SingleStore против Pinecone: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и Pinecone, 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 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 важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL с векторным поиском в качестве дополнения, а Pinecone — векторная база данных. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая технология
SingleStore сделала векторный поиск возможным, встроив его непосредственно в 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 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-чатботы, где сопоставление по сходству выполняется быстро.
В своей основе SingleStore создана для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, поэтому вы можете обрабатывать крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста данных вы можете просто добавлять больше узлов, и всё 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 только для векторов, SingleStore предоставляет эти возможности как часть полноценной базы данных, поэтому вы можете создавать AI-функции без управления несколькими системами или сложных передач данных.
Для векторной индексации у SingleStore есть 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 возвращать точный набор из k ближайших соседей. Для приложений с миллиардами векторов, которым нужны интерактивные времена отклика и не нужна 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 решением для приложений вроде семантического поиска с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для целенаправленной генерации текста и сопоставления изображений на основе векторных эмбеддингов. Объединяя это с традиционными возможностями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Pinecone: основы
Pinecone — это SaaS, созданный для векторного поиска в приложениях машинного обучения. Как управляемый сервис, Pinecone берет на себя инфраструктуру, чтобы вы могли сосредоточиться на создании приложений, а не баз данных. Это масштабируемая платформа для хранения и запросов больших объемов векторных эмбеддингов для таких задач, как семантический поиск и рекомендательные системы.
Ключевые возможности Pinecone включают обновления в реальном времени, совместимость с моделями машинного обучения и проприетарную технику индексации, которая делает векторный поиск быстрым даже при миллиардах векторов. Namespaces позволяют разделять записи внутри индекса для более быстрых запросов и мультитенантности. Pinecone также поддерживает фильтрацию по метаданным, так что вы можете добавлять контекст к каждой записи и фильтровать результаты поиска для повышения скорости и релевантности.
Серверлесс-предложение Pinecone упрощает управление базой данных и включает эффективные методы загрузки данных. Одна из возможностей — импорт данных из объектного хранилища, что очень экономически эффективно для загрузки данных в большом масштабе. Для этого используется асинхронная длительная операция, импортирующая и индексирующая данные, хранящиеся в виде файлов Parquet.
Для улучшения поиска Pinecone размещает модель multilanguage-e5-large для генерации векторов и использует двухэтапный процесс извлечения с reranking с помощью модели bge-reranker-v2-m3. Pinecone также поддерживает гибридный поиск, который объединяет dense и sparse векторные эмбеддинги, чтобы сбалансировать семантическое понимание с сопоставлением по ключевым словам. Благодаря интеграции с популярными фреймворками машинного обучения, поддержке нескольких языков и автоматическому масштабированию Pinecone является комплексным решением для векторного поиска в AI-приложениях, обеспечивая как производительность, так и удобство использования.
Ключевые различия
Методология и реализация поиска
SingleStore имеет встроенный векторный поиск в своей SQL-базе данных, с точным поиском k ближайших соседей (kNN) и поиском Approximate Nearest Neighbor (ANN). Он поддерживает несколько типов индексов: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ. Он выполняет сопоставление по сходству на основе скалярного произведения и евклидова расстояния, поэтому хорошо подходит для любого типа приложений векторного поиска.
Pinecone имеет собственную проприетарную технику индексирования, оптимизированную для векторного поиска. У него есть обновление в реальном времени и двухэтапный процесс извлечения с повторным ранжированием с использованием модели bge-reranker-v2-m3. У него есть гибридная поисковая система, которая сочетает плотные и разреженные векторные эмбеддинги для семантического понимания и сопоставления по ключевым словам. Pinecone также имеет встроенную генерацию векторов с помощью своей модели multilanguage-e5-large.
Данные и архитектура
Pinecone — это база данных SQL с векторными возможностями. Вам нужно создавать векторные индексы для таблиц columnstore и использовать формат Vector Type(dimensions[, F32]). Уникальность SingleStore в том, что вы можете объединять векторный поиск с обычным SQL в одном запросе, без необходимости выполнять несколько запросов. Архитектура распределяет данные по нескольким узлам, поэтому она может обрабатывать векторные операции большого масштаба.
Pinecone разработан для векторного поиска, используя пространства имен для разбиения и разделения записей внутри индексов. У него есть надежная фильтрация метаданных, поэтому вы можете выполнять контекстно-зависимый поиск и уточнять результаты на основе дополнительных атрибутов. Одной из сильных сторон Pinecone является его эффективная система загрузки данных, которая может загружать данные напрямую из объектного хранилища с использованием файлов Parquet. Как управляемый сервис с serverless-архитектурой, Pinecone берет на себя сложность инфраструктуры.
Масштабируемость и производительность
SingleStore масштабируется горизонтально за счет добавления дополнительных узлов в систему. Процессор запросов может эффективно обрабатывать объединенные векторные и SQL-операции, распределяя нагрузку по узлам. Вы можете выбрать точный или приближенный поиск, поэтому можете балансировать точность и производительность в зависимости от ваших потребностей. Это отлично подходит для приложений, которым нужно масштабировать как векторный поиск, так и обычные операции с базой данных.
Pinecone масштабируется с помощью инфраструктуры авто-масштабирования, которая адаптирует ресурсы в зависимости от спроса. Архитектура управляемого сервиса берет на себя сложность масштабирования, чтобы вы могли сосредоточиться на разработке приложений, а не на управлении инфраструктурой. Организация Pinecone на основе пространств имен позволяет эффективно запрашивать миллиарды векторов, а его специализированные техники индексирования хорошо масштабируются.
Интеграция и опыт разработки
SingleStore имеет SQL-интерфейс для векторных операций, поэтому он знаком командам с существующей экспертизой в SQL. Вы можете создавать сложные AI-функции внутри самой базы данных, объединяя векторный поиск с обычными операциями базы данных. Такая интеграция может упростить разработку приложений, которым нужны как векторный поиск, так и обычная функциональность базы данных.
Pinecone интегрируется с популярными ML-фреймворками и поддерживает несколько языков. У него есть простой API для векторных операций и предобученные модели для генерации векторов и повторного ранжирования.
Когда выбирать SingleStore
SingleStore подходит компаниям, которым нужно объединить традиционные операции с базами данных и векторный поиск в одной системе. Он отлично подходит для компаний, запускающих сложные приложения, которым нужны как запросы к структурированным данным, так и поиск по сходству, например рекомендательные движки, учитывающие историю транзакций пользователей, каталоги продуктов, объединяющие текстовый поиск с поиском по изображениям, или финансовые приложения, которым нужно обрабатывать временные ряды данных и эмбеддинги документов. Подход на основе SQL особенно хорош для команд с существующей экспертизой в SQL, которые хотят иметь единую архитектуру данных без необходимости управлять отдельными системами для векторных и традиционных операций с данными.
Когда выбирать Pinecone
Pinecone подходит командам, которые полностью сосредоточены на векторном поиске и хотят управляемый сервис с минимальными операционными накладными расходами. Он отлично подходит для приложений, которые отдают приоритет быстрому поиску векторного сходства, например системам рекомендаций контента на базе AI, семантическому поиску документов или приложениям поиска похожих изображений, которым не нужно объединяться с традиционными таблицами баз данных. Serverless-архитектура Pinecone и встроенное машинное обучение делают его идеальным для стартапов и команд, которые хотят быстро двигаться вперед без управления инфраструктурой или реализации собственных алгоритмов обработки векторов.
Заключение
Выбор между SingleStore и Pinecone сводится к вашим данным и операционным потребностям. SingleStore — это полноценное решение, которое сочетает традиционную базу данных и векторный поиск, отлично подходящее для приложений, которым нужны оба варианта в одной системе. Его SQL-подход и масштабируемая архитектура могут обрабатывать сложные запросы по векторным и структурированным данным. Pinecone, со своим специализированным векторным поиском и управляемым сервисом, является более сфокусированным решением, которое отлично подходит для сценариев чистого векторного поиска и позволяет быстрее вывести на рынок приложения, ориентированные на векторы. Ваше решение должно основываться на существующем технологическом стеке, экспертизе команды, операционных потребностях и балансе векторных и традиционных операций с базами данных, необходимых вашему приложению.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Pinecone, 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 тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором при принятии решения между этими двумя мощными, но разными 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 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 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
Context Engineering Strategies for AI Agents: A Developer’s Guide
Learn practical context engineering strategies for AI agents. Explore frameworks, tools, and techniques to improve reliability, efficiency, and cost.
Democratizing AI: Making Vector Search Powerful and Affordable
Zilliz democratizes AI vector search with Milvus 2.6 and Zilliz Cloud for powerful, affordable scalability, cutting costs in infrastructure, operations, and development.
Vector Databases vs. Graph Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a graph database for complex relationship-based queries and network analysis.
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.