL естественным образом расширяется на векторные операции, и вы можете использовать стандартные инструменты мониторинга и обслуживания баз данных. Встроенные функции управления данными, такие как резервное копирование и восстановление, сокращают операционные накладные расходы на управление векторным поиском.
Внедрение Faiss требует более специализированных знаний: вам необходимо хорошо понимать операции в векторном пространстве и иметь навыки программирования на Python. Командам нужно вручную управлять данными и выполнять пользовательскую интеграционную работу для производственных систем. Но эта сложность дает вам больше контроля над деталями реализации.
Соображения стоимости и ресурсов
SingleStore следует коммерческой модели лицензирования с затратами на инфраструктуру для кластера базы данных. Это прямые затраты, но упрощенный стек снижает общую сложность системы и операционные расходы за счет хранения обычных и векторных данных в одной системе.
Faiss, будучи open-source, не имеет затрат на лицензирование, но организациям нужно учитывать затраты на инфраструктуру для GPU-ресурсов, время разработки для интеграции и затраты на дополнительные системы хранения. Поддержка нескольких систем добавляет операционную сложность, но преимущества в производительности могут перевесить эти факторы для специализированных сценариев использования.
Технические требования и реализация
SingleStore имеет конкретные технические требования: columnstore-таблицы для векторных индексов и поддержку формата Vector Type(dimensions[, F32]). Реализация требует знания SQL и инфраструктуры для развертывания базы данных, но эти требования уже знакомы специалистам по эксплуатации баз данных.
Для реализаций Faiss нужна среда Python и, опционально, поддержка GPU. Система требует кастомной реализации хранения и интеграционной работы с существующими системами. Эти технические требования отражают фокус Faiss на предоставлении гибкого высокопроизводительного векторного поиска.
Когда выбирать SingleStore
SingleStore — лучший выбор для компаний, которым нужно объединить традиционные операции с базами данных и векторный поиск в одной системе. Он отлично подходит для приложений вроде e-commerce-платформ, систем рекомендаций контента и клиентской аналитики, где нужно выполнять поиск по векторной близости, сохраняя связи со структурированными данными, такими как профили пользователей, информация о продуктах или записи транзакций. Подход на основе SQL особенно хорош для команд, которые уже работают с реляционными базами данных и хотят добавить AI, не меняя базовую инфраструктуру.
Когда выбирать Faiss
Faiss отлично подходит для чистых AI- и machine learning-сред, где производительность векторного поиска — единственное, что имеет значение. Он идеален для исследовательских команд, приложений компьютерного зрения, крупномасштабных поисковых систем по сходству и разработки AI-моделей, где GPU-ускорение может дать большие преимущества. Компании с выделенными командами ML-инженеров, которым нужен тонкий контроль над реализацией векторного поиска и которые могут справиться с дополнительной сложностью управления отдельными системами хранения, найдут гибкость и производительность Faiss очень полезными.
Заключение
SingleStore или Faiss — выбор зависит от ваших технических требований и организации. SingleStore — это интегрированное решение, объединяющее SQL-базу данных с векторным поиском, отличное для компаний, которым нужны как традиционные операции с данными, так и AI-функции. Faiss — это специализированный векторный поиск с GPU-ускорением и глубокой интеграцией с ML-фреймворками, идеально подходящий для приложений, ориентированных только на AI. Ваш выбор должен учитывать ваш существующий технологический стек, экспертизу команды, требования к производительности и то, нужна ли вам полноценная база данных или решение только для векторного поиска.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Faiss, но для их оценки нужно проводить оценку на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source-инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркинговое 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 на ваших собственных данных
VectorDBBench — это инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный 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 лицензии MIT с открытым исходным кодом, 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 бенчмарков или получить результаты производительности на ваших 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
Zilliz Cloud Update: Tiered Storage, Business Critical Plan, Cross-Region Backup, and Pricing Changes
This release offers a rebuilt tiered storage with lower costs, a new Business Critical plan for enhanced security, and pricing updates, among other features.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
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.