TiDB против Deep Lake: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать TiDB и Deep Lake, 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 AI-приложениях, 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 важную 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 векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
TiDB — это традиционная база данных с векторным поиском в качестве надстройки, а Deep Lake — это озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
TiDB: обзор и базовая технология
TiDB, разработанная PingCAP, — это open-source распределенная SQL-база данных, предлагающая возможности гибридной транзакционной и аналитической обработки (HTAP). Она совместима с MySQL, что упрощает внедрение для команд, уже знакомых с экосистемой MySQL. Распределенная SQL-архитектура TiDB обеспечивает горизонтальную масштабируемость, как у NoSQL-баз данных, при этом сохраняя реляционную модель SQL-баз данных, что делает ее очень гибкой для обработки как транзакционных, так и аналитических нагрузок.
Одной из ключевых сильных сторон TiDB является ее HTAP-архитектура, которая позволяет обрабатывать транзакционные (OLTP) и аналитические (OLAP) нагрузки в одной базе данных, снижая необходимость в отдельных системах. Кроме того, совместимость TiDB с MySQL упрощает интеграцию в существующие среды, которые зависят от MySQL, без существенных изменений в коде приложения. База данных также поддерживает автоматическое шардирование, автоматически распределяя данные по узлам для повышения производительности чтения и записи при сохранении строгой согласованности.
TiDB поддерживает векторный поиск через интеграцию с внешними библиотеками и плагинами, обеспечивая эффективное управление векторизованными данными и выполнение запросов к ним. Эта функция в сочетании с HTAP-архитектурой TiDB делает ее универсальным вариантом для компаний, которым нужны возможности векторного поиска наряду с транзакционными и аналитическими нагрузками. Распределенная архитектура TiDB позволяет ей обрабатывать крупномасштабные векторные запросы после выполнения необходимых настроек.
Хотя включение функций векторного поиска в TiDB требует дополнительной настройки, совместимость системы с SQL позволяет разработчикам сочетать векторный поиск с традиционными реляционными запросами. Эта гибкость делает TiDB подходящей для сложных приложений, которым требуются как векторный поиск, так и возможности реляционной базы данных, предлагая комплексное решение для разнообразных потребностей в управлении данными.
DeepLake: обзор и базовая технология
Deep Lake — это специализированная база данных, созданная для работы с векторными и мультимедийными данными, такими как изображения, аудио, видео и другие неструктурированные типы, широко используемые в ИИ и машинном обучении. Она функционирует одновременно как озеро данных и векторное хранилище:
- Как озеро данных: Deep Lake поддерживает хранение и организацию неструктурированных данных (изображений, аудио, видео, текста и форматов вроде NIfTI для медицинской визуализации) в формате с контролем версий. Такая организация повышает производительность в задачах глубокого обучения. Она обеспечивает быстрые запросы и визуализацию наборов данных, упрощая создание высококачественных обучающих наборов для моделей ИИ.
- Как векторное хранилище: Deep Lake предназначена для хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных метаданных (например, текста, JSON, изображений). Данные можно хранить локально, в вашей облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Она легко интегрируется с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, упрощая разработку приложений Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake использует индекс Hierarchical Navigable Small World (HNSW), основанный на пакете Hnswlib с дополнительными оптимизациями, для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). Это позволяет выполнять запросы по более чем 35 миллионам эмбеддингов менее чем за 1 секунду. Среди уникальных возможностей — многопоточность для более быстрого создания индекса и эффективное управление памятью для снижения использования RAM.
По умолчанию Deep Lake использует линейный поиск эмбеддингов для наборов данных объемом до 100 000 строк. Для более крупных наборов данных она переключается на ANN, чтобы сбалансировать точность и производительность. API позволяет пользователям настраивать этот порог по мере необходимости.
Хотя индекс Deep Lake не используется для комбинированного поиска по атрибутам и векторам (который в настоящее время основан на линейном поиске), будущие обновления устранят это ограничение, чтобы еще больше улучшить ее функциональность.
Deep Lake как векторное хранилище: Deep Lake предоставляет надежное решение для хранения и поиска векторных эмбеддингов и связанных с ними метаданных, включая текст, JSON, изображения, аудио и видеофайлы. Вы можете хранить данные локально, в предпочитаемой вами облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Deep Lake также предлагает бесшовную интеграцию с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, позволяя разработчикам легко создавать приложения Retrieval Augmented Generation (RAG).
Ключевые различия
Методология поиска
TiDB: TiDB поддерживает векторный поиск через внешние библиотеки и плагины. Она поддерживает поиск approximate nearest neighbor (ANN) с помощью таких библиотек, как Hnswlib или Faiss. Но это не встроенная функция и требует дополнительной настройки, что может не подойти пользователям, которым нужно решение «подключи и работай».
Deep Lake: Deep Lake использует индекс HNSW для поиска ANN, оптимизированный для высокоскоростных запросов по крупномасштабным эмбеддингам. Он является встроенным для приложений на основе векторов, поэтому настройка поиска минимальна даже для наборов данных с более чем 35 миллионами эмбеддингов.
Данные
TiDB: TiDB хорошо работает со структурированными и полуструктурированными данными. Она поддерживает гибридные транзакционные и аналитические нагрузки (HTAP), поэтому вы можете выполнять OLTP и OLAP одновременно. Она может управлять векторными данными через плагины, но ее основной фокус — реляционные данные.
Deep Lake: Deep Lake оптимизирован для неструктурированных и мультимедийных данных, изображений, видео, текста. Он объединяет контроль версий и векторную базу данных, поэтому подходит для приложений глубокого обучения и ИИ, работающих с разнообразными и сложными данными.
Масштабируемость
TiDB: Распределенная архитектура TiDB и автоматическое шардирование позволяют горизонтально масштабироваться между узлами, эффективно обрабатывать большие объемы данных и рабочие нагрузки. Но масштабирование векторного поиска зависит от используемых внешних библиотек.
Deep Lake: Deep Lake разработан для высокой производительности при работе с неструктурированными данными. Его реализация ANN сильно оптимизирована, а такие функции, как многопоточность и эффективное по памяти создание индексов, обеспечивают производительность в масштабе.
Гибкость и настройка
TiDB: Совместимость TiDB с SQL позволяет выполнять множество настроек через реляционные запросы, объединяя традиционные операции SQL с векторным поиском. Это полезно для сложных приложений, которые смешивают структурированные и векторные данные.
Deep Lake: Deep Lake имеет встраиваемый API для поиска, визуализации и версионирования наборов данных. У него нет комбинированного поиска по атрибутам и векторам из коробки, но мы работаем над этим.
Интеграция и экосистема
TiDB: TiDB хорошо интегрируется с экосистемой на базе MySQL и многими инструментами для работы с данными. Его совместимость с MySQL упрощает работу разработчикам, знакомым с традиционными RDBMS.
Deep Lake: Deep Lake интегрируется с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, TensorFlow, и инструментами, такими как LangChain и LlamaIndex. Эти интеграции делают его очень подходящим для рабочих процессов ИИ и RAG.
Простота использования
TiDB: Настройка TiDB относительно проста, если вы знакомы с MySQL. Но добавление возможности векторного поиска требует дополнительной настройки внешних плагинов, что может усложнить развертывание.
Deep Lake: API Deep Lake удобен для разработчиков и имеет понятную документацию. Его ориентация на рабочие процессы машинного обучения означает, что для начала работы с векторным поиском требуется минимальная конфигурация.
Ценообразование
TiDB: Стоимость TiDB зависит от инфраструктуры, на которой он работает, и масштаба развертывания. Для плагинов векторного поиска могут быть дополнительные расходы.
Deep Lake: Deep Lake предлагает управляемое хранилище и поиск, что может упростить планирование затрат. Но запуск в локальной или облачной среде повлечет расходы, зависящие от требований к хранилищу и вычислительным ресурсам.
Безопасность
TiDB: TiDB имеет надежные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию и контроль доступа, подходящие для предприятий.
Deep Lake: Deep Lake имеет шифрование для хранения данных и ролевой контроль доступа. Его управляемый сервис включает стандартную конфигурацию безопасности, но она может различаться в зависимости от локального развертывания.
Когда выбирать TiDB
TiDB хорошо подходит командам, которым нужна база данных для гибридной транзакционной и аналитической обработки (HTAP) с мощной поддержкой SQL. Поскольку она совместима с MySQL, это естественный выбор для команд, уже использующих системы на базе MySQL. Используйте TiDB, если ваша рабочая нагрузка включает крупномасштабные структурированные или полуструктурированные данные с векторным поиском, особенно когда вам нужно интегрировать реляционные запросы с векторным поиском. Ее распределенная архитектура и автоматическое шардирование обеспечивают производительность для транзакционных и аналитических приложений в горизонтально масштабируемых системах.
Когда выбирать Deep Lake
Deep Lake хорош для проектов ИИ и машинного обучения, в которых много неструктурированных данных, таких как изображения, аудио и видео. Его встроенная поддержка векторных вложений и интеграция с фреймворками ML, такими как PyTorch и TensorFlow, делают его хорошим выбором для создания приложений retrieval-augmented generation (RAG) и управления мультимедийными наборами данных. Если вам нужен высокоскоростной поиск approximate nearest neighbor (ANN) с минимальной конфигурацией и поддержкой сложных наборов данных с контролем версий, Deep Lake — самое простое и эффективное решение.
Заключение
TiDB — это распределённая, совместимая с SQL база данных для структурированных данных и объединения реляционных запросов с векторным поиском, подходящая для гибридных рабочих нагрузок в enterprise. Deep Lake предназначен для неструктурированных данных и представляет собой удобную для разработчиков платформу для AI/ML-процессов и приложений на основе векторов. Выбирайте между ними исходя из вашего сценария использования, типа имеющихся у вас данных и требований к производительности ваших приложений. У каждого есть свои сильные стороны, поэтому выбирайте тот вариант, который соответствует ключевым потребностям вашего проекта.
Прочитайте это, чтобы получить обзор TiDB и Deep Lake, но для их оценки необходимо ориентироваться на ваш сценарий использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором при принятии решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределённых системах баз данных.
Использование VectorDBBench с открытым исходным кодом 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 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 GitHub-репозитория, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка 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
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
Build for the Boom: Why AI Agent Startups Should Build Scalable Infrastructure Early
Explore strategies for developing AI agents that can handle rapid growth. Don't let inadequate systems undermine your success during critical breakthrough moments.
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.
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.