SingleStore против Qdrant: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и Qdrant, 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 характеристики изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, выявление аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важную роль в генерации с дополнением извлечением (Retrieval Augmented Generation, RAG) — технике, которая 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)
- 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 небольшого масштаба.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL с векторным поиском в качестве дополнения, а Qdrant — векторная база данных. 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 чат-боты ИИ, 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 все будет готово к работе. Обработчик 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, чтобы вы могли создавать функции ИИ без управления несколькими системами или сложных передач данных.
Для векторного индексирования SingleStore предлагает два варианта. Первый — точный поиск k ближайших соседей (kNN), который находит точный набор 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 намного быстрее, чем точный поиск kNN, иногда на порядки. Здесь есть компромисс между скоростью и точностью: ANN быстрее, но может не вернуть точный набор 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 для columnstore-таблиц, 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. Объединяя это с традиционными возможностями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием SQL-синтаксиса, сохраняя производительность и масштабируемость.
Qdrant: обзор и базовая технология
Qdrant — это векторная база данных, созданная специально для поиска по сходству и приложений машинного обучения. Она изначально спроектирована для эффективной работы с векторными данными, что делает ее одним из лучших выборов для разработчиков, работающих над AI-ориентированными проектами. Qdrant превосходно справляется с оптимизацией производительности и может работать с высокоразмерными векторными данными, что критически важно для многих современных моделей машинного обучения.
Одно из ключевых преимуществ Qdrant — гибкое моделирование данных. Она позволяет хранить и индексировать не только векторы, но и payload-данные, связанные с каждым вектором. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, которые объединяют векторное сходство с фильтрацией на основе метаданных, обеспечивая более мощные и тонко настраиваемые поисковые возможности. Qdrant обеспечивает согласованность данных с помощью транзакций, соответствующих ACID, даже при параллельных операциях.
Возможности векторного поиска Qdrant являются ключевой частью ее архитектуры. Для индексирования она использует пользовательскую версию алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World), известного своей эффективностью в высокоразмерных пространствах. Это обеспечивает быстрый приближенный поиск ближайших соседей, который необходим для многих AI-приложений. Для сценариев, где точность важнее скорости, Qdrant также поддерживает методы точного поиска.
Qdrant выделяется своим языком запросов и дизайном API. Она предлагает богатый набор возможностей фильтрации и запросов, которые бесшовно работают с векторным поиском, позволяя выполнять сложные многоэтапные запросы. Это делает ее особенно подходящей для приложений, которым нужно выполнять семантический поиск наряду с традиционной фильтрацией. Qdrant также включает такие функции, как автоматическое шардирование и репликация, помогающие масштабироваться по мере роста объема данных и нагрузки запросов. Она поддерживает различные типы данных и условия запросов, включая сопоставление строк, числовые диапазоны и геолокации. Функции скалярного, product- и binary-квантования Qdrant могут значительно снизить использование памяти и повысить производительность поиска, особенно для высокоразмерных векторов.
Ключевые различия
Масштабируемость и производительность
Масштабируемость — сильная сторона обоих решений, но они подходят к ней по-разному. SingleStore использует распределенную архитектуру для горизонтального масштабирования путем добавления узлов, что отлично подходит для крупномасштабных рабочих нагрузок с высокой параллельностью. Его распределенный процессор запросов обеспечивает производительность даже при обработке миллиардов векторов или сложных запросов, объединяющих векторные и SQL-операции.
Qdrant также масштабируется горизонтально с помощью автоматического шардинга и репликации, чтобы справляться с растущими объемами данных и нагрузкой запросов. Он оптимизирован для высокоразмерных векторных данных и использует скалярное и бинарное квантование для снижения использования памяти, сохраняя высокую скорость поиска. Это делает Qdrant идеальным для AI-приложений реального времени, которым нужно обрабатывать большие векторные наборы данных в реальном времени.
Гибкость и настройка
SingleStore имеет SQL-ориентированную среду для настройки, где вы можете сочетать векторный поиск с традиционными реляционными запросами. Хотя это отлично подходит для интеграции векторного поиска в более широкие рабочие процессы с данными, это менее гибко для специализированных векторных операций. Структурированная конфигурация системы может ограничивать настройку для некоторых продвинутых сценариев использования.
Qdrant отличается высокой гибкостью и имеет богатый API для построения сложных запросов. Вы можете выполнять многоэтапные запросы, которые сочетают векторное сходство с фильтрами на основе метаданных или атрибутов payload. Эта гибкость распространяется на обработку различных условий запросов, таких как числовые диапазоны, сопоставление текста и геолокации. Возможности настройки Qdrant делают его идеальным для сценариев использования, требующих тонких и глубоко кастомизированных поисковых операций.
Интеграция и экосистема
SingleStore — это полноценная платформа баз данных, поэтому она отлично подходит для сред, которым нужно интегрировать векторный поиск в более широкие рабочие процессы баз данных. Она хорошо подходит командам, уже знакомым с реляционными базами данных, и обеспечивает плавную интеграцию с существующими SQL-системами. Это упрощает создание приложений, которые сочетают транзакционные и аналитические возможности с векторным поиском.
Qdrant адаптирован для экосистем AI и машинного обучения. Он бесшовно интегрируется с популярными фреймворками, такими как PyTorch и TensorFlow, поэтому идеально подходит разработчикам, создающим AI-пайплайны. Его REST и gRPC API делают его совместимым с современными приложениями, и вы можете легко встраивать векторный поиск в различные рабочие процессы машинного обучения. Для команд, создающих AI-ориентированные приложения, Qdrant является более естественным выбором.
Простота использования
SingleStore выделяется тем, что он знаком разработчикам, привыкшим к SQL. Его SQL-ориентированный интерфейс упрощает внедрение для тех, кто переходит с традиционных реляционных баз данных. Документация сосредоточена на том, чтобы помочь вам сочетать реляционные и векторные запросы, что упрощает онбординг для смешанных нагрузок.
Qdrant разработан так, чтобы быть интуитивно понятным для AI-разработчиков, имеет удобные API и понятную документацию. Платформу легко внедрить, и вы можете быстро настроить и выполнять поиск по векторному сходству. Для команд, ориентированных на машинное обучение, API Qdrant и поддержка продвинутых сценариев запросов значительно сокращают кривую обучения.
Стоимость
Стоимость зависит от вашего сценария использования. Более широкие возможности SingleStore как полноценной платформы баз данных могут сопровождаться более высокими операционными затратами. Но если вам нужно единое решение для реляционных и векторных данных, оно может устранить необходимость в нескольких системах и потенциально снизить общие затраты.
Qdrant, будучи специально созданным для векторного поиска, вероятно, более экономичен для специализированных нагрузок. Его оптимизации, такие как скалярное и бинарное квантование, помогают экономить память, повышать производительность и снижать требования к аппаратному обеспечению. Для приложений, которые сосредоточены исключительно на поиске по векторному сходству, Qdrant более экономичен.
Безопасность
SingleStore имеет функции безопасности корпоративного уровня, включая шифрование, ролевой контроль доступа и соответствие различным регуляторным стандартам. Это делает его хорошим выбором для организаций с высокими требованиями к безопасности.
Qdrant имеет надежные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и контроль доступа. Хотя он может не соответствовать предложениям SingleStore корпоративного уровня, он обеспечивает достаточную безопасность для большинства AI-ориентированных приложений. Для строго регулируемых отраслей или тех, кому нужны продвинутые функции соответствия требованиям, SingleStore может иметь преимущество.
Когда использовать SingleStore
SingleStore подходит, когда вам нужно встроить векторный поиск в более крупную базу данных. Его SQL-подход отлично подходит для приложений, которые сочетают транзакционные и аналитические нагрузки с векторным сходством, например e-commerce платформы с фильтрацией по цене или AI-дашборды с семантическим поиском. Распределенная архитектура SingleStore означает, что он может обрабатывать большие наборы данных, поэтому это хороший выбор для предприятий с высокой конкурентностью запросов и смешанными типами данных.
Когда использовать Qdrant
Qdrant предназначен для векторного поиска и сценариев машинного обучения. Его способность сочетать поиск по сходству с фильтрацией по метаданным делает его идеальным для AI-driven рабочих процессов, таких как персонализированные рекомендации, семантический поиск или поиск изображений и документов. Разработчикам, работающим с высокоразмерными векторными данными из больших языковых моделей или пайплайнов машинного обучения, понравятся специализированный дизайн Qdrant, быстрая обработка запросов и сильные интеграции с популярными ML-фреймворками, такими как PyTorch и TensorFlow.
Summary
SingleStore и Qdrant — это совершенно разные инструменты. SingleStore — это универсальная база данных, которая встраивает векторный поиск с SQL, что идеально подходит для сложных корпоративных нагрузок. Qdrant, с его фокусом на векторном сходстве и гибких запросах, лучше подходит для AI-driven сценариев, требующих высокопроизводительного поиска и фильтрации. Выбор между ними будет зависеть от вашего сценария использования, типов данных и требований к масштабируемости.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Pinecone, но для их оценки вам нужно проводить анализ исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном счете, тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и паттернах 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 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 соответствует их сценариям 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.
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.
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
A Developer's Guide to Exploring Milvus 2.6 Features on Zilliz Cloud
Milvus 2.6 marks a shift from “vector search + glue code” to a more advanced retrieval engine, and it is now Generally Available (GA) on Zilliz Cloud (a managed Milvus service).
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.