Vespa против Rockset: выбор подходящей векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Vespa и Rockset, 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 сходства, 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 генерации с дополненным извлечением (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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в малом масштабе.
Vespa — это специализированная векторная база данных. Rockset — это база данных для поиска и аналитики с возможностями векторного поиска в качестве дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Vespa: обзор и ключевая технология
Vespa — это мощная поисковая система и векторная база данных, способная 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 по таким параметрам, 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 в свои документы 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 эмбеддинги документов, состоящие из нескольких частей. 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 работать плавно даже при добавлении новых данных или одновременной обработке большого количества поисковых запросов. Это делает ее отличным выбором для крупных реальных приложений, которым необходимо обрабатывать большой трафик и данные.
Еще одна интересная особенность Vespa заключается в том, что она может автоматически масштабироваться, чтобы обрабатывать больше данных или трафика. Вы можете добавить больше компьютеров в свою установку 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.
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Ее сильная сторона — получение, индексирование и запрос данных в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны актуальные до последней секунды инсайты. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых особенностей Rockset — Converged Indexing, построенная на изменяемой RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, поэтому она очень эффективна в сценариях, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40 МБ и поддерживает размерность векторов до 200 000, поэтому хорошо подходит для широкого спектра сценариев использования векторных эмбеддингов.
В Rockset векторный поиск встроен в ядро. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не привязан к алгоритму, поэтому вы можете выбрать собственную реализацию поиска. Оптимизатор на основе стоимости может динамически выбирать между методами поиска KNN и ANN для оптимальной производительности.
Уникальность Rockset для векторного поиска заключается в Converged Index, который объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы в одном. Это означает, что вы можете из коробки обрабатывать широкий спектр шаблонов запросов. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь запроса. Может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживает мультимодальные модели и имеет как SQL, так и REST API для интерфейса запросов.
Ключевые различия
При выборе между Vespa и Rockset для векторного поиска вам нужно понимать, как каждая из них обрабатывает разные аспекты поиска и управления данными. Давайте сравним их по ключевым областям, чтобы помочь вам принять решение.
Поиск и производительность
Vespa имеет поисковый движок на базе C++, который объединяет поиск по векторам, тексту и структурированным данным в одном запросе. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, смешивающие разные типы поиска, без потери производительности. В частности, для векторного поиска Vespa поддерживает несколько векторных полей на документ и высокоразмерные тензоры.
Rockset использует другой подход со своей системой Converged Indexing, построенной на RocksDB. Она поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) с распределенным индексом FAISS для масштабирования. Векторный поиск Rockset поддерживает до 200 000 измерений и имеет оптимизатор, который выбирает между KNN и ANN на основе запроса.
Управление данными и обновления
Vespa обрабатывает обновления данных в реальном времени. Ее архитектура позволяет выполнять непрерывные обновления, сохраняя производительность поиска. Вы можете обновлять как векторные эмбеддинги, так и метаданные без перестроения индексов.
Rockset создана для обработки данных в реальном времени с задержкой загрузки 1–2 секунды. Ее основа на изменяемой RocksDB позволяет быстро обновлять векторы и метаданные. Система может обрабатывать документы размером до 40 МБ, поэтому подходит для различных типов данных.
Масштабирование и архитектура
Vespa использует автоматическое шардирование и репликацию для распределения данных по узлам. Вы можете добавлять узлы в свой кластер, и Vespa выполнит ребалансировку данных за вас. Такое горизонтальное масштабирование сохраняет производительность по мере роста ваших данных.
Rockset распределённая архитектура распределяет вычисления по кластеру. Converged Index объединяет несколько типов индексов (поисковый, ANN, колоночный, строковый) в одну систему, чтобы вы могли выполнять запросы по разным шаблонам.
Интеграции и API
Vespa имеет как REST, так и пользовательские API для интеграции. У неё есть клиентские библиотеки для популярных языков программирования, а также поддержка пользовательских плагинов для расширяемости.
Rockset имеет SQL и REST API, поэтому он доступен для команд, знакомых с SQL. Он хорошо интегрируется с источниками потоковых данных и поддерживает каналы change data capture (CDC).
Когда выбирать каждый из них
Выбирайте Vespa, когда вам нужен поиск по векторным, текстовым и структурированным данным в масштабе. Она предназначена для production-систем, которым нужны обслуживание в реальном времени, сложные комбинации запросов и точный контроль над ранжированием и релевантностью. Vespa отлично подходит для таких сценариев, как рекомендательные системы, поиск товаров, обнаружение контента и AI-приложения, где нужно сочетать традиционный поиск с векторной схожестью. Self-hosted вариант идеально подходит для компаний, которым нужен полный контроль над своей инфраструктурой и которые обладают технической экспертизой для её управления.
Rockset — лучший выбор, когда вам нужна обработка данных в реальном времени и векторный поиск с нулевыми операционными накладными расходами. Он отлично подходит для приложений, которым нужны быстрое поступление данных, частые обновления векторов и метаданных, а также запросы на основе SQL. Rockset идеально подходит для аналитики в реальном времени, event-driven приложений и сценариев, где нужно объединять векторный поиск с потоками live-данных. Управляемый сервис отлично подходит для команд, которые хотят создавать приложения, а не управлять инфраструктурой.
Резюме
И Vespa, и Rockset предлагают мощный векторный поиск, но сильны в разных областях. Vespa отлично справляется с унифицированным поиском, широкой кастомизацией и сложными мультимодальными запросами в масштабе. Rockset силён в обработке данных в реальном времени, SQL и управляемом сервисе, который снижает операционные накладные расходы. Ваш выбор между ними должен соответствовать вашим требованиям к свежести данных, сложности запросов, операционным ресурсам и потребностям масштабирования. При принятии решения учитывайте экспертизу вашей команды, существующую инфраструктуру, бюджет и долгосрочное обслуживание.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Vespa и Rockset, но для их оценки вам нужно проводить оценку исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счёте 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 распределённых системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
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 разные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит их сценариям 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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарков 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
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.
What Exactly Are AI Agents? Why OpenAI and LangChain Are Fighting Over Their Definition?
AI agents are software programs powered by AI that can perceive their environment, make decisions, and take actions to achieve a goal—often autonomously.
Balancing Precision and Performance: How Zilliz Cloud's New Parameters Help You Optimize Vector Search
Optimize vector search with Zilliz Cloud’s level and recall features to tune accuracy, balance performance, and power AI applications.
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.