Vespa против Deep Lake: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Vespa 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 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 уменьшения 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 в небольшом масштабе.
Vespa — это специализированная векторная база данных. Deep Lake — это озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов, с возможностями векторного поиска в качестве надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Vespa: обзор и базовая 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 нахождения похожих элементов (например, изображений или продуктов), поиска конкретных слов в тексте и фильтрации результатов на основе таких параметров, как даты или числа, — и все это за один раз. Vespa гибка и может работать с разными типами данных, от простых чисел до сложных структур.
Одна из выдающихся особенностей Vespa — ее способность выполнять векторный поиск. Вы можете добавлять к своим документам любое количество векторных полей, и Vespa будет быстро выполнять по ним поиск. Она даже может обрабатывать специальные типы векторов, называемые тензорами, которые полезны для представления таких вещей, как многочастные эмбеддинги документов. Vespa разумно подходит к хранению и поиску этих векторов, поэтому 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 разработана так, чтобы продолжать стабильно работать, 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 трафик и объемы данных.
Еще одна замечательная особенность Vespa заключается в том, что она может автоматически масштабироваться для обработки большего объема 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 может даже автоматически подстраиваться под изменения объема данных или трафика, что помогает экономить на затратах. Это делает ее отличным выбором для компаний, которым нужна поисковая система, способная расти вместе с ними со временем.
Что такое Deep Lake? 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 (изображения, аудио, видео, текст и форматы вроде NIfTI для медицинской визуализации) в формате с контролем версий. Такая архитектура 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 предназначен 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. Он бесшовно 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 добавленными оптимизациями, для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). Это позволяет выполнять запросы по более чем 35 миллионам эмбеддингов менее чем за 1 секунду. Уникальные функции включают многопоточность для более быстрого создания индекса и управление с эффективным использованием памяти для снижения потребления RAM.
По умолчанию Deep Lake использует линейный поиск эмбеддингов для наборов данных с числом строк до 100 000. Для более крупных наборов данных он переключается на ANN, чтобы сбалансировать точность и производительность. API позволяет пользователям настраивать этот порог при необходимости.
Хотя индекс Deep Lake не используется для комбинированного поиска по атрибутам и векторам (который в настоящее время опирается на линейный поиск), будущие обновления устранят это ограничение, чтобы еще больше улучшить его 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
При выборе между Vespa и Deep Lake в качестве инструмента векторного поиска понимание различий по ключевым параметрам поможет вам выбрать подходящий вариант для вашего сценария использования. Вот обзор их сильных сторон и компромиссов:
Методология поиска
Vespa: Vespa отлично подходит для мультимодального поиска, объединяя векторный поиск, текстовый поиск и запросы к структурированным данным в одной системе. Она поддерживает продвинутые сценарии поиска, такие как фильтрация результатов на основе векторов по структурированным полям (например, дата или категория). Собственный движок Vespa оптимизирован для высокопроизводительного векторного поиска и может обрабатывать сложные запросы, включая многокомпонентные эмбеддинги документов, представленные в виде тензоров.
Deep Lake: Deep Lake специализируется на векторном поиске по мультимедийным данным (например, изображениям, аудио, видео). Он использует алгоритм HNSW для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN), что отлично подходит для быстрых, масштабных поисков по сходству. Однако он не поддерживает объединение векторных и атрибутивных фильтров напрямую внутри индекса. Это может быть ограничением для приложений, которым требуется тесная интеграция структурированного и неструктурированного поиска.
Обработка данных
Vespa: Vespa очень универсальна и обрабатывает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Она поддерживает пользовательские модели данных, поэтому хорошо подходит для широкого спектра приложений за пределами векторного поиска, таких как рекомендательные системы или платформы электронной коммерции.
Deep Lake: Deep Lake ориентирован на мультимедийные и неструктурированные данные. Это озеро данных для хранения и организации больших наборов данных, особенно для рабочих процессов AI и машинного обучения. Его формат с контролем версий упрощает совместную работу и курирование наборов данных, но может не подходить для приложений, которым требуется надежная обработка структурированных данных.
Масштабируемость и производительность
Vespa: Vespa разработана для корпоративного масштаба. Ее распределенная архитектура может обрабатывать большие наборы данных и высокие объемы запросов. Динамическое масштабирование обеспечивает эффективное использование ресурсов по мере роста данных и трафика. Движок на C++ означает низкую задержку даже при высокой нагрузке.
Deep Lake: Deep Lake хорошо масштабируется для больших векторных наборов данных, может обрабатывать десятки миллионов эмбеддингов с временем запроса менее секунды. Хотя он хорошо подходит для векторного поиска, его линейный поиск для меньших наборов данных или комбинированных поисков в некоторых случаях может стать узким местом производительности.
Гибкость и кастомизация
Vespa: Множество вариантов кастомизации для моделирования данных, построения запросов и алгоритмов ранжирования. Разработчики могут настраивать поведение поиска под свои бизнес-потребности, поэтому Vespa отлично подходит для высоко кастомизированных приложений.
Deep Lake: Созданный для удобства использования в рабочих процессах AI, Deep Lake имеет гибкие API для хранения эмбеддингов, контроля версий и запросов. Но его возможности кастомизации логики поиска уже, чем у Vespa.
Интеграция и экосистема
Vespa: Vespa интегрируется с инструментами и фреймворками общего назначения. Она не привязана к конкретным рабочим процессам AI, но может дополнять их, предоставляя поисковую основу.
Deep Lake: Deep Lake глубоко интегрирован с экосистемами AI/ML, бесшовно работает с LangChain, LlamaIndex и основными фреймворками глубокого обучения. Отлично подходит для создания систем Retrieval Augmented Generation (RAG).
Простота использования
Vespa: Мощные функции сопровождаются более крутой кривой обучения. Настройка, конфигурация и обслуживание требуют определенной экспертизы, особенно для распределенных развертываний.
Deep Lake: Deep Lake создан для простоты работы разработчиков, с простыми API и понятной документацией для практиков AI. Варианты управляемого сервиса снижают операционные издержки.
Стоимость
Vespa: Стоимость зависит от инфраструктуры и требований к масштабированию. Самостоятельное размещение может быть ресурсоемким, но оптимизация ресурсов Vespa помогает снизить долгосрочные затраты.
Deep Lake:Ценообразование Deep Lake основано на объеме хранения и количестве запросов, особенно при использовании управляемого сервиса. Его эффективность для крупномасштабного векторного поиска сохраняет операционные расходы конкурентоспособными.
Безопасность
Vespa: Безопасность корпоративного уровня, шифрование, аутентификация и контроль доступа. Подходит для организаций с высокими требованиями к безопасности.
Deep Lake: Безопасность для управляемых сервисов, шифрование данных и контроль доступа. Безопасность для самостоятельного размещения требует дополнительной работы.
Когда выбирать Vespa
Vespa отлично подходит, когда вам нужна поисковая система, способная обрабатывать векторные, текстовые и структурированные данные в одном месте. Распределенная и масштабируемая, она идеально подходит для сред с высоким трафиком и большим масштабом, таких как электронная коммерция, рекомендательные системы и корпоративный поиск. Если ваш сценарий использования включает сложные запросы с фильтрацией по атрибутам и поиском по векторному сходству или если вам требуется большая кастомизация под потребности вашего бизнеса, Vespa обладает гибкостью и производительностью, чтобы это обеспечить.
Когда выбирать Deep Lake
Deep Lake отлично подходит для рабочих процессов ИИ и машинного обучения, которые в значительной степени опираются на неструктурированные или мультимедийные данные, такие как изображения, аудио и видео. Его интеграция с LangChain и LlamaIndex делает его хорошим выбором для приложений Retrieval-Augmented Generation (RAG) и других задач глубокого обучения. Если вы хотите легко управлять крупномасштабными векторными эмбеддингами и выполнять по ним запросы, а также иметь контроль версий для своих наборов данных, простота Deep Lake и его фокус на экосистемах ИИ делают его оптимизированным решением для практиков ИИ и исследователей.
Резюме
Vespa отлично подходит для сложных распределенных сценариев поиска с несколькими типами данных и широкими возможностями кастомизации для корпоративного масштаба. Deep Lake отлично подходит для векторного поиска и обработки данных в рабочих процессах ИИ, просто и эффективно работая с мультимедийными и неструктурированными данными. Выберите подходящий вариант для вашего сценария использования: Vespa — для более широких поисковых потребностей, Deep Lake — для проектов на базе ИИ с векторными эмбеддингами и управлением наборами данных.
Прочтите это, чтобы получить обзор Vespa и Deep Lake, но для их оценки вам нужно проводить оценку исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательный бенчмаркинг 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.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной 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 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 под открытой лицензией 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 бенчмарка или получить результаты производительности на своих собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных на лидерборде VectorDBBench.
Прочтите следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Will Amazon S3 Vectors Kill Vector Databases—or Save Them?
AWS S3 Vectors aims for 90% cost savings for vector storage. But will it kill vectordbs like Milvus? A deep dive into costs, limits, and the future of tiered storage.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.
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.