Vespa против MyScale: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Vespa и MyScale, 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 по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные варианты 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 векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Vespa — это специализированная векторная база данных. MyScale — это база данных, построенная на ClickHouse, которая сочетает векторный поиск и SQL-аналитику с возможностями векторного поиска в виде надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Vespa: обзор и основная 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 элементов (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 различными типами данных, от простых чисел до сложных структур.
Одна из выдающихся возможностей Vespa — способность выполнять векторный поиск. Вы можете добавить в документы любое количество векторных полей, и Vespa быстро выполнит поиск по ним. Она даже может обрабатывать специальные типы векторов, называемые тензорами, которые полезны для представления таких вещей, как эмбеддинги документов, состоящие из нескольких частей. Vespa рационально 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 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 трафик и данные.
Еще одна интересная 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 нагрузку между ними. Это означает, что ваша поисковая система может расти по мере роста ваших потребностей, без необходимости выполнять много сложной настройки. Vespa даже может автоматически адаптироваться к изменениям объема данных или трафика, что помогает экономить затраты. Это делает ее отличным выбором для компаний, которым нужна поисковая система, способная расти вместе с ними со временем.
Что такое MyScale? Обзор и базовая технология
MyScale — это облачная база данных, построенная поверх базы данных с открытым исходным кодом ClickHouse, предназначенная для рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения. Она может обрабатывать структурированные и векторные данные, а также аналитику в реальном времени и машинное обучение. MyScale ориентирована на временные ряды, векторный поиск и полнотекстовый поиск, поэтому она хорошо подходит для обработки в реальном времени и аналитики на основе ИИ. Используя архитектуру ClickHouse, MyScale обеспечивает высокую производительность и масштабируемость для ИИ.
Одна из ключевых возможностей MyScale — встроенная поддержка SQL, которая упрощает запросы на основе ИИ за счет интеграции векторного поиска, полнотекстового поиска и традиционных SQL-запросов в одной системе. Это снижает потребность в нескольких инструментах и делает систему масштабируемой для ИИ. MyScale поддерживает и управляет аналитической обработкой как структурированных, так и векторизованных данных на одной платформе, используя архитектуру базы данных OLAP для работы с векторизованными данными. Разработчики могут взаимодействовать с MyScale с помощью SQL, поэтому она доступна всем программистам, знакомым с реляционными базами данных.
MyScale имеет несколько типов векторных индексов и метрик сходства для поддержки различных сценариев использования. Она поддерживает распространенные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние (L2), внутреннее произведение (IP) и косинусное сходство. В базе данных есть несколько алгоритмов индексирования: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW, каждый со своим набором параметров для настройки. Собственный векторный движок MSTG от MyScale использует NVMe SSD для увеличения плотности данных, поэтому он превосходит специализированные векторные базы данных как по производительности, так и по стоимости.
Объединяя функциональность SQL-базы данных, векторной базы данных и полнотекстовой поисковой системы в одной системе, MyScale снижает затраты на инфраструктуру и обслуживание. Это объединение позволяет выполнять совместные запросы и аналитику данных, а также обеспечивает единую основу данных для приложений ИИ. MyScale также имеет MyScale Telemetry для полной наблюдаемости систем LLM, чтобы вы могли эффективно мониторить и отлаживать их. По мере усложнения данных MyScale является решением, рассчитанным на будущее, которое может обрабатывать новые модальности данных и размеры баз данных, сохраняя вычислительную производительность и интеграцию между различными типами данных.
Ключевые различия
Выбор правильного решения для векторного поиска имеет ключевое значение для успеха вашего проекта. Это сравнение рассматривает Vespa и MyScale, двух крупных игроков в сфере векторного поиска, чтобы помочь вам принять обоснованное решение на основе ваших потребностей.
Поиск
Vespa использует единый подход к поиску, объединяя векторный поиск, текстовый поиск и поиск по структурированным данным в одном месте. Векторный поиск поддерживает несколько векторных полей на документ и специализированную обработку тензоров для сложных эмбеддингов документов. Поисковый движок использует пользовательский движок на C++ для управления памятью и обработки запросов.
MyScale использует другой подход, строясь поверх ClickHouse. Она интегрирует векторный поиск напрямую с SQL, с несколькими типами индексов: MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW. Она поддерживает распространенные метрики расстояния: евклидово расстояние (L2), внутреннее произведение (IP), косинусное сходство. Векторный движок MSTG от MyScale использует NVMe SSD для увеличения плотности данных.
Данные
Vespa может обрабатывать различные типы данных, от простых чисел до сложных структур. Она отлично справляется с одновременной обработкой нескольких типов поиска, поэтому хорошо подходит для приложений, которым нужно комбинировать разные поисковые подходы.
MyScale ориентирована на структурированные и векторные данные с сильным акцентом на временные ряды и аналитику в реальном времени. Она использует архитектуру OLAP-базы данных для векторизованной обработки данных, поэтому разработчики могут работать как со структурированными, так и с векторными данными с помощью привычных SQL-запросов.
Производительность и масштабируемость
Vespa может автоматически масштабироваться на несколько машин. Система автоматически распределяет рабочие нагрузки и адаптируется к изменениям объёма данных и моделей трафика. Автомасштабирование помогает оптимизировать использование ресурсов и затраты.
MyScale использует высокопроизводительную архитектуру ClickHouse для масштабируемости. Их проприетарный векторный движок MSTG заявляет о лучшей производительности и экономической эффективности по сравнению со специализированными векторными базами данных, особенно при использовании NVMe SSD.
Интеграция и опыт разработчика
Vespa — это полноценное поисковое решение, которое может обрабатывать несколько типов поиска без дополнительных инструментов. Но информации об интеграции с другими системами нет.
MyScale выделяется подходом SQL-first. Разработчики, знакомые с SQL, могут начать работать с векторным поиском без изучения новых языков запросов. MyScale Telemetry для мониторинга и отладки LLM-систем упрощает сопровождение и оптимизацию приложений.
Инфраструктура
Автомасштабирование и распределение рабочих нагрузок Vespa могут помочь оптимизировать использование ресурсов и снизить операционные затраты. Система адаптируется к фактическим паттернам использования.
MyScale объединяет SQL-базу данных, векторную базу данных и полнотекстовый поиск в одной системе, что может снизить затраты на инфраструктуру и обслуживание. Их векторный движок MSTG эффективно использует NVMe SSD, что также может помочь с соотношением цены и производительности.
Когда выбирать каждую технологию
Vespa особенно хорошо подходит для приложений, которым нужно, чтобы несколько типов поиска бесшовно работали вместе, например для e-commerce-платформ, объединяющих поиск по сходству товаров, текстовый поиск и структурированные фильтры. Её автоматическое масштабирование и кастомный C++-движок делают её идеальной для крупномасштабных приложений, где нужно обрабатывать сложные запросы по разным типам данных, сохраняя высокую производительность.
MyScale лучше всего подходит командам, которые уже используют SQL-базы данных и хотят добавить возможности векторного поиска без изучения новых языков запросов. Она особенно сильна для приложений, связанных с данными временных рядов, аналитикой в реальном времени и AI-driven insights, особенно когда вам нужен детальный мониторинг ваших LLM-систем и вы хотите сохранить простой технологический стек.
Заключение
И Vespa, и MyScale предлагают убедительные возможности для векторного поиска, но идут к этому разными путями. Сильная сторона Vespa — в её едином подходе к поиску, автоматическом масштабировании и способности обрабатывать сложные структуры документов с несколькими векторными полями. MyScale выделяется подходом SQL-first, специализированными вариантами векторной индексации и встроенными инструментами мониторинга для LLM-систем. Ваш выбор должен соответствовать экспертизе вашей команды, существующей инфраструктуре и конкретным требованиям к обработке данных, производительности и масштабируемости. Рассмотрите возможность запуска бенчмарков с вашими реальными данными и паттернами использования, прежде чем принимать окончательное решение.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Vespa и MyScale, 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 счёте 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 распределённых системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных на ваших собственных
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 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.
Скачайте VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие статьи в блоге, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Build Multimodal Search for 3D Assets with Tripo and Zilliz Cloud
Generate 3D assets with Tripo, then search them by text, image, and metadata with multimodal embeddings and Zilliz Cloud.
How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.
8 Latest RAG Advancements Every Developer Should Know
Explore eight advanced RAG variants that can solve real problems you might be facing: slow retrieval, poor context understanding, multimodal data handling, and resource optimization.
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.