Weaviate против ClickHouse: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Weaviate и ClickHouse — два варианта в этой области. В этой статье эти технологии сравниваются, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Weaviate и ClickHouse, 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 характеристики 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 для 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) и Weaviate
- 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 небольшого масштаба.
Weaviate — это специализированная векторная база данных, а ClickHouse — ориентированная на столбцы база данных с открытым исходным кодом и возможностями векторного поиска в виде надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Weaviate: обзор и основная технология
Weaviate — это векторная база данных с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения разработки 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 создавать, итеративно улучшать и масштабировать приложения ИИ более эффективно.
Одной из сильных сторон Weaviate является быстрый и точный поиск по сходству. Она использует индексирование HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для обеспечения векторного поиска 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 входная 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 проверки концепции. Целевая аудитория Weaviate — инженеры-программисты, создающие AI-приложения, дата-инженеры, 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 production-сред есть несколько моментов, которые следует учитывать:
- Ограниченные функции безопасности корпоративного уровня
- Потенциальные проблемы масштабируемости с наборами данных из нескольких миллиардов векторов
- Требуется ручное управление для недавно выпущенных вариантов многоуровневого хранилища
- Горизонтальное масштабирование требует помощи инженеров Weaviate и не может выполняться автоматически
Последний пункт особенно примечателен, поскольку он означает, что организациям необходимо планировать заранее и выделять время на операции масштабирования, чтобы не приблизиться к пределам своей системы без надлежащей подготовки.
ClickHouse: обзор и основа
ClickHouse — это open-source OLAP-база данных для аналитики в реальном времени с полной поддержкой SQL и быстрой обработкой запросов. Она отлично подходит для аналитических запросов благодаря полностью параллелизированному конвейеру запросов и может быстро выполнять векторный поиск. У нее высокая степень сжатия (настраиваемая с помощью кодеков), поэтому она может хранить и запрашивать большие наборы данных. Одно из ее главных преимуществ заключается в том, что она может обрабатывать наборы данных размером в несколько ТБ, не будучи ограниченной памятью, поэтому это отличный инструмент для пользователей с большими объемами векторных данных. Также поддерживает фильтрацию и агрегацию по метаданным, так что вы можете запрашивать векторы и их метаданные.
ClickHouse имеет функциональность векторного поиска через SQL, где операции векторного расстояния работают так же, как любые другие SQL-функции. Поэтому вы можете сочетать это с традиционной фильтрацией и агрегацией. Отлично подходит для сценариев, где нужно запрашивать векторные данные вместе с метаданными или другой информацией. Также имеет экспериментальные индексы Approximate Nearest Neighbour (ANN) для более быстрого (но приблизительного) сопоставления. И точное сопоставление через линейное сканирование строк с параллельной обработкой для скорости и эффективности.
ClickHouse отлично подходит для векторного поиска, когда вам нужно сочетать сопоставление векторов с фильтрацией или агрегацией по метаданным. Особенно для очень больших наборов векторных данных, которые необходимо обрабатывать параллельно на нескольких ядрах CPU. ClickHouse также хорош, когда вам нужна поддержка SQL, а ваш набор векторных данных слишком велик, чтобы поместиться в индексы, работающие только в памяти. Кроме того, если у вас уже есть связанные данные в ClickHouse или вы не хотите изучать еще один инструмент для управления миллионами векторов, ClickHouse может сэкономить вам время и ресурсы. Быстрое параллелизированное точное сопоставление и обработка больших наборов данных — это то, в чем ClickHouse силен, поэтому он предназначен для продвинутых пользователей поиска.
ClickHouse — это платформа общего назначения для векторного поиска, особенно для больших наборов данных, которым требуется параллельная обработка, и когда вы сочетаете векторный поиск с фильтрацией и агрегацией на основе SQL. Не так хорош, как специализированные векторные базы данных для небольших наборов данных, ограниченных памятью, или сценариев с высоким QPS, но может обрабатывать сложные запросы, включая метаданные, поэтому отлично подходит для разработчиков, которые знают SQL и нуждаются в быстром векторном поиске.
Ключевые различия: Weaviate vs ClickHouse для векторного поиска
При выборе инструмента для векторного поиска полезно знать различия между Weaviate и ClickHouse. У обоих есть сильные стороны для разных сценариев использования, поэтому давайте сравним их по нескольким ключевым аспектам.
Методология поиска
Weaviate использует индексирование HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для быстрого и точного поиска по сходству. Также поддерживает гибридные запросы, объединяя векторный поиск с традиционными фильтрами. Поэтому вы можете выполнять поиск на основе семантического сходства и конкретных атрибутов данных.
ClickHouse поддерживает векторный поиск через SQL. Он рассматривает операции вычисления векторного расстояния как любые другие SQL-функции, поэтому вы можете объединять их с традиционной фильтрацией и агрегацией. ClickHouse также имеет экспериментальные индексы Approximate Nearest Neighbor (ANN) для более быстрого, но приблизительного сопоставления, а также точное сопоставление через линейное сканирование строк с параллельной обработкой.
Данные
Weaviate поддерживает мультимодальные данные, работает с различными типами данных: текстом, изображениями, аудио, видео — в зависимости от используемых модулей векторизации. Имеет встроенные плагины для эмбеддингов и реранжирования, что упрощает разработку.
ClickHouse разработан для аналитики в реальном времени с полной поддержкой SQL. Он может эффективно обрабатывать структурированные данные и поддерживает фильтрацию и агрегацию по метаданным. Поэтому вы можете запрашивать векторы наряду с другими типами данных.
Масштабируемость и производительность
Weaviate разработан для горизонтального масштабирования, данные распределяются между несколькими узлами в кластере. Но для наборов данных с миллиардами векторов существуют проблемы масштабируемости. Горизонтальное масштабирование требует помощи инженеров Weaviate и не может выполняться автоматически.
ClickHouse может обрабатывать наборы данных объемом в несколько ТБ, не будучи ограниченным памятью. Он использует полностью параллелизированные конвейеры запросов и может обрабатывать большие наборы векторных данных на нескольких ядрах CPU. Поэтому он идеально подходит для сценариев с очень большими наборами векторных данных.
Гибкость и настройка
Weaviate придерживается подхода, удобного для разработчиков, с хорошо документированными API. Имеет как RESTful, так и GraphQL API, поэтому у разработчиков есть гибкость в том, как взаимодействовать с базой данных.
ClickHouse имеет полную поддержку SQL, что удобно для пользователей, уже знакомых с SQL. Вы можете выполнять сложные запросы, которые объединяют векторный поиск с фильтрацией и агрегацией на основе SQL.
Интеграция и экосистема
Weaviate имеет глубокую интеграцию с экосистемой GenAI, поэтому он хорошо подходит для небольших проектов или proof-of-concept. Хорошо работает с различными моделями машинного обучения и AI-приложениями.
ClickHouse, будучи аналитической базой данных общего назначения, может иметь больше вариантов интеграции с инструментами обработки данных и аналитики. Но у него может быть не так много AI-специфичных интеграций, как у Weaviate.
Простота использования
Weaviate стремится упростить разработку AI-приложений и имеет простой процесс настройки, что хорошо подходит для разработчиков любого уровня. Документация и API удобны для пользователей.
ClickHouse может иметь более крутой порог входа для тех, кто не знаком с SQL или аналитическими базами данных. Но для пользователей со знанием SQL это мощный и знакомый инструмент для векторного поиска.
Стоимость
Оба являются open-source, но операционные затраты могут различаться. Ручное управление вариантами многоуровневого хранения в Weaviate и проблемы масштабируемости с очень большими наборами данных могут повлиять на долгосрочные затраты.
ClickHouse может эффективно обрабатывать большие наборы данных, не будучи ограниченным памятью, поэтому он может снизить затраты в сценариях с интенсивным использованием данных.
Безопасность
Weaviate имеет ограниченные функции безопасности корпоративного уровня, что может быть проблемой для крупных производственных сред.
Функции безопасности ClickHouse не упоминаются в предоставленной информации, поэтому вам нужно будет изучить это, если это является требованием для вашего сценария использования.
Когда использовать каждый из них
Weaviate лучше всего подходит для AI-ориентированных приложений, которым нужен семантический поиск, рекомендательные системы или классификация контента. Он идеально подходит для проектов, где ключевыми являются настройка и интеграция с моделями машинного обучения. Weaviate отлично работает с мультимодальными данными (текстом, изображениями, аудио, видео) и когда вам нужен микс векторного и традиционного поиска. Удобный для разработчиков подход и GraphQL API делают его отличным выбором для прототипирования и небольших AI-проектов.
ClickHouse лучше всего подходит для работы с массивными наборами векторных данных, особенно в многотерабайтном диапазоне. Он идеально подходит, когда нужно сочетать векторный поиск со сложными SQL-запросами, фильтрацией и агрегациями по метаданным. ClickHouse превосходен, когда требуется аналитика в реальном времени по векторным данным наряду с другими структурированными данными. Он может обрабатывать большие объемы данных, не будучи ограниченным памятью, поэтому отлично подходит для организаций с потребностями в обработке больших данных и для тех, кто предпочитает работать с SQL для векторных операций.
Резюме
Weaviate выделяется своим дизайном, ориентированным на ИИ, встроенным векторным поиском, простой интеграцией ML-моделей и удобством для разработчиков. Его сильная сторона — упрощение разработки ИИ-приложений и работа с мультимодальными данными. ClickHouse отлично подходит для массивных наборов данных, мощных векторных операций на основе SQL и работы с векторными данными наряду с традиционной аналитикой. Выбирайте между ними, исходя из вашего сценария использования, размера данных, экспертизы команды и требований к производительности. Используйте Weaviate для проектов, ориентированных на ИИ, с разнообразными типами данных, а ClickHouse — для крупномасштабных аналитических нагрузок с векторным поиском.
Хотя эта статья дает обзор Weaviate и ClickHouse, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркинговое тестирование с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходимо для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными 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 требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно 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 систему для своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или единичные свидетельства.
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 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
What Is a Vector Lakebase?
A Vector Lakebase is a unified, lake-native data architecture for AI that combines vector-database-grade serving with open lake storage, reusable lake-level indexes, and a shared semantic layer.
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.
Vector Databases vs. Document Databases
Use a vector database for similarity search and AI-powered applications; use a document database for flexible schema and JSON-like data storage.
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.