SingleStore и Vearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и Vearch, 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 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, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL с векторным поиском в качестве надстройки, а Vearch — специализированная векторная база данных. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая 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 ИИ-чат-боты, где сопоставление по сходству выполняется быстро.
В своей основе SingleStore создана для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, чтобы вы могли выполнять крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста ваших данных вы можете просто добавлять больше узлов, и все будет работать. Процессор запросов может сочетать векторный поиск с операциями SQL, 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 функции ИИ без управления несколькими системами или сложных передач 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 конкурентной нагрузки SingleStore также поддерживает поиск приблизительных ближайших соседей (ANN) с использованием векторной индексации. ANN-поиск может находить k близких соседей гораздо быстрее, чем точный kNN-поиск, 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, ANN-поиск — оптимальный выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет определенные требования. Эти индексы можно создавать только на таблицах columnstore, и они должны создаваться на одном столбце, 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, таких как семантический поиск с использованием векторов из больших языковых моделей, генерация с дополненным извлечением (RAG) для сфокусированной генерации текста и сопоставление изображений на основе векторных embeddings. Комбинируя это с традиционными возможностями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием SQL-синтаксиса, сохраняя производительность и масштабируемость.
Что такое Vearch? Обзор и базовая технология
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужны быстрые и эффективные поиски по сходству. Это как сверхмощная база данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми сложными векторными embeddings, которые лежат в основе многих современных AI-технологий.
Одна из самых интересных возможностей Vearch — гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или текст), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Поэтому можно выполнять сложные запросы вроде «найти товары, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». Он еще и быстрый — речь идет о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch спроектирован так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную архитектуру, как команда компьютеров, работающих вместе. У вас есть разные типы узлов (master, router и partition server), которые выполняют разные задачи — от управления метаданными до хранения и вычисления данных. Это позволяет Vearch масштабироваться горизонтально и оставаться надежным по мере роста данных. Вы можете добавлять больше машин, чтобы обрабатывать больше данных или трафика, без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть несколько приятных возможностей, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в индекс в реальном времени, поэтому результаты поиска всегда остаются актуальными. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что удобно для сложных данных. Также есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Vearch гибок в методах индексации (IVFPQ и HNSW) и поддерживает версии как для CPU, так и для GPU, поэтому вы можете оптимизировать его под конкретное оборудование и сценарий использования. Независимо от того, создаете ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое AI-приложение, которому нужно быстрое сопоставление по сходству, Vearch дает вам инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия
Методология поиска
SingleStore встраивает векторный поиск в свою SQL-базу данных, поэтому вы можете хранить и запрашивать векторы вместе со структурированными данными. Мы поддерживаем точный поиск k ближайших соседей (kNN) для точных результатов и поиск приблизительных ближайших соседей (ANN) для высокой производительности на больших наборах данных. ANN использует методы индексации, такие как IVF_FLAT и HNSW, поэтому он отлично подходит для приложений, где время имеет решающее значение, даже если это означает отказ от абсолютной точности. Это дает SingleStore возможность обрабатывать широкий спектр поисковых сценариев — от точных запросов до крупных операций.
Vearch предназначен для поиска по векторному сходству и отлично подходит для гибридных запросов, которые объединяют сопоставление векторов с фильтрацией структурированных данных. Например, он может выполнять сложные поиски, такие как поиск похожих продуктов в определённых категориях или ценовых диапазонах. Он поддерживает индексацию IVFPQ и HNSW, а также оптимизации для CPU и GPU, поэтому вы можете настраивать производительность под своё оборудование и сценарий использования. Vearch идеально подходит для сверхбыстрого поиска по сходству в огромных наборах данных.
Данные
SingleStore хранит и управляет векторными данными в таблицах columnstore, поэтому он совместим со структурированными данными. Его структурированный подход упрощает работу, но имеет ограничения, например он поддерживает только формат Vector Type(dimensions[, F32]). Это делает SingleStore отличным выбором для приложений, где структурированные и неструктурированные данные сосуществуют, но менее гибким для тех, которым нужны разные векторные форматы или конфигурации.
Vearch более гибок в работе с данными. Он может хранить несколько векторных полей в одном документе, что полезно для управления сложными взаимосвязями данных. А его индексация в реальном времени означает, что результаты поиска отражают последние обновления данных. Этот акцент на гибкости и работе в реальном времени делает Vearch хорошим выбором для разработчиков, создающих AI driven systems, которые сильно полагаются на неструктурированные или полуструктурированные данные.
Масштабируемость и производительность
SingleStore масштабируется горизонтально, распределяя данные по нескольким узлам. Это означает, что вы можете обрабатывать крупномасштабные векторные операции, просто добавляя больше узлов в кластер. Его процессор запросов также помогает с производительностью, объединяя векторный поиск и SQL в одном запросе, так что вы минимизируете накладные расходы и максимизируете эффективность для смешанных рабочих нагрузок.
Vearch также хорошо масштабируется: у него есть кластерная архитектура, где разные узлы выполняют разные задачи, такие как управление метаданными, хранение данных и маршрутизация. Это обеспечивает производительность по мере роста наборов данных. Он может обрабатывать миллионы векторов за миллисекунды, поэтому способен справляться с тяжёлыми рабочими нагрузками. Это отличный выбор для приложений с интенсивными нагрузками векторного поиска.
Гибкость и настройка
SingleStore ориентирован на простоту и интеграцию: у него есть SQL-интерфейс, поэтому вы можете объединять векторный поиск с традиционными операциями базы данных. Хотя это упрощает работу, это также ограничивает возможности настройки. SingleStore отлично подходит для сценариев, где стандартных векторных операций в контексте структурированной базы данных достаточно.
Vearch, с другой стороны, предоставляет множество возможностей настройки: вы можете определять несколько векторных полей и тонко настраивать методы индексации в зависимости от вашего сценария использования. Он также поддерживает CPU и GPU, так что вы можете оптимизировать стоимость или производительность в зависимости от вашего оборудования. Эта гибкость делает Vearch лучшим выбором для проектов, которым требуются уникальные конфигурации или продвинутые стратегии индексации.
Интеграция и экосистема
SingleStore хорошо интегрируется в корпоративные экосистемы, особенно построенные вокруг SQL. Он может управлять как структурированными, так и векторными данными в одной системе, поэтому упрощает архитектуру и снижает потребность в дополнительных инструментах. Это делает SingleStore хорошим выбором для компаний, которые хотят консолидировать свои операции с данными.
Экосистема Vearch предназначена для разработчиков, создающих AI-приложения. У него есть Python SDK для удобной разработки и тестирования, так что вы можете легко интегрировать его в свои существующие проекты. Хотя у него не так много интеграций, как у SingleStore, он сосредоточен на AI и векторно-ориентированных рабочих процессах, поэтому хорошо удовлетворяет потребности своей целевой аудитории.
Простота использования
SQL-интерфейс SingleStore знаком разработчикам и администраторам баз данных, которые привыкли к реляционным базам данных. Его документация и дизайн понятны, поэтому кривая обучения минимальна, и команды могут использовать возможности векторного поиска без обширного переобучения.
Vearch удобен для разработчиков, но может иметь более крутую кривую обучения для тех, кто не привык к системам, ориентированным прежде всего на векторы. Но его API, индексация в реальном времени и Python SDK делают его доступным для разработчиков, которые уже уверенно работают с AI и фреймворками машинного обучения. Поэтому, несмотря на специализацию, это всё же практичный инструмент.
Соображения по стоимости
SingleStore может объединять операции с векторными и структурированными данными в одной системе, поэтому он может снижать затраты за счёт устранения необходимости в отдельных векторных базах данных. Но операционные расходы могут расти по мере масштабирования совмещённых SQL- и векторных нагрузок, особенно для приложений с высокой конкурентностью.
Vearch ориентирован на эффективный векторный поиск, поэтому это экономически выгодный выбор для AI-центричных сценариев. Но если у вас есть существенные требования к структурированным данным, вы можете столкнуться с дополнительными затратами, если потребуется использовать дополнительные инструменты для обработки невекторных данных. Понимание вашей архитектуры данных и распределения нагрузки является ключом к управлению затратами при использовании любого из этих решений.
Функции безопасности
SingleStore имеет функции безопасности корпоративного уровня, такие как шифрование, аутентификация и контроль доступа. Поэтому он хорошо подходит для приложений, которым требуется строгое соответствие требованиям и защита данных.
Vearch имеет основные функции безопасности, но больше ориентирован на сценарии AI и векторного поиска. Для приложений, которые обрабатывают чувствительные данные, вам могут понадобиться дополнительные меры, чтобы достичь того же уровня безопасности, что и у SingleStore. Вам следует оценить свои конкретные потребности в безопасности при рассмотрении любого из этих инструментов.
Когда выбирать SingleStore
SingleStore подходит компаниям, которым необходимо обрабатывать как структурированные, так и векторные данные в масштабе. SQL-интерфейс и векторный поиск, интегрированные в реляционную базу данных, делают его идеальным для таких сценариев, как рекомендательные системы, аналитика на основе AI и retrieval-augmented generation (RAG). Если вашему приложению нужно сочетать поиск по векторному сходству с традиционными операциями базы данных, такими как фильтрация по цене или категории, SingleStore — самый простой путь.
Когда выбирать Vearch
Vearch предназначен для AI-центричных приложений, которым нужен быстрый и гибкий поиск по векторному сходству. Сложные гибридные запросы, индексация в реальном времени и поддержка нескольких векторных полей в одном документе делают его идеальным для рекомендательных движков, поиска сходства изображений или текста и других рабочих процессов на базе машинного обучения. Если вы сосредоточены на AI и вам нужен масштабируемый вектор, первая система, оптимизированная для производительности, — Vearch.
Заключение
SingleStore и Vearch оба имеют векторный поиск, но предназначены для разных сценариев. Сильная сторона SingleStore — интеграция векторного поиска с традиционной реляционной базой данных, поэтому он отлично подходит для приложений, которые имеют как структурированные, так и векторные данные в масштабе. Vearch гибок и ориентирован на сценарии на основе AI, с функциями для разработчиков, создающих продвинутые приложения машинного обучения. В конечном счёте выбор зависит от вашего сценария использования, типа имеющихся данных и требований к производительности. Понимание этих факторов поможет вам выбрать подходящую технологию.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Vearch, но для оценки этих решений вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределённых системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
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 помощью 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 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
8 Latest RAG Advancements Every Developer Should Know
Explore eight advanced RAG variants that can solve real problems you might be facing: slow retrieval, poor context understanding, multimodal data handling, and resource optimization.
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.
1 Table = 1000 Words? Foundation Models for Tabular Data
TableGPT2 automates tabular data insights, overcoming schema variability, while Milvus accelerates vector search for efficient, scalable decision-making.
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.