Vespa против Vearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Vespa и Vearch, 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 характеристики 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 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 важную 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Vespa и Vearch — это специализированные векторные базы данных. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Vespa: обзор и ключевая технология
Vespa — это мощная поисковая система и векторная база данных, которая может обрабатывать несколько типов поиска одновременно. 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 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 в документы любое количество векторных полей, и Vespa будет быстро выполнять поиск по ним. Она даже может работать со специальными типами векторов, называемыми тензорами, которые полезны для представления таких вещей, как многокомпонентные эмбеддинги документов. Vespa разумно подходит к хранению и поиску этих векторов, поэтому может обрабатывать действительно большие объемы данных без замедления.
Vespa создана, чтобы быть сверхбыстрой и эффективной. 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 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 объем трафика и данных.
Еще одна замечательная особенность Vespa заключается в том, что она может автоматически масштабироваться, чтобы обрабатывать больше 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 адаптироваться к изменениям объема данных или трафика, что может помочь сэкономить на затратах. Это делает ее отличным выбором для компаний, которым нужна поисковая система, способная расти вместе с ними со временем.
Что такое Vearch? Обзор и базовая технология
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужны быстрые и эффективные поиски по сходству. Это как усиленная база данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми непростыми векторными эмбеддингами, на которых основана значительная часть современных AI-технологий.
Одна из самых крутых особенностей Vearch — это гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или текст), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Поэтому вы можете выполнять сложные поиски вроде «найти товары, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». И это быстро — речь идет о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch разработан так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную конфигурацию, как команда компьютеров, работающих вместе. У вас есть разные типы узлов (master, router и partition server), которые выполняют разные задачи — от управления метаданными до хранения и вычисления данных. Это позволяет Vearch горизонтально масштабироваться и оставаться надежным по мере роста ваших данных. Вы можете добавлять больше машин, чтобы обрабатывать больше данных или трафика, без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть несколько приятных функций, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в свой индекс в реальном времени, так что результаты поиска всегда будут актуальными. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что удобно для сложных данных. Также есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования. Vearch гибок в отношении методов индексирования (IVFPQ и HNSW) и поддерживает версии как для CPU, так и для GPU, чтобы вы могли оптимизировать его под свое конкретное оборудование и сценарий использования. Независимо от того, создаете ли вы рекомендательную систему, поиск похожих изображений или любое AI-приложение, которому нужно быстрое сопоставление по сходству, Vearch дает вам инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия
Поисковые возможности и производительность
И Vespa, и Vearch выполняют векторный поиск, но разными способами. Vespa объединяет поиск по векторам, тексту и структурированным данным в одной системе запросов. Это означает, что вы можете выполнять поиск по разным типам данных за один раз, что очень полезно для сложных приложений, которым нужно сочетать традиционный поиск с векторным сходством.
Vearch — это векторный поиск с акцентом на запросы на основе сходства. Он поддерживает методы индексирования IVFPQ и HNSW, поэтому у вас есть гибкость в том, как подходить к векторному индексированию. Одно из преимуществ Vearch — поддержка GPU-ускорения, которая может значительно повысить производительность поиска при наличии соответствующего оборудования.
Управление данными
Управление данными в Vespa основано на структурированной модели документов. Вы можете объединять векторы с традиционными полями, а система плавно обрабатывает индексирование и обновления в реальном времени. Она поддерживает тензорные операции, так что вы можете выполнять сложные манипуляции с векторами, что может быть очень полезно в продвинутых приложениях машинного обучения.
Vearch очень прост в управлении данными. Он также поддерживает несколько векторных полей и обновления в реальном времени, но поскольку он ориентирован на векторные данные, у него меньше сложности в определении схемы. Система имеет встроенную проверку данных и гибкие определения схем, которые могут адаптироваться к различным сценариям использования.
Архитектура масштабируемости
Распределенная архитектура Vespa обеспечивает масштабируемость за счет автоматического шардинга и репликации. Система позволяет независимо масштабировать узлы контента и обслуживания и имеет встроенную балансировку нагрузки, которая управляет распределением запросов. Одним из преимуществ является то, что Vespa не требует внешней службы координации, поэтому она упрощает операционные накладные расходы.
Vearch имеет архитектурный дизайн с 3 типами узлов. Master-узлы управляют кластером, router-узлы обрабатывают запросы, а partition-серверы хранят и вычисляют данные. Такое разделение ответственности позволяет масштабировать отдельные части вашей системы. Архитектура поддерживает горизонтальное масштабирование за счет добавления partition, но требует больше ручного управления по сравнению с Vespa.
Интеграция и экосистема
Vespa имеет полноценную экосистему интеграций. Ее REST API охватывают все операции и имеют нативные Java API для более глубокой интеграции. Она также имеет Kubernetes-операторы и встроенное обслуживание моделей машинного обучения, поэтому очень хорошо подходит для современной облачной нативной архитектуры.
Vearch имеет ограниченные точки интеграции с HTTP API и поддержку языков через свой Python SDK и клиентскую библиотеку Go. Хотя вариантов интеграции меньше по сравнению с Vespa, они покрывают наиболее распространенные сценарии использования и имеют простое развертывание в Docker.
Соображения стоимости и эксплуатации
Структура затрат этих систем сильно различается. Vespa имеет варианты самостоятельного хостинга и облака через Vespa Cloud с линейным масштабированием ресурсов и встроенными функциями оптимизации. Это может помочь управлять затратами по мере роста, но корпоративные функции предоставляются за дополнительную плату.
Vearch, будучи только self-hosted, имеет стоимость, привязанную к вашему выбору инфраструктуры. Требования к оборудованию зависят от типа индекса, и если вы планируете использовать функции ускорения, необходимо учитывать стоимость GPU. Более простая архитектура может означать более низкие операционные затраты для небольшого развертывания.
Реализация безопасности
Vespa имеет комплексное TLS-шифрование, ролевое управление доступом и поддержку мультиарендности. Она использует аутентификацию на основе сертификатов, что является безопасностью корпоративного уровня, подходящей для чувствительных приложений.
Vearch имеет базовые механизмы аутентификации и варианты сетевой изоляции. Хотя ее функции безопасности более ограничены по сравнению с Vespa, она покрывает основные требования для большинства приложений. Она также имеет пользовательские плагины безопасности для дополнительной гибкости.
Когда выбирать каждую
Vespa: лучшие сценарии использования
Vespa — лучший выбор для крупномасштабных корпоративных приложений, которым нужно сочетать несколько типов поиска. Она отлично проявляет себя в сценариях, где нужно искать по векторам, тексту и структурированным данным в реальном времени, например на платформах электронной коммерции с персонализированными рекомендациями товаров, контентных платформах с семантическим поиском со строгой фильтрацией по метаданным или в рекомендательных системах, которым нужно балансировать сопоставление по сходству с бизнес-правилами. Ее строгие гарантии согласованности и возможности автоматического масштабирования делают ее идеальной для критически важных приложений, которые обрабатывают чувствительные данные или требуют высокой доступности.
Vearch: лучшие сценарии использования
Vearch лучше всего подходит для специализированных приложений векторного поиска, где GPU-ускорение может обеспечить значительный прирост производительности. Он идеален для узконаправленных сценариев, таких как поиск похожих изображений, сравнение эмбеддингов документов или рекомендательные системы на базе ИИ, которые в основном полагаются на векторные операции. Организации с существующей GPU-инфраструктурой или создающие ИИ-приложения, которым нужно быстрое сопоставление по сходству без сложной фильтрации, сочтут простое развертывание Vearch и оптимизацию для векторных операций преимуществом. Его более легкая архитектура и специализированная направленность делают его отличным выбором для проектов, где векторный поиск является главным требованием.
Заключение
Выбор между Vespa и Vearch в конечном счете сводится к вашим техническим требованиям, операционным возможностям и бизнес-потребностям. Vespa — это комплексное решение для сложных крупномасштабных приложений, которым нужны несколько типов поиска и корпоративные функции, тогда как Vearch специализируется на векторном поиске с GPU-ускорением и более простым развертыванием. При принятии решения учитывайте масштаб вашего приложения, требования к поиску, инфраструктуру и экспертизу команды. Помните, что лучший выбор — не всегда самый многофункциональный, а тот, который лучше всего соответствует вашему сценарию использования и может масштабироваться вместе с вами.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Vespa и Vearch, но для их оценки вам нужно исходить из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором для принятия 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 open-source инструмент 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 лицензирован 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 бенчмаркинга 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
We spent 8 years making vector databases faster. Then we stopped.
Rarely queried embeddings still need to stay searchable. See how Vector Lakebase enables on-demand vector search without always-on compute costs.
OpenAI o1: What Developers Need to Know
In this article, we will talk about the o1 series from a developer's perspective, exploring how these models can be implemented for sophisticated use cases.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.
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.