Weaviate против Vearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Weaviate и Vearch, 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 признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, 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 важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения таких проблем, как галлюцинации AI.
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, способными выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Weaviate и Vearch являются специализированными векторными базами данных. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Weaviate: обзор и ключевая технология
Weaviate — это векторная база данных с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения разработки AI-приложений. Она предлагает встроенные возможности векторного и гибридного поиска, простую интеграцию с моделями машинного обучения и акцент на конфиденциальности данных. Эти функции направлены на то, чтобы помочь разработчикам с разным уровнем навыков эффективнее создавать, итеративно улучшать и масштабировать AI-приложения.
Одной из сильных сторон 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, 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 между BM25 и векторным поиском
- Встроенные плагины для embeddings и reranking, которые упрощают разработку
Weaviate — это отправная точка для разработчиков, желающих попробовать векторный поиск. Она предлагает удобный для разработчиков подход с простой настройкой и хорошо документированными API. Глубокая интеграция с экосистемой GenAI делает ее подходящей для небольших проектов или 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 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 есть несколько аспектов, которые следует учитывать:
- Ограниченные функции безопасности корпоративного уровня
- Потенциальные проблемы масштабируемости с наборами данных из миллиардов векторов
- Требуется ручное управление для недавно выпущенных вариантов многоуровневого хранилища
- Горизонтальное масштабирование требует помощи инженеров Weaviate и не может выполняться автоматически
Этот последний пункт особенно примечателен, поскольку он означает, что организациям необходимо планировать заранее и выделять время на операции масштабирования, чтобы не приближаться к пределам своей системы без надлежащей подготовки.
Что такое Vearch? Обзор
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 сложными векторными эмбеддингами, которые лежат в основе множества современных AI-технологий.
Одна из самых интересных особенностей Vearch — его 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 запросы вроде «найти продукты, похожие на этот, но только в категории электроники и дешевле $500». Он также быстрый — речь идет о поиске по корпусу из миллионов векторов за миллисекунды.
Vearch спроектирован так, чтобы расти вместе с вашими потребностями. Он использует кластерную конфигурацию, похожую на команду 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 масштабироваться горизонтально и оставаться надежным по мере роста ваших данных. Вы можете добавлять больше машин для обработки большего объема данных или трафика без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть несколько полезных функций, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в свой индекс в реальном времени, поэтому результаты поиска всегда актуальны. 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 методах индексирования (IVFPQ и HNSW) и поддерживает как CPU-, так и GPU-версии, поэтому вы можете оптимизировать его под 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 предоставляет инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия между Weaviate и Vearch для векторного поиска
При создании AI-приложений, которым нужен быстрый поиск по сходству, Weaviate и Vearch — два популярных варианта векторных баз данных. Оба мощные, но у них есть некоторые различия, которые могут иметь значение. Давайте сравним их, чтобы помочь вам решить, какой из них лучше подходит для вас.
Методология поиска
Weaviate использует HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для векторного поиска. Он также поддерживает гибридные запросы, объединяя векторное сходство с фильтрами. Поэтому вы можете искать как по семантическому сходству, так и по конкретным атрибутам данных.
Vearch также обладает возможностями гибридного поиска. Он может искать по векторам и фильтровать по обычным типам данных, таким как числа или текст. Vearch поддерживает несколько методов индексирования, включая IVFPQ и HNSW, а также имеет версии для CPU и GPU.
Данные
Weaviate работает с текстом, изображениями, аудио, видео в зависимости от используемых ML-моделей. Он поддерживает мультимодальные данные и может сочетать векторный поиск с фильтрами.
Vearch может обрабатывать несколько векторных полей в одном документе, что полезно для сложных данных. Он также имеет обновления данных в реальном времени, поэтому результаты поиска всегда актуальны.
Масштабируемость и производительность
Weaviate может масштабироваться горизонтально, распределяя данные по нескольким узлам в кластере. Но для наборов данных с миллиардами векторов это может быть сложно, и горизонтальное масштабирование требует помощи инженеров Weaviate.
Vearch имеет кластерную конфигурацию с различными типами узлов (master, router, partition server), выполняющими разные задачи. Такая архитектура позволяет Vearch масштабироваться по мере роста данных, и вы можете добавлять больше машин для обработки большего объема данных или трафика.
Гибкость и кастомизация
Weaviate имеет встроенные плагины для embeddings и reranking, что упрощает разработку. У него есть как RESTful, так и GraphQL API, поэтому у разработчиков есть гибкость в том, как они взаимодействуют с базой данных.
Vearch позволяет настраивать методы индексирования и оптимизацию под оборудование (CPU или GPU). У него есть Python SDK для быстрой разработки и тестирования.
Интеграция и экосистема
Weaviate имеет глубокую интеграцию с экосистемой GenAI, поэтому он хорошо подходит для небольших проектов или proof-of-concept.
Простота использования
Weaviate описывается как удобный для разработчиков, с простой настройкой и хорошо документированными API. Это отправная точка для разработчиков, чтобы попробовать векторный поиск.
Vearch имеет Python SDK для быстрой разработки и тестирования, поэтому с ним проще начать работу.
Безопасность
Weaviate имеет ограниченные функции безопасности корпоративного уровня, что может быть проблемой для крупных production-сред.
Когда использовать каждый
Weaviate предназначен для разработчиков, новичков в векторном поиске, проектов, которым нужна интеграция с экосистемой GenAI, и приложений, которые сочетают семантическое сходство с конкретными атрибутами данных. Он отлично подходит для небольших проектов или proof-of-concept, особенно с мультимодальными данными. Software engineers, data engineers и data scientists используют Weaviate для семантического поиска, рекомендательных систем и классификации контента.
Vearch предназначен для приложений, которым нужен быстрый поиск сходства по большим наборам данных, обновления индекса в реальном времени и сложные структуры данных с несколькими векторными полями. У него гибкие методы индексирования и GPU-ускорение, что идеально подходит для крупномасштабных, критичных к производительности приложений, таких как рекомендательные движки и поиск похожих изображений.
Итоги
Weaviate хорош с точки зрения удобства использования, интеграции с GenAI и мультимодальных данных. Vearch хорош с точки зрения скорости, масштабируемости и гибкости. Ваш выбор зависит от ваших потребностей. Учитывайте типы данных, масштаб, требования к производительности, ресурсы разработки и потребности в интеграции. Подумайте о текущем и будущем объеме данных, нагрузке запросов и важности скорости поиска.
Оба инструмента мощны в правильном контексте. Сопоставьте их сильные стороны с вашим use case, независимо от того, отдаете ли вы приоритет простоте использования и интеграции с экосистемой или производительности и масштабируемости. Лучший выбор — тот, который подходит вашему проекту и вашей команде.
Хотя эта статья дает обзор Weaviate и Vearch, важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного use case. Один инструмент, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете, 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 распределенных 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
My Wife Wanted Dior. I Spent $600 on Claude Code to Vibe-Code a 2M-Line Database Instead.
Write tests, not code reviews. How a test-first workflow with 6 parallel Claude Code sessions turns a 2M-line C++ codebase into a daily shipping pipeline.
Zilliz Cloud Now Available in AWS Europe (Ireland)
Zilliz Cloud launches in AWS eu-west-1 (Ireland) — bringing low-latency vector search, EU data residency, and full GDPR-ready infrastructure to European AI teams. Now live across 30 regions on five cloud providers.
Context Engineering Strategies for AI Agents: A Developer’s Guide
Learn practical context engineering strategies for AI agents. Explore frameworks, tools, and techniques to improve reliability, efficiency, and cost.
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.