Weaviate против Aerospike: выбор подходящей векторной базы данных для ваших потребностей
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Weaviate и Aerospike — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Weaviate и Aerospike, 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.
Распространённые 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) — методике, которая повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения 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) и Weaviate
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Лёгкие векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Weaviate — это специализированная векторная база данных, а Aerospike — распределённая масштабируемая NoSQL-база данных с возможностями векторного поиска в виде надстройки. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Weaviate: обзор и ключевая технология
Weaviate — это векторная база данных с открытым исходным кодом, разработанная для упрощения создания приложений ИИ. Она предлагает встроенные возможности векторного и гибридного поиска, простую интеграцию с моделями машинного обучения и акцент на конфиденциальность данных. Эти функции призваны помочь разработчикам с разным уровнем навыков более эффективно создавать, итеративно улучшать и масштабировать приложения ИИ.
Одной из сильных сторон Weaviate является быстрый и точный поиск по сходству. Он использует индексирование HNSW (Hierarchical Navigable Small World), чтобы обеспечивать векторный поиск по большим наборам данных. Weaviate также поддерживает объединение векторного поиска с традиционными фильтрами, позволяя выполнять мощные гибридные запросы, которые используют как семантическое сходство, так и конкретные атрибуты данных.
Ключевые функции Weaviate включают:
- PQ-сжатие для эффективного хранения и извлечения
- Гибридный поиск с параметром alpha для настройки между BM25 и векторным поиском
- Встроенные плагины для embeddings и reranking, которые упрощают разработку
Weaviate — это отправная точка для разработчиков, желающих попробовать векторный поиск. Он предлагает удобный для разработчиков подход с простой настройкой и хорошо документированными API. Глубокая интеграция с экосистемой GenAI делает его подходящим для небольших проектов или работ по созданию proof-of-concept. Целевая аудитория Weaviate — инженеры-программисты, создающие AI-приложения, инженеры данных, работающие с большими наборами данных, и специалисты по данным, развертывающие модели машинного обучения. Weaviate упрощает семантический поиск, рекомендательные системы, классификацию контента и другие AI-функции.
Weaviate спроектирован для горизонтального масштабирования, поэтому он может обрабатывать большие наборы данных и высокую нагрузку запросов, распределяя данные по нескольким узлам в кластере. Он поддерживает мультимодальные данные, работает с различными типами данных (текст, изображения, аудио, видео) в зависимости от используемых модулей векторизации. Weaviate предоставляет как RESTful, так и GraphQL API для гибкости в том, как разработчики взаимодействуют с базой данных.
Однако для крупномасштабных производственных сред следует учитывать несколько факторов:
- Ограниченные функции безопасности корпоративного уровня
- Потенциальные проблемы масштабируемости с наборами данных из многих миллиардов векторов
- Требуется ручное управление недавно выпущенными вариантами многоуровневого хранения
- Горизонтальное масштабирование требует помощи инженеров Weaviate и не может выполняться автоматически
Последний пункт особенно важен, поскольку он означает, что организациям нужно заранее планировать и выделять время на операции масштабирования, чтобы не приблизиться к системным ограничениям без должной подготовки.
Что такое Aerospike? Обзор
Aerospike — это NoSQL-база данных для высокопроизводительных приложений реального времени. В нее была добавлена поддержка векторного индексирования и поиска, поэтому она подходит для сценариев использования векторных баз данных. Векторная функциональность 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 индексирования каждая запись должна иметь как минимум один вектор в указанном векторном поле индекса. Для одной записи можно иметь несколько векторов и индексов, чтобы искать по одним и тем же данным разными способами. Aerospike рекомендует назначать upsert-записи определенному set, чтобы вы могли отслеживать их и выполнять над ними операции.
У AVS уникальный способ построения индекса: он выполняется конкурентно на всех узлах AVS. В то время как обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексирования. Это выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все CPU-ядра в кластере AVS, и процесс является масштабируемым. Производительность ingestion сильно зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения.
Для каждого элемента в очереди индексирования AVS обрабатывает вектор для индексирования, 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. Индексирование использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки по принципу single instruction, multiple data.
AVS выполняет запросы во время ingestion, чтобы «предварительно гидратировать» кэш индекса, поскольку записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как запросы query, 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 высокоразмерным векторам.
Ключевые различия
При создании AI-приложений выбор Weaviate vs Aerospike Vector Search (AVS) может существенно повлиять на ваш проект. Оба решения используют разные подходы к векторному поиску и имеют разные сильные стороны для разных сценариев использования. Давайте разберём различия, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
Оба используют индексирование HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для векторного поиска, но их реализация отличается. Weaviate выделяется своим гибридным поиском, который сочетает векторную схожесть с традиционными фильтрами. С помощью параметра alpha вы можете тонко настроить баланс между результатами BM25 и векторного поиска. Реализация векторного поиска Aerospike (в настоящее время в Preview) использует специализированные аппаратные инструкции (AVX) для параллельной обработки, что может дать преимущества в производительности для определённых рабочих нагрузок.
Данные
У обоих разные философии работы с данными. Weaviate из коробки поддерживает работу с мультимодальными данными, поддерживает текст, изображения, аудио, видео через различные модули векторизации и использует PQ-сжатие для хранения и извлечения. Aerospike, построенный поверх NoSQL-базы данных, позволяет иметь несколько векторов и индексов на одну запись, так что вы можете применять разные подходы к поиску на одних и тех же данных. Одно ключевое отличие заключается в том, что Aerospike делает обновления и вставки видимыми в основной базе данных немедленно, а индексы обрабатывает асинхронно.
Масштабируемость и производительность
Платформы используют разные подходы к росту и производительности. Weaviate предлагает горизонтальное масштабирование за счёт распределения данных по узлам кластера, но вам нужно самостоятельно проектировать масштабирование — автоматического масштабирования нет. Поэтому вам нужно заранее планировать рост. Aerospike использует другой подход: выполняет параллельное построение индексов на всех узлах и обрабатывает очереди индексирования пакетами по всему кластеру. Он использует все доступные ядра CPU и предварительно прогревает кэши индексов во время загрузки данных, чтобы повысить производительность запросов, но это сильно зависит от конфигурации памяти и хранилища хоста.
Интеграция и гибкость
Платформы используют разные подходы к интеграции и настройке. Weaviate имеет REST и GraphQL API, а также встроенные плагины для embeddings и reranking, поэтому он очень доступен для различных подходов к разработке. Aerospike ориентируется на высокопроизводительные приложения реального времени и интегрировал векторный поиск в свои существующие функции базы данных. Это особенно полезно для организаций, которые уже используют Aerospike для других потребностей в базах данных.
Простота использования
Опыт разработчика у этих двух решений сильно отличается. Weaviate полностью ориентирован на developer experience благодаря простой настройке и подробной документации и является отличной отправной точкой для проектов векторного поиска. Он идеально подходит для PoC и небольших проектов. Aerospike требует большей начальной настройки, особенно в части памяти и хранилища, а его функция векторного поиска сейчас находится в Preview, поэтому вам нужно запросить ранний доступ, что может замедлить разработку.
Production
У каждого решения есть свои компромиссы для production. Weaviate имеет некоторые ограничения в корпоративных функциях безопасности и может испытывать трудности с наборами данных из многих миллиардов векторов. Требует ручного управления многоуровневым хранилищем и помощи инженеров для масштабирования, но имеет сильную интеграцию с экосистемой. Aerospike разработан для производительности корпоративного уровня, имеет надёжное масштабирование, но векторный поиск находится в Preview. Сложная начальная настройка, но подходит для крупномасштабных развёртываний.
Когда выбирать
Выбирайте Weaviate для проектов, которым нужен быстрый векторный поиск, мультимодальные данные, GraphQL или небольшие и средние наборы данных с гибридным поиском, тогда как Aerospike подходит для организаций, уже использующих базы данных Aerospike, команд с опытом в распределённых системах, очень крупномасштабных развёртываний или приложений, которым нужна аппаратно оптимизированная обработка с немедленной согласованностью для обновлений векторов.
Заключение
Weaviate выигрывает по удобству для разработчиков, поддержке мультимодальности и гибридному поиску, поэтому отлично подходит командам, которым нужны быстрое внедрение и гибкость, тогда как Aerospike выигрывает по производительности корпоративного уровня, масштабированию и немедленной согласованности, поэтому лучше подходит для крупномасштабного продакшена — в конечном счете ваш выбор должен соответствовать вашим сценариям использования, технической экспертизе и требованиям к масштабированию, и помните, что обе платформы развиваются, получая новые функции и возможности.
Выбор между Weaviate и Aerospike зависит от вашего конкретного сценария использования, характера ваших данных и будущих потребностей в масштабируемости. Обе технологии продолжают развиваться, поэтому стоит следить за их развитием, принимая решение. Помните, что в некоторых случаях гибридный подход с использованием обеих технологий может быть оптимальным решением, позволяя задействовать сильные стороны каждой из них для разных аспектов вашего приложения. Как и при любом технологическом решении, рекомендуется провести тщательное тестирование с вашими конкретными наборами данных и сценариями использования, прежде чем сделать окончательный выбор.
Использование Open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, в частности векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарков или получить результаты производительности на своих собственных наборах данных.
Быстро оцените производительность основных 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
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.
Vector Databases vs. Time Series Databases
Use a vector database for similarity search and semantic relationships; use a time series database for tracking value changes over time.
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.
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.