Weaviate против Vald: 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 все более важным. Weaviate и Vald — 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 Vald, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запросов к высокоразмерным 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.
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 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 и Vald являются специализированными векторными базами данных. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Weaviate: обзор и базовая 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 конфиденциальности данных. Эти функции призваны помочь разработчикам с разным уровнем навыков более эффективно создавать, итеративно улучшать и масштабировать приложения ИИ.
Одним из преимуществ Weaviate является быстрый и точный поиск по сходству. Она использует индексирование HNSW (Hierarchical Navigable Small World), чтобы обеспечить векторный поиск по большим наборам данных. Weaviate также поддерживает объединение векторного поиска с традиционными фильтрами, позволяя 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 точка входа 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 проверке концепции. Целевая аудитория Weaviate — инженеры-программисты, создающие AI-приложения, инженеры данных, 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 спроектирован для горизонтального масштабирования, поэтому он может обрабатывать большие наборы данных и высокие нагрузки 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 моментов:
- Ограниченные функции безопасности корпоративного уровня
- Потенциальные проблемы масштабируемости с наборами данных из многих 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 планировать заранее и выделять время на операции масштабирования, чтобы не приблизиться к пределам своей системы без должной подготовки.
Vald: обзор и базовая технология
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для обработки миллиардов векторов и может легко расти по мере увеличения ваших потребностей. Интересная особенность Vald в том, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших особенностей Vald — то, как он обрабатывает индексацию. Обычно, когда вы строите индекс, всё должно останавливаться. Но Vald устроен умно: он распределяет индекс по разным машинам, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных индекса, так что вам не нужно беспокоиться о потере всего, если что-то пойдет не так.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать, как данные поступают и выходят, чтобы он хорошо работал с gRPC. Он также создан для плавной работы в облаке, поэтому вы можете легко добавить больше вычислительной мощности или памяти, когда это понадобится. Vald распределяет ваши данные по нескольким машинам, что помогает ему обрабатывать огромные объемы информации.
Еще один полезный прием Vald — репликация индекса. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если у одной машины возникнет проблема, ваши поисковые запросы всё равно будут работать нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, так что вам не нужно об этом беспокоиться. Всё это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надежно искать по огромным объемам векторных данных.
Ключевые различия
Методология поиска
Weaviate использует HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для быстрого поиска по сходству. Он поддерживает гибридные запросы, объединяя векторный поиск с фильтрами. Поэтому вы можете искать по семантическому сходству и по конкретным атрибутам данных.
Vald использует NGT (Neighborhood Graph and Tree) для быстрого приближенного поиска ближайших соседей. Он может обрабатывать миллиарды векторов.
Данные
Weaviate поддерживает текст, изображения, аудио, видео. Мультимодальные данные и гибкое моделирование данных. Вы можете определять схемы для своих данных, чтобы работать со структурированными и полуструктурированными данными.
Vald ориентирован на векторные данные. Хотя он может обрабатывать большое количество векторов, он не поддерживает другие типы данных или структурированные данные так, как это делает Weaviate.
Масштабируемость и производительность
Weaviate может масштабироваться горизонтально, распределяя данные по нескольким узлам в кластере. Но для очень больших наборов данных (многие миллионы векторов) некоторые пользователи сообщали о проблемах масштабирования. Масштабирование требует участия инженеров Weaviate и не может выполняться автоматически.
Vald изначально создан для высокой масштабируемости. Он может обрабатывать миллиарды векторов и масштабируется в соответствии с вашими потребностями. Vald использует распределённую индексацию, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса.
Гибкость и кастомизация
Weaviate обладает хорошей гибкостью благодаря GraphQL и RESTful API. У него есть различные плагины для embeddings и reranking, поэтому вы можете настроить свою поисковую систему.
Vald позволяет настраивать ввод и вывод данных и хорошо работает с gRPC. Он разработан так, чтобы вписываться в разные конфигурации и облачные среды.
Интеграция и экосистема
Weaviate имеет глубокую интеграцию с экосистемой GenAI, поэтому он подходит для AI-приложений, семантического поиска, рекомендательных систем и классификации контента.
Vald разработан для работы в облачных средах и с gRPC, но может не иметь такого количества интеграций в AI-экосистеме, как Weaviate.
Простота использования
Weaviate известен своим подходом, удобным для разработчиков, простой настройкой и хорошо документированными API. Это хорошая отправная точка для разработчиков, которые только знакомятся с векторным поиском.
Vald, хотя и мощный, имеет более крутую кривую обучения, поскольку он ориентирован на высокопроизводительный векторный поиск в больших масштабах.
Стоимость
И Weaviate, и Vald являются open-source, поэтому основными затратами будут инфраструктура и обслуживание. У Weaviate есть управляемый сервис, который может снизить операционные затраты, но увеличить прямые расходы.
Vald может быть более экономически эффективным для очень больших наборов данных.
Функции безопасности
Weaviate имеет некоторые функции безопасности, но не корпоративного уровня. У него есть аутентификация и контроль доступа, но расширенные функции безопасности ограничены.
Когда выбирать каждый из них
Weaviate — лучший выбор для проектов, которым нужна гибкая векторная база данных с сильной интеграцией в AI-экосистему. Он идеально подходит для разработчиков, создающих AI-приложения, системы семантического поиска или рекомендательные движки при работе с разными типами данных, такими как текст, изображения и аудио. Weaviate отлично подходит, когда вам нужно объединить векторный поиск с традиционными запросами к базе данных и вы хотите простое в использовании решение для команд, которые только начинают работать с векторным поиском.
Vald — лучший вариант для проектов с огромными векторными наборами данных, особенно когда масштабируемость и скорость поиска имеют ключевое значение. Он идеально подходит для приложений, которым нужно обрабатывать миллиарды векторов, таких как крупномасштабный поиск похожести в e-commerce, рекомендации контента для больших платформ или обнаружение аномалий в реальном времени в огромных наборах данных. Распределённая архитектура Vald делает его отличным выбором для команд, создающих высокопроизводительные cloud native приложения, которым нужен надёжный векторный поиск.
Итоги
Weaviate отлично подходит благодаря простоте использования, гибкости при работе с разными типами данных и сильной интеграции в AI-экосистему. Vald хорош своей чистой производительностью и масштабируемостью. Выбирайте Weaviate, если вам нужны универсальность и простота интеграции, особенно для проектов малого и среднего размера. Выбирайте Vald, если вам нужно обрабатывать огромные векторные наборы данных с высокой производительностью и масштабируемостью. Помните, лучший выбор зависит от конкретных потребностей вашего проекта: объёма данных, сложности поиска и интеграции с существующими системами.
Хотя эта статья даёт обзор Weaviate и Vald, 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 итоге тщательный бенчмаркинг на конкретных наборах данных и шаблонах запросов будет необходим для принятия обоснованного 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 инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом, 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 векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или неподтвержденные сведения.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован по открытой 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 сравнительного тестирования или получить результаты производительности на 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
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
Zilliz Cloud Audit Logs Goes GA: Security, Compliance, and Transparency at Scale
Zilliz Cloud Audit Logs are now GA, giving enterprises real-time visibility, compliance-ready trails, and stronger security across AWS, GCP, and Azure.
AI Agents Are Quietly Transforming E-Commerce — Here’s How
Discover how AI agents transform e-commerce with autonomous decision-making, enhanced product discovery, and vector search capabilities for today's retailers.
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.