SingleStore и Zilliz Cloud: выбор правильной векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore и Zilliz Cloud, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных векторов, 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 продуктов 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 уменьшения таких проблем, как AI-галлюцинации.
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 SQL-базами данных с векторным поиском в качестве надстройки, а Zilliz Cloud — специализированная векторная база данных. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и основная технология
SingleStore сделал 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 продуктов, 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 очень 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 всё 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 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 параллельности SingleStore также поддерживает поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN) с использованием векторной индексации. 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 из k ближайших соседей. Для приложений с миллиардами векторов, которым нужны интерактивные времена отклика и не требуется абсолютная точность, поиск ANN — правильный выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет определенные требования. Эти индексы можно создавать только на 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 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. Объединяя это с традиционными возможностями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Zilliz Cloud: обзор и базовая технология
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный поверх open-source-движка Milvus. Он помогает разработчикам и организациям работать с крупномасштабными AI-приложениями за счет эффективного хранения, управления и поиска векторных вложений. Он берет на себя инфраструктуру, чтобы вы могли сосредоточиться на создании AI-функций, а не на управлении базами данных.
Одним из ключевых преимуществ Zilliz Cloud является автоматическая оптимизация производительности. В системе есть технология AutoIndex, которая выберет лучший метод индексации для ваших данных и сценария использования. Поэтому вам не нужно тратить время на настройку параметров или сравнение разных типов индексов. Платформа также использует IVF (Inverted File) и методы на основе графов для ускорения поиска по сходству в больших наборах данных.
Платформа имеет корпоративные функции. Вы можете развертывать свои векторные базы данных в AWS, Azure или Google Cloud, с возможностью использовать полностью управляемый сервис Zilliz или собственный облачный аккаунт (BYOC). Для организаций, которые работают с конфиденциальными данными, Zilliz Cloud предлагает средства безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты соответствия требованиям. Система также поддерживает разные уровни согласованности, чтобы вы могли балансировать между быстрыми обновлениями и строгой согласованностью данных в зависимости от ваших потребностей.
Управление затратами — еще один важный аспект Zilliz Cloud. Платформа использует многоуровневое хранение, чтобы автоматически перемещать реже используемые данные в более дешевые варианты хранения, благодаря чему вы можете снизить затраты без влияния на производительность. Вы также можете выбирать вычислительные ресурсы, соответствующие вашей рабочей нагрузке, — например, использовать более мощные инстансы для тяжелых задач обработки и более легкие для простых запросов. Эта гибкость помогает оптимизировать расходы, сохраняя хорошую производительность.
Для AI-приложений, которым нужно искать разные типы данных вместе, Zilliz Cloud поддерживает гибридный поиск. Вы можете выполнять поиск по текстовым вложениям, векторам изображений и другим типам данных в одном запросе. Платформа также поддерживает различные метрики сходства, такие как Cosine, Euclidean и Inner Product, поэтому она подходит для разных моделей машинного обучения и сценариев использования. По мере роста ваших данных система может масштабироваться горизонтально, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы вы могли сохранять хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
Ключевые различия
Методология поиска
SingleStore имеет векторный поиск, встроенный в SQL-базу данных, поддерживает несколько алгоритмов поиска: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Он предлагает как точный поиск k-ближайших соседей (kNN), так и поиск Approximate Nearest Neighbor (ANN). Выбор между ними зависит от ваших требований к точности — точный kNN идеален, но медленнее, ANN быстрее, но менее точен.
Zilliz Cloud, построенный на Milvus, использует AutoIndex для автоматического выбора лучшей стратегии индексирования для ваших данных. Он использует IVF и подходы на основе графов для поиска по сходству, забирая выбор индекса из ваших рук.
Данные
SingleStore уникален тем, что сочетает векторный поиск с традиционным SQL. Это означает, что вы можете выполнять поиск по векторному сходству, применяя SQL-фильтры. Например, находить похожие продукты в определенных ценовых диапазонах. Векторы должны храниться в таблицах columnstore и в настоящее время поддерживают только формат Vector Type(dimensions[, F32]).
Zilliz Cloud обладает большей гибкостью в типах данных, поддерживает гибридный поиск по текстовым эмбеддингам, векторам изображений и другим типам данных в одном запросе. Он поддерживает несколько метрик сходства: Cosine, Euclidean, Inner Product, совместимых с различными моделями машинного обучения.
Масштабируемость и производительность
SingleStore имеет распределенную архитектуру, где данные шардируются по нескольким узлам. По мере роста объема данных вы можете добавлять больше узлов, чтобы поддерживать производительность. Система объединяет векторный поиск с SQL в одном запросе, снижая накладные расходы.
Zilliz Cloud обеспечивает масштабируемость за счет автоматического горизонтального масштабирования, добавляя ресурсы по мере необходимости. Он использует многоуровневое хранение для оптимизации затрат, перемещая реже используемые данные в более дешевое хранилище при сохранении производительности.
Интеграция и управление
SingleStore имеет векторный поиск, встроенный в свою систему базы данных. Нет необходимости в отдельных векторных базах данных. Это упрощает технологический стек и снижает сложность передачи данных.
Zilliz Cloud доступен на AWS, Azure, Google Cloud, с вариантами как управляемого сервиса, так и bring-your-own-cloud (BYOC). Это дает вам гибкость в выборе облачного провайдера и подхода к управлению.
Безопасность и корпоративные функции
SingleStore имеет стандартные функции безопасности базы данных.
Zilliz Cloud имеет полный набор средств контроля безопасности: шифрование, управление доступом, инструменты соответствия требованиям. Он также имеет разные уровни согласованности, чтобы балансировать между скоростью обновления и согласованностью данных.
Стоимость
Стоимость SingleStore основана на общем использовании базы данных, векторный поиск является частью основной системы.
Zilliz Cloud обеспечивает оптимизацию затрат за счет многоуровневого хранения и гибкого выбора вычислительных ресурсов. Вы можете выбирать разные типы инстансов в зависимости от вашей рабочей нагрузки, что может быть более экономически эффективно.
Когда выбирать каждую технологию
SingleStore является оптимальным выбором для организаций, которые хотят объединить традиционные SQL-операции с векторным поиском в единой системе. Он особенно эффективен в сценариях, где необходимо выполнять сложные запросы, сочетающие поиск по векторному сходству с фильтрацией структурированных данных, например на платформах электронной коммерции, которые подбирают похожие продукты с фильтрацией по цене или категории, в рекомендательных системах, которым нужно учитывать как предпочтения пользователей, так и бизнес-правила, или в системах управления контентом, которым требуется точный контроль над результатами поиска с помощью SQL-операций.
Zilliz Cloud лучше всего проявляет себя в чисто AI-ориентированных приложениях, которым нужны гибкие возможности векторного поиска без глубокой SQL-интеграции. Он особенно хорошо подходит для таких приложений, как поиск похожих изображений, семантический поиск документов или AI-чатботы, где автоматическая оптимизация индексов и возможности гибридного поиска по разным типам данных имеют решающее значение. Подход платформы как управляемого сервиса с автоматическим масштабированием и многоуровневым хранением делает ее идеальной для команд, которые хотят сосредоточиться на создании AI-функций, не управляя деталями инфраструктуры.
Заключение
Выбор между SingleStore и Zilliz Cloud в основе своей сводится к архитектуре и требованиям вашего приложения. Сильная сторона SingleStore заключается в его SQL-интеграции и способности сочетать векторный поиск с традиционными операциями базы данных, что делает его мощным выбором для приложений, которым нужны обе эти возможности. Zilliz Cloud, с другой стороны, предлагает превосходную автоматизацию, гибкие варианты развертывания и специализированные функции векторного поиска, что делает его идеальным для чисто AI-приложений. Ваше решение должно определяться такими факторами, как существующий технологический стек, важность SQL-интеграции, потребность в автоматизированном управлении и конкретные требования к производительности для вашего сценария использования.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Zilliz Cloud, но для их оценки нужно оценивать их 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 тщательное бенчмаркинг-тестирование с вашими собственными наборами данных и шаблонами 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 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 лицензирован 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 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
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
Zilliz Cloud Introduces Advanced BYOC-I Solution for Ultimate Enterprise Data Sovereignty
Explore Zilliz Cloud BYOC-I, the solution that balances AI innovation with data control, enabling secure deployments in finance, healthcare, and education sectors.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
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.