Weaviate против Rockset: 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 Rockset — два варианта в этой области. Эта статья сравнивает эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Weaviate 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 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.
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 решающую 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Weaviate — это специализированная векторная база данных, а Rockset — база данных для поиска и аналитики. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
Weaviate: обзор и базовая 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 конфиденциальности 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 обеспечить векторный поиск по большим наборам данных. Weaviate также поддерживает объединение векторного поиска с традиционными фильтрами, что позволяет выполнять мощные гибридные запросы, использующие 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 баланса 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 работы над proof-of-concept. Целевая аудитория Weaviate — инженеры-программисты, создающие AI-приложения, дата-инженеры, работающие с большими наборами данных, и специалисты по данным, внедряющие модели машинного обучения. Weaviate упрощает семантический поиск, рекомендательные системы, классификацию контента и другие AI-функции.
Weaviate разработан для горизонтального масштабирования, поэтому он может обрабатывать большие наборы данных и высокие нагрузки запросов, распределяя данные между несколькими узлами 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 миллиардов векторов
- Требуется ручное управление для недавно выпущенных вариантов многоуровневого хранения
- Горизонтальное масштабирование требует помощи инженеров Weaviate и не может выполняться автоматически
Последний пункт особенно важен, поскольку он означает, что организациям необходимо заранее планировать и выделять время на операции масштабирования, чтобы не приблизиться к ограничениям системы без должной подготовки.
Rockset: обзор и основная технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные embeddings. Ее сильная сторона — прием, индексирование и выполнение запросов к данным в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны актуальные до последней секунды инсайты. Rockset поддерживает как потоковый, так и пакетный прием данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых функций Rockset — Converged Indexing, построенный на изменяемом RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, поэтому это сверхэффективно для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40MB и поддерживает размерность векторов до 200,000, поэтому он подходит для широкого спектра сценариев использования векторных embeddings.
Векторный поиск встроен в ядро Rockset. Он поддерживает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN) и использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости. Rockset не зависит от алгоритма, 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 один. Это означает, что вы можете обрабатывать широкий диапазон шаблонов запросов «из коробки». Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь запроса. Может выполнять поиск по нескольким ANN-полям, поддерживает мультимодальные модели и имеет как SQL, так и REST API для интерфейса запросов.
Ключевые различия
При выборе между Weaviate и Rockset в качестве инструментов векторного поиска нужно знать различия. Оба мощные, но преуспевают в разных областях. Давайте сравним их по нескольким ключевым аспектам, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
Weaviate использует индексирование HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для векторного поиска, которое быстрое и точное на больших наборах данных. Он также поддерживает гибридный поиск, сочетая векторное сходство с традиционными фильтрами.
Rockset предлагает методы поиска K-Nearest Neighbors (KNN) и Approximate Nearest Neighbors (ANN). Он использует распределенный индекс FAISS для масштабируемости и может динамически выбирать между KNN и ANN для лучшей производительности.
Данные
Weaviate работает с мультимодальными данными, поддерживает различные типы, такие как текст, изображения, аудио, видео. Он предназначен для обработки больших наборов данных.
Rockset отлично справляется с обработкой данных в реальном времени. Он может получать и индексировать структурированные и неструктурированные данные, включая векторные эмбеддинги, за считанные секунды. Rockset может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture за 1–2 секунды.
Масштабируемость и производительность
Weaviate может масштабироваться горизонтально, распределяя данные между несколькими узлами в кластере. Но масштабирование за пределы миллиардов векторов потребует помощи инженеров Weaviate.
У Rockset есть Converged Index, который объединяет поисковые, ANN, колоночные и строковые индексы. Это позволяет ему обрабатывать множество шаблонов запросов. Rockset создан для поиска и аналитики в реальном времени, поэтому он хорошо подходит для приложений, которым нужны актуальные до секунды инсайты.
Гибкость и настройка
У Weaviate есть встроенные плагины для эмбеддингов и reranking, что упрощает разработку. У него есть как RESTful, так и GraphQL API, поэтому у разработчиков есть гибкость в том, как взаимодействовать с базой данных.
Rockset не привязан к конкретному алгоритму, поэтому пользователи могут выбрать собственную реализацию поиска. Он поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск с оптимизатором, который выбирает лучший путь выполнения запроса.
Интеграция и экосистема
Weaviate имеет глубокую интеграцию с экосистемой GenAI, поэтому он хорошо подходит для AI-приложений, семантического поиска, рекомендательных систем и классификации контента.
Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, поэтому он хорошо подходит для многих источников данных. У него есть SQL и REST API для запросов, что упрощает интеграцию с существующими системами.
Простота использования
Weaviate известен как удобный для разработчиков продукт с простой настройкой и хорошо документированными API. Поэтому он является хорошей отправной точкой для тех, кто только знакомится с векторным поиском.
Простота использования Rockset обусловлена тем, что он может обрабатывать множество типов данных и шаблонов запросов из коробки. Его оптимизатор на основе стоимости может автоматически выбирать лучший метод поиска, поэтому ручная настройка может не потребоваться.
Стоимость
Информация о ценах не предоставлена, но горизонтальное масштабирование Weaviate требует ручного управления и помощи их инженеров. Это может увеличить операционные затраты для крупных развертываний.
Информация о ценах не предоставлена, но обработка в реальном времени может быть ценной для приложений, которым нужны данные в реальном времени.
Функции безопасности
Weaviate имеет ограниченные функции безопасности корпоративного уровня, поэтому он может не подойти некоторым организациям.
Когда выбирать каждый из них
Weaviate предназначен для проектов, ориентированных в первую очередь на AI, особенно тех, где есть семантический поиск, рекомендательные системы или классификация контента. Для проектов с большими мультимодальными наборами данных (текст, изображения, аудио, видео), которым нужен векторный поиск. Weaviate удобен для разработчиков и глубоко интегрирован с экосистемой GenAI, поэтому идеально подходит для команд, создающих AI с нуля или добавляющих векторный поиск в существующие системы без большого объема конфигурации.
Rockset предназначен для сценариев, которым нужны обработка данных и аналитика в реальном времени. Когда нужно получать, индексировать и запрашивать данные с нулевой задержкой, это подходящий выбор. Для приложений, которым нужны актуальные до секунды инсайты. Rockset подходит для высокоскоростных потоков событий, частых обновлений данных или случаев, когда нужно сочетать векторный поиск со сложными SQL-запросами. Он может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные и выполнять обработку в реальном времени, поэтому это отличный выбор для современных приложений с интенсивной работой с данными, которым нужны немедленные практические инсайты.
Заключение
Weaviate предназначен для AI-ориентированного подхода, векторного поиска с хорошей масштабируемостью и поддержкой мультимодальных данных. Он прост и интегрирован с экосистемой, поэтому хорошо подходит для разработки AI-приложений. Rockset предназначен для обработки данных и аналитики в реальном времени, универсален для высокоскоростных потоков данных и сложных шаблонов запросов. Выбирайте Weaviate, если вы создаёте AI-приложения и векторный поиск, и Rockset, если вашим приоритетом являются обработка и аналитика в реальном времени. В конечном счёте ваш выбор должен соответствовать потребностям вашего проекта с учётом объёма данных, частоты обновлений, сложности запросов и баланса между векторным и традиционным поиском.
Хотя эта статья предоставляет обзор Weaviate и Rockset, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счёте тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходим для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределённых системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, разработанный 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 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 отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован под open-source лицензией 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 бенчмарков или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью 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
VDBBench Adds Cost-Aware Benchmarking for Vector Databases
Compare Zilliz Cloud, Pinecone, and turbopuffer with VDBBench cost-aware vector database benchmarks across latency, freshness, multitenancy, and cold starts.
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.
Demystifying the Milvus Sizing Tool
Explore how to use the Sizing Tool to select the optimal configuration for your Milvus deployment.
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.