SingleStore против Vald: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и Vald, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена 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 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 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в малом масштабе.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления SQL-базами данных с векторным поиском в виде надстройки, а Vald — специализированная 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 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 особенно 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 все будет 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 векторного индексирования 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 параллельности 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. 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 можно создавать только в таблицах columnstore и только 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 вложений. Сочетая это с традиционными функциями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Vald: обзор и базовая технология
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объёмам векторных данных. Он создан для обработки миллиардов векторов и может легко расти по мере увеличения ваших потребностей. Отличительная особенность Vald в том, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших возможностей Vald — то, как он работает с индексированием. Обычно при построении индекса всё должно остановиться. Но Vald устроен умно — он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создаёт резервные копии данных индекса, так что вам не нужно беспокоиться о потере всего в случае сбоя.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать, как данные поступают внутрь и выходят наружу, что позволяет ему хорошо работать с gRPC. Он также создан для стабильной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавлять больше вычислительных ресурсов или памяти, когда это потребуется. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объёмы информации.
Ещё одна полезная возможность Vald — репликация индексов. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если на одной машине возникнет проблема, ваши поисковые запросы всё равно будут выполняться нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, так что вам не нужно об этом беспокоиться. Всё это делает Vald надёжным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и стабильно искать по огромным объёмам векторных данных.
Ключевые различия
Методология поиска
SingleStore предлагает несколько подходов к поиску: точный поиск k ближайших соседей (kNN) и поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN). Система поддерживает несколько типов векторных индексов: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Для сопоставления по сходству можно выбрать скалярное произведение или евклидово расстояние. Vald использует более сфокусированный подход, применяя алгоритм NGT (Neighborhood Graph and Tree) в качестве основного механизма поиска. Этот алгоритм разработан для высокоскоростного поиска по сходству в больших наборах векторных данных и особенно эффективен для чистого векторного поиска.
Обработка данных и интеграция
SingleStore уникальна тем, что встраивает векторный поиск в SQL-базу данных. Это означает, что вы можете сочетать векторный поиск с SQL-запросами, хранить векторы в обычных таблицах базы данных и применять SQL-фильтры к результатам векторного поиска. Этот единый подход сокращает технологический стек, устраняя необходимость в отдельной векторной базе данных. Vald работает с данными иначе: он сосредоточен только на векторных операциях. Он предоставляет пользовательские обработчики ввода/вывода данных и поддержку интеграции с gRPC, поэтому подходит для приложений, которые работают преимущественно с векторными данными и нуждаются в специализированных возможностях векторного поиска.
Масштабируемость и производительность
Обе системы имеют функции масштабируемости, но подходят к этому по-разному. SingleStore распределяет данные по нескольким узлам, вы можете добавлять узлы для масштабирования емкости. Система объединяет векторные и SQL-операции в распределенных запросах, но требует специальной конфигурации таблиц columnstore. Архитектура масштабируемости Vald включает распределенное построение индексов на разных машинах, автоматическое резервное копирование данных индексов и репликацию индексов. Она может продолжать обрабатывать поисковые запросы во время обновлений индекса и имеет автоматическую балансировку нагрузки для поддержания производительности по мере роста. Облачная архитектура позволяет легко масштабировать вычислительные ресурсы и память по мере необходимости.
Практическое применение
SingleStore хороша для приложений, которым нужны как традиционные операции с базами данных, так и векторный поиск. Она отлично подходит для рекомендательных систем, распознавания изображений и AI-чатботов, которым нужны структурированные данные наряду с векторными операциями. Распространенные сценарии использования — семантический поиск с использованием векторов из больших языковых моделей и retrieval-augmented generation для целенаправленной генерации текста. Vald хорош для чистого векторного поиска в масштабе. Его архитектура особенно подходит для приложений, которым требуется непрерывная индексация без простоев и встроенное аварийное переключение через репликацию индексов.
Аспекты внедрения
Выбор между SingleStore и Vald часто сводится к требованиям вашего проекта. SingleStore может быть лучшим выбором, если вы уже знакомы с SQL и вам нужно сочетать традиционные операции с базами данных с векторным поиском. Подход на основе SQL снижает порог входа и упрощает общую архитектуру. Vald может больше подходить для проектов, ориентированных только на векторный поиск, особенно тех, которым требуется высокая доступность и автоматическое аварийное переключение. Его специализация на векторных операциях обеспечивает лучшую производительность для сценариев чистого векторного поиска.
Когда выбирать SingleStore
Выбирайте SingleStore, когда вам нужно сочетать традиционные операции с базами данных с векторным поиском, нужна SQL-синтаксис и нужны приложения, которые обрабатывают как структурированные данные, так и векторные операции в одной системе.
Когда выбирать Vald
Выбирайте Vald, когда ваш основной фокус — операции чистого векторного поиска, вам нужна непрерывная индексация без простоев, нужно встроенное аварийное переключение через репликацию индексов или вам нужен специализированный инструмент для векторных операций.
Заключение
SingleStore отлично подходит для SQL и комбинированных векторно-традиционных операций с базами данных в сложных приложениях, которым нужно и то и другое. Vald отлично подходит для сценариев чистого векторного поиска благодаря своей специализации и высокой доступности. Ваш выбор должен основываться на том, нужна ли вам интегрированная база данных с векторными возможностями (SingleStore) или выделенная система векторного поиска (Vald), а также на опыте вашей команды и существующем технологическом стеке.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Vald, но для их оценки необходимо исходить из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах 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 бенчмаркинга 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 подходит для их сценариев использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторной базы 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 бенчмарка 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
From Vector Database to Vector Lakebase
Zilliz offers a fully managed Vector Lakebase powered by Milvus, unifying real-time vector search, lake-scale discovery, and Al data operations.
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.
Bringing AI to Legal Tech: The Role of Vector Databases in Enhancing LLM Guardrails
Discover how vector databases enhance AI reliability in legal tech, ensuring accurate, compliant, and trustworthy AI-powered legal solutions.
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.