Vespa против Aerospike: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Vespa и Aerospike, 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 сходства, 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 важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG), методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения проблем, таких 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 малого масштаба.
Vespa — это специализированная векторная база данных. Aerospike — это распределенная, масштабируемая NoSQL-база данных с возможностями векторного поиска в виде надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Vespa: обзор и ключевая технология
Vespa — это мощная поисковая система и векторная база данных, которая может одновременно обрабатывать несколько типов поиска. Она отлично справляется с векторным поиском, текстовым поиском и поиском по структурированным данным. Это означает, что вы можете использовать ее для поиска похожих объектов (например, изображений или товаров), поиска конкретных слов в тексте и фильтрации результатов на основе таких параметров, как даты или числа, — все за один раз. Vespa гибка и может работать с разными типами данных — от простых чисел до сложных структур.
Одной из выдающихся особенностей Vespa является ее способность выполнять векторный поиск. Вы можете добавлять в документы любое количество векторных полей, и Vespa будет быстро выполнять поиск по ним. Она даже может обрабатывать специальные типы векторов, называемые тензорами, которые полезны для представления таких вещей, как многокомпонентные эмбеддинги документов. Vespa разумно подходит к тому, как хранит и ищет эти векторы, поэтому она может обрабатывать действительно большие объемы данных без замедления.
Vespa создана для сверхбыстрой и эффективной работы. Она использует собственный специальный движок, написанный на C++, для управления памятью и выполнения поиска, что помогает ей хорошо работать даже при обработке сложных запросов и больших объемов данных. Она спроектирована так, чтобы продолжать работать плавно, даже когда вы добавляете новые данные или одновременно обрабатываете множество поисковых запросов. Это делает ее отличным выбором для крупных реальных приложений, которым нужно обрабатывать большой объем трафика и данных.
Ещё одна замечательная особенность Vespa заключается в том, что она может автоматически масштабироваться для обработки большего объёма данных или трафика. Вы можете добавить больше компьютеров в свою конфигурацию Vespa, и она автоматически распределит работу между ними. Это означает, что ваша поисковая система может расти по мере роста ваших потребностей, без необходимости выполнять множество сложных настроек. Vespa даже может автоматически подстраиваться под изменения объёма данных или трафика, что может помочь сэкономить на затратах. Это делает её отличным выбором для компаний, которым нужна поисковая система, способная расти вместе с ними со временем.
Aerospike: обзор и базовая технология
Aerospike — это NoSQL-база данных для высокопроизводительных приложений реального времени. В ней добавлена поддержка векторной индексации и поиска, поэтому она подходит для сценариев использования векторных баз данных. Эта векторная возможность называется Aerospike Vector Search (AVS) и находится в стадии Preview. Вы можете запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, записываются в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми. Для индексации каждая запись должна иметь хотя бы один вектор в указанном векторном поле индекса. У одной записи может быть несколько векторов и индексов, поэтому вы можете искать одни и те же данные разными способами. Aerospike рекомендует назначать upserted-записи определённому набору, чтобы вы могли отслеживать их и выполнять с ними операции.
У AVS есть уникальный способ построения индекса: он выполняется параллельно на всех узлах AVS. В то время как обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексации. Это выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все CPU-ядра в кластере AVS, и процесс является масштабируемым. Производительность загрузки данных сильно зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения.
Для каждого элемента в очереди индексации AVS обрабатывает вектор для индексации, строит кластеры для каждого вектора и фиксирует их в ASDB. Индексная запись содержит копию самого вектора и кластеры для этого вектора на заданном уровне графа HNSW. Индексация использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки по принципу «одна инструкция — множество данных».
AVS выполняет запросы во время загрузки данных, чтобы «предварительно гидратировать» кэш индекса, поскольку записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как пользовательские запросы, но отображаются как чтения на уровне хранения. Таким образом кэш заполняется релевантными данными и может улучшить производительность запросов. Это показывает, как AVS обрабатывает векторные данные и строит индексы для поиска по сходству, чтобы масштабироваться для поиска по векторам высокой размерности.
Ключевые различия
Методология поиска
Vespa и Aerospike используют разные подходы к векторному поиску, что может влиять на производительность и эффективность в зависимости от типа запросов, которые вам нужно выполнять.
Vespa: Vespa поддерживает несколько типов поиска в одном движке: векторный поиск, текстовый поиск и фильтрацию структурированных данных. Векторный поиск высоко оптимизирован для реального времени и большого масштаба. Vespa позволяет индексировать различные типы векторов (включая векторы на основе тензоров) и быстро извлекать похожие элементы. Она использует продвинутые алгоритмы для поиска по этим векторам и поддерживает сложные запросы к данным высокой размерности.
Aerospike: Векторный поиск Aerospike основан на индексации Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Это графовый алгоритм поиска, оптимизированный для данных высокой размерности, особенно для поиска ближайших соседей. Векторный поиск Aerospike находится в preview; он создан для приложений реального времени, поэтому любые обновления векторов сразу становятся видимыми для поиска. Однако он поддерживает только HNSW, поэтому может не иметь такого разнообразия поисковых алгоритмов, как Vespa, для более специфических сценариев использования.
Типы данных
Когда речь идет о разных типах данных, оба обладают гибкостью, но есть большие различия в том, как они обрабатывают структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
Vespa: Vespa очень гибка в обработке структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Она может обрабатывать несколько типов данных в одном документе, так что вы можете объединять текст, числовые значения и векторные данные. Вы можете хранить и искать разные типы данных в одном запросе, например смешивать векторный поиск со структурированной фильтрацией (например, диапазон цен, дата публикации).
Aerospike: Как NoSQL-база данных Aerospike оптимизирована для хранения структурированных и полуструктурированных данных в реальном времени. Хотя теперь она поддерживает векторный поиск, ее основной фокус — быстрые записи и извлечение структурированных данных. Модель данных Aerospike проста, но эффективна для приложений с высокой пропускной способностью. Для векторного поиска вам нужно управлять векторными данными как частью записей, но у нее нет способности Vespa обрабатывать разные типы данных в одном запросе.
Масштабируемость и производительность
И Vespa, и Aerospike созданы для масштабируемости, но делают это по-разному.
Vespa: Vespa спроектирована для масштабирования крупномасштабных приложений с высоким трафиком. Она может автоматически распределять данные и обработку по нескольким узлам и динамически корректировать распределение ресурсов. Эта функция самомасштабирования делает Vespa хорошим выбором для компаний, которые ожидают высокого роста или колеблющихся нагрузок трафика.
Aerospike: Aerospike известна своей масштабируемостью, особенно для рабочих нагрузок в реальном времени. Она использует распределенную архитектуру, где данные разделяются по узлам, а операции чтения и записи оптимизированы для доступа с низкой задержкой. Но производительность векторного поиска больше зависит от конфигурации памяти и уровня хранения, что требует тщательной настройки для получения максимальной пропускной способности.
Гибкость и кастомизация
Кастомизация является ключевой при создании сложных поисковых решений, и оба предлагают разные уровни гибкости.
Vespa: Vespa очень гибка. Вы можете определять сложные схемы с пользовательскими полями, включая различные типы векторов. Вы также можете определять мощные запросы, включая пользовательское ранжирование, фильтрацию и комбинирование нескольких типов поиска (текстового, векторного, числового и т. д.). Это делает Vespa подходящей для приложений, которым требуется сложное моделирование данных и продвинутая кастомизация поиска.
Aerospike: Гибкость Aerospike сосредоточена на модели данных. Вы можете определять векторные поля внутри записей и настраивать, как они индексируются и запрашиваются. Но по сравнению с Vespa возможности кастомизации поисковой логики и ранжирования в Aerospike ограничены. Она оптимизирована для простых приложений реального времени, а не для сильно настраиваемых поисковых запросов.
Интеграция и экосистема
Интеграция с другими инструментами и экосистемами может быть важным фактором при выборе между этими двумя.
Vespa: Vespa интегрируется с различными инструментами и фреймворками, включая популярные библиотеки машинного обучения и поисковые системы. У нее есть встроенная поддержка сложных конвейеров данных, поэтому она подходит для таких сценариев, как рекомендательные движки, поиск по изображениям и крупномасштабный поиск контента. У нее также есть RESTful API, так что интеграция с внешними системами относительно проста.
Aerospike: Aerospike больше ориентирована на хранение и поиск данных в реальном времени, поэтому хорошо интегрируется с приложениями, которым требуется доступ с низкой задержкой к большим наборам данных. У нее есть коннекторы для популярных экосистем, включая Python, Java и Go. Но по сравнению с Vespa ей может потребоваться больше пользовательской разработки для интеграции с фреймворками машинного обучения или другими сложными системами данных.
Простота использования
Для разработчиков важны кривая обучения, сложность настройки и текущее обслуживание.
Vespa: Vespa может быть сложна в установке и настройке, особенно для тех, кто только знакомится с распределенными системами или продвинутыми поисковыми движками. Но у нее есть исчерпывающая документация и активное сообщество, которые могут помочь с настройкой и устранением неполадок. После настройки гибкая система запросов Vespa и самомасштабирование делают обслуживание более управляемым.
Aerospike: Aerospike, как правило, проще настроить и поддерживать, особенно разработчикам, знакомым с базами данных NoSQL. Его основной фокус на производительности в реальном времени делает его хорошим выбором для проектов, которым требуется скорость без большой сложности в логике поиска. Функциональность векторного поиска, хотя и полезна, всё же может потребовать больше усилий для настройки по сравнению с полнофункциональными векторными возможностями Vespa.
Стоимость
Стоимость — важный фактор при выборе между этими двумя решениями, особенно если вы планируете быстро масштабироваться.
Vespa: Хотя Vespa хорошо работает и масштабируется, структура затрат может различаться в зависимости от используемых ресурсов, особенно при горизонтальном масштабировании. Поскольку это open-source, лицензионных сборов нет, но операционные затраты (например, оборудование, облачные инстансы) и обслуживание могут накапливаться. Также существуют управляемые сервисы для Vespa, которые могут приводить к дополнительным затратам.
Aerospike: У Aerospike более простая модель ценообразования с вариантами open-source и enterprise-версий. Enterprise-версия имеет продвинутые функции и поддержку, что важно для критически важных приложений. Как и в случае с Vespa, масштабирование может приводить к операционным затратам, особенно когда векторный поиск интегрирован в среды с высокой пропускной способностью.
Функции безопасности
Безопасность всегда вызывает обеспокоенность при работе с конфиденциальными данными, особенно при использовании этих баз данных в production.
Vespa: Vespa имеет различные функции безопасности, включая аутентификацию и контроль доступа, но вам нужно дополнительно настроить защиту данных при передаче и хранении. Поскольку доступны open-source функции безопасности, их может потребоваться адаптировать под ваши требования.
Aerospike: Aerospike имеет надежные функции безопасности, включая аутентификацию, шифрование при хранении и защищенную коммуникацию через TLS. Enterprise-версия также имеет дополнительные возможности безопасности для соответствия стандартам, таким как GDPR, поэтому это хороший выбор для приложений с высокими требованиями к безопасности.
Когда выбирать каждое решение
Vespa: Vespa подходит для приложений, которым нужен мультимодальный поиск, объединяющий векторный поиск, полнотекстовый поиск и фильтрацию структурированных данных в одном запросе. Используйте Vespa для крупных распределенных систем данных, которым нужны поиск в реальном времени, масштабируемость и динамическая настройка запросов. Примеры — рекомендательные системы, семантический поиск контента или продвинутый поиск в e-commerce, где задействованы несколько типов данных и сложные модели ранжирования.
Aerospike: Aerospike подходит для приложений реального времени с низкой задержкой, которым нужны высокая пропускная способность и простая логика поиска. Он предназначен для сценариев, где ключевыми являются высокоскоростная загрузка и извлечение данных, таких как системы финансовых транзакций или ad-tech платформы. Векторный поиск Aerospike (хотя всё еще в preview) подходит для случаев, которым нужен эффективный поиск ближайших соседей в структурированных или полуструктурированных данных, если скорость важнее кастомизации.
Резюме
Vespa и Aerospike различаются. Vespa гибкая, мультимодальная и масштабируемая для приложений с большим объемом данных, Aerospike — для real-time и простых высокоскоростных рабочих нагрузок. Выбор между ними зависит от вашего случая использования, типов данных и баланса между сложностью поиска и производительностью. Обдумайте это.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Vespa и Aerospike, но для их оценки нужно исходить из вашего конкретного случая использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым для принятия 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 на ваших собственных данных
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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на своих 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
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
Democratizing AI: Making Vector Search Powerful and Affordable
Zilliz democratizes AI vector search with Milvus 2.6 and Zilliz Cloud for powerful, affordable scalability, cutting costs in infrastructure, operations, and development.
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
NVIDIA's Cosmos platform enables safe, digital twin training of GenAI models for physical applications, overcoming data scarcity and safety challenges.
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.