SingleStore против Weaviate: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и Weaviate, 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 AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и поиск данных.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в e-commerce, платформы обнаружения контента, выявление 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 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 в небольшом масштабе.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления SQL-базами данных с векторным поиском в виде дополнения, а Qdrant — векторная база данных. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и ключевая технология
SingleStore сделал векторный поиск возможным, встроив его непосредственно 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 должно быть быстрым.
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 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 AI-функции 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 конкурентности 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 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 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 выбором для приложений, таких как семантический поиск с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для сфокусированной генерации текста и сопоставление изображений на основе векторных эмбеддингов. Объединяя это с традиционными функциями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Weaviate: обзор и базовая технология
Weaviate — это open-source векторная база данных, предназначенная для упрощения разработки AI-приложений. Она предлагает встроенные возможности векторного и гибридного поиска, простую интеграцию с моделями машинного обучения и акцент на конфиденциальности данных. Эти функции призваны помочь разработчикам с разным уровнем навыков более эффективно создавать, итерировать и масштабировать AI-приложения.
Одной из сильных сторон Weaviate является быстрый и точный поиск по сходству. Она использует индексацию HNSW (Hierarchical Navigable Small World), чтобы обеспечить векторный поиск по большим наборам данных. Weaviate также поддерживает объединение векторного поиска с традиционными фильтрами, позволяя выполнять мощные гибридные запросы, использующие как семантическое сходство, так и конкретные атрибуты данных.
Ключевые особенности Weaviate включают:
- Сжатие PQ для эффективного хранения и извлечения
- Гибридный поиск с параметром alpha для настройки между BM25 и векторным поиском
- Встроенные плагины для эмбеддингов и reranking, которые упрощают разработку
Weaviate является точкой входа для разработчиков, желающих попробовать векторный поиск. Она предлагает удобный для разработчиков подход с простой настройкой и хорошо документированными API. Глубокая интеграция с экосистемой GenAI делает ее подходящей для небольших проектов или proof-of-concept работ. Целевая аудитория Weaviate — software engineers, создающие AI-приложения, data engineers, работающие с большими наборами данных, и data scientists, развертывающие модели машинного обучения. Weaviate упрощает семантический поиск, рекомендательные системы, классификацию контента и другие AI-функции.
Weaviate спроектирована для горизонтального масштабирования, поэтому она может обрабатывать большие наборы данных и высокие нагрузки запросов, распределяя данные по нескольким узлам в кластере. Она поддерживает мультимодальные данные, работает с различными типами данных (текст, изображения, аудио, видео) в зависимости от используемых модулей векторизации. Weaviate предоставляет как RESTful, так и GraphQL API для гибкости взаимодействия разработчиков с базой данных.
Однако для крупномасштабных производственных сред необходимо учитывать несколько моментов:
- Ограниченные функции безопасности enterprise-grade
- Потенциальные проблемы масштабируемости с наборами данных из нескольких миллиардов векторов
- Требуется ручное управление недавно выпущенными вариантами tiered storage
- Горизонтальное масштабирование требует помощи инженеров Weaviate и не может выполняться автоматически
Последний пункт особенно важен, поскольку он означает, что организациям нужно заранее планировать и выделять время на операции масштабирования, чтобы не приблизиться к системным ограничениям без должной подготовки.
Ключевые различия
Методология поиска
SingleStore имеет встроенный в базу данных векторный поиск, поэтому вы можете искать похожие элементы наряду с вашими SQL-запросами. Он поддерживает точный поиск k-ближайших соседей (kNN) и приблизительный поиск ближайших соседей (ANN) с такими вариантами, как алгоритмы FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ и HNSW. Точный kNN является точным, но ресурсоемким, ANN — быстрым, но для больших наборов данных, которым нужны быстрые интерактивные запросы.
Weaviate использует индексацию Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для эффективного векторного поиска по большим наборам данных. Он также имеет возможности гибридного поиска, поэтому вы можете сочетать векторный поиск и традиционный поиск по ключевым словам. Такая гибкость делает Weaviate отличным выбором для приложений, которым нужны как семантическое понимание, так и структурированная фильтрация.
Данные
SingleStore отлично подходит для структурированных и полуструктурированных данных. Векторный поиск является частью реляционной базы данных. Векторы хранятся в columnstore-таблицах и доступны через SQL, поэтому его легко интегрировать с AI-приложениями.
Weaviate шире, поддерживает мультимодальные данные, такие как текст, изображения, аудио, видео. Он интегрируется с различными модулями векторизации, поэтому универсален для неструктурированных данных. Но обработка данных может потребовать дополнительной настройки для сценариев использования со структурированными данными.
Масштабируемость
SingleStore распределяет данные по нескольким узлам, поэтому это бесшовно для больших наборов данных. Добавлять узлы легко, а производительность остается стабильной по мере роста данных. Он объединяет векторный поиск с SQL-операциями, поэтому сложность запросов снижается.
Weaviate масштабируется горизонтально, данные распределяются по кластерам. Он поддерживает большие наборы данных, но масштабирование требует ручного вмешательства и тесного сотрудничества с инженерами Weaviate. Это может стать задержкой для компаний, которые быстро масштабируются.
Гибкость и настройка
Подход SingleStore на основе SQL дает гибкость в моделировании данных и запросах. Разработчики могут сочетать векторный поиск с традиционными операциями базы данных, поэтому сложные AI-приложения с минимальными усилиями по системной интеграции.
Weaviate обеспечивает гибкость через свои RESTful и GraphQL API, поэтому подходит разработчикам с разными предпочтениями. Его возможности гибридного поиска и интеграция с различными моделями embeddings дают варианты настройки для конкретных сценариев использования, таких как семантический поиск или классификация контента.
Интеграция и экосистема
SingleStore интегрируется с существующими конвейерами данных и аналитическими рабочими процессами. Он может хранить и запрашивать векторы наряду с традиционными данными, поэтому это единая платформа для AI-приложений.
Weaviate превосходит в поддержке экосистемы, имеет готовые модули для популярных embeddings и техник reranking. Но корпоративные интеграции ограничены по сравнению с SingleStore, могут потребовать дополнительной разработки для полноценного развертывания.
Простота использования
Подход SingleStore «SQL прежде всего» и отличная документация делают его простым для разработчиков, знакомых с реляционными базами данных. Настройка и обслуживание просты, особенно для команд с существующей экспертизой в SQL.
Weaviate имеет удобную для разработчиков настройку с понятными API и документацией. Он отлично подходит для небольших команд или проектов, изучающих векторный поиск, но может потребовать больше усилий для масштабирования и операционной стабильности в крупномасштабных средах.
Стоимость
SingleStore объединяет векторную и реляционную базу данных, поэтому может снизить стоимость за счет устранения необходимости в отдельных системах. Операционная стоимость зависит от масштаба и конфигурации узлов.
Модель Weaviate с открытым исходным кодом снижает первоначальные затраты, но корпоративные развертывания повлекут дополнительные расходы на поддержку и масштабирование. Недавно выпущенные функции, такие как tiered storage, требуют ручного управления, поэтому возникают дополнительные операционные накладные расходы.
Функции безопасности
SingleStore имеет безопасность корпоративного уровня, шифрование, аутентификацию, контроль доступа. Это важно для компаний, которые уделяют приоритетное внимание безопасности данных.
Безопасность Weaviate ограничена. Он поддерживает базовый контроль доступа, но расширенные функции, такие как end-to-end шифрование и механизмы детализированной аутентификации, не настолько зрелые, поэтому это вызывает обеспокоенность для корпоративных сценариев использования.
Когда выбирать каждый
SingleStore предназначен для высокой производительности и масштабируемости, особенно при сочетании векторного поиска с запросами к структурированным данным. Надежный SQL и безопасность корпоративного уровня делают его отличным выбором для крупных распределенных сред данных, таких как рекомендательные системы, финансовый анализ и бизнес-аналитика на основе ИИ.
Weaviate предназначен для проектов, которым нужны возможности гибридного или мультимодального поиска, особенно при работе с неструктурированными данными, такими как текст, изображения или видео. Это отличный выбор для разработчиков, работающих над proof of concept приложениями ИИ, классификацией контента или семантическим поиском, где важны простота настройки и экспериментов.
Краткое описание
SingleStore отлично подходит для векторного поиска со структурированными данными, надежной масштабируемости, безопасности корпоративного уровня и операций на основе SQL. Weaviate отлично подходит для мультимодального поиска, удобной для разработчиков настройки и гибридного поиска. В конечном итоге все зависит от вашего сценария использования, типов данных и требований к производительности. Оцените требования вашего проекта, чтобы понять, что подходит лучше всего.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Weaviate, но для их оценки необходимо исходить из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счете 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.
Самостоятельное использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных
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 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 бенчмарков или получить результаты производительности на ваших 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
Zilliz Cloud On-Demand Compute: Pay Only for What You Use
The customer case behind Zilliz Cloud On-Demand: how a $10K vector search bill came down to under $500, and the engineering changes that made it possible.
Introducing Zilliz CLI and Agent Skills for Zilliz Cloud
Manage your vector database from your terminal or AI coding agent. Zilliz CLI and Agent Skills work with Claude Code, Cursor, Codex, and Copilot.
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.
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.