Zilliz Cloud против Deep Lake: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Zilliz Cloud и Deep Lake, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена 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 сходства, 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 генерации с дополненным извлечением (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)
- 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 малого масштаба.
Zilliz Cloud — это специализированная векторная база данных. Deep Lake — это озеро данных, оптимизированное для векторных эмбеддингов с возможностями векторного поиска в виде дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Zilliz Cloud: обзор и базовая технология
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный на основе движка Milvus с открытым исходным кодом. Он помогает разработчикам и организациям работать с крупномасштабными приложениями ИИ, эффективно храня, управляя и выполняя поиск по векторным эмбеддингам. Он берет на себя инфраструктуру, чтобы вы могли сосредоточиться на создании функций ИИ, а не на управлении базами данных.
Одним из ключевых преимуществ Zilliz Cloud является автоматическая оптимизация производительности. В системе есть технология AutoIndex, которая выбирает лучший метод индексирования для ваших данных и сценария использования. Поэтому вам не нужно тратить время на настройку параметров или сравнение разных типов индексов. Платформа также использует IVF (Inverted File) и графовые методы для ускорения поиска сходства в больших наборах данных.
Платформа предлагает корпоративные функции. Вы можете развертывать свои векторные базы данных в AWS, Azure или Google Cloud, с возможностью использовать полностью управляемый сервис Zilliz или подключить собственную облачную учетную запись (BYOC). Для организаций, работающих с конфиденциальными данными, Zilliz Cloud предоставляет средства безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты соответствия требованиям. Система также поддерживает разные уровни согласованности, чтобы вы могли находить баланс между быстрыми обновлениями и строгой согласованностью данных в зависимости от ваших потребностей.
Управление затратами — еще один важный аспект Zilliz Cloud. Платформа использует многоуровневое хранение, чтобы автоматически перемещать менее часто используемые данные в более дешевые варианты хранения, поэтому вы можете снижать затраты без влияния на производительность. Вы также можете выбирать вычислительные ресурсы, соответствующие вашей рабочей нагрузке, — например, использовать более мощные инстансы для тяжелых задач обработки и более легкие для простых запросов. Эта гибкость помогает вам оптимизировать расходы, сохраняя хорошую производительность.
Для AI-приложений, которым нужно искать разные типы данных совместно, Zilliz Cloud поддерживает гибридный поиск. Вы можете искать по текстовым embeddings, векторам изображений и другим типам данных в одном запросе. Платформа также поддерживает различные метрики сходства, такие как Cosine, Euclidean и Inner Product, поэтому она подходит для разных моделей машинного обучения и сценариев использования. По мере роста ваших данных система может масштабироваться горизонтально, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы вы могли поддерживать хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
Deep Lake: обзор и базовая технология
Deep Lake — это специализированная база данных, созданная для работы с векторными и мультимедийными данными, такими как изображения, аудио, видео и другие неструктурированные типы, широко используемые в AI и машинном обучении. Она функционирует и как озеро данных, и как векторное хранилище:
- Как озеро данных: Deep Lake поддерживает хранение и организацию неструктурированных данных (изображений, аудио, видео, текста и форматов вроде NIfTI для медицинской визуализации) в формате с контролем версий. Такая конфигурация повышает производительность в задачах глубокого обучения. Она обеспечивает быстрые запросы и визуализацию наборов данных, облегчая создание высококачественных обучающих наборов для AI-моделей.
- Как векторное хранилище: Deep Lake предназначен для хранения и поиска векторных embeddings и связанных метаданных (например, текста, JSON, изображений). Данные можно хранить локально, в вашей облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Он легко интегрируется с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, упрощая разработку приложений Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake использует индекс Hierarchical Navigable Small World (HNSW), основанный на пакете Hnswlib с дополнительными оптимизациями, для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN). Это позволяет выполнять запросы по более чем 35 миллионам embeddings менее чем за 1 секунду. Уникальные возможности включают многопоточность для более быстрого создания индекса и эффективное управление памятью для снижения использования RAM.
По умолчанию Deep Lake использует линейный поиск embeddings для наборов данных размером до 100 000 строк. Для более крупных наборов данных он переключается на ANN, чтобы сбалансировать точность и производительность. API позволяет пользователям при необходимости настраивать этот порог.
Хотя индекс Deep Lake не используется для комбинированного поиска по атрибутам и векторам (который в настоящее время полагается на линейный поиск), будущие обновления устранят это ограничение, чтобы еще больше улучшить его функциональность.
Deep Lake как векторное хранилище: Deep Lake предоставляет надежное решение для хранения и поиска векторных embeddings и связанных с ними метаданных, включая текст, JSON, изображения, аудио- и видеофайлы. Вы можете хранить данные локально, в предпочитаемой вами облачной среде или в управляемом хранилище Deep Lake. Deep Lake также обеспечивает бесшовную интеграцию с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, позволяя разработчикам легко создавать приложения Retrieval Augmented Generation (RAG).
Ключевые различия
Методология поиска
Zilliz Cloud: Работая на базе Milvus, Zilliz Cloud использует Inverted File (IVF) и методы на основе графов. Он оптимизирует поиск по сходству, он быстрый и эффективный на больших наборах данных. AutoIndex автоматически выбирает лучшую стратегию индексирования для ваших данных, поэтому вам не нужно гадать.
Deep Lake: Использует алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN), время запроса менее секунды на массивных наборах данных. Линейный поиск хорош для небольших наборов данных, он плавно переключается на ANN для больших данных, балансируя скорость и точность. Но фильтрация на основе атрибутов с векторами пока ограничена линейными методами.
Обработка данных
Zilliz Cloud: Фокусируется на векторных эмбеддингах и поддерживает гибридный поиск по текстовым и графическим данным. Оптимизирован для приложений на базе ИИ, поддерживает различные метрики сходства (Cosine, Euclidean, Inner Product). Многоуровневое хранилище для холодных данных.
Deep Lake: Хорошо подходит для мультимедийных данных, поддерживает неструктурированные типы данных, такие как изображения, аудио, видео. Также является озером данных, с инструментами контроля версий и визуализации наборов данных. Поэтому хорошо подходит для приложений, которым нужны богатые метаданные и несколько форматов данных.
Масштабируемость и производительность
Zilliz Cloud: Горизонтально масштабируемый. Может автоматически масштабировать ресурсы для обработки растущих данных и нагрузки. Производительность встроена, с AutoIndex и многоуровневым хранилищем, которые адаптируются к меняющимся требованиям.
Deep Lake: Оптимизирован для крупномасштабных ИИ-нагрузок, HNSW может выполнять запросы к десяткам миллионов эмбеддингов с низкой задержкой. Но функции масштабируемости для динамических нагрузок менее автоматизированы, чем в Zilliz Cloud.
Гибкость и настройка
Zilliz Cloud: Гибкая настройка индексирования и запросов для различных сценариев ИИ и машинного обучения. Также поддерживает модель BYOC (Bring Your Own Cloud), поэтому у вас есть контроль над своей инфраструктурой.
Deep Lake: Дает разработчикам полный контроль при работе с мультимедийными данными и пользовательскими наборами данных. Но его возможности векторного поиска, особенно для гибридных запросов, менее гибкие, чем у Zilliz Cloud.
Интеграция и экосистема
Zilliz Cloud: Интегрируется с различными фреймворками и инструментами машинного обучения. Хорошо подходит для cloud-native рабочего процесса, поддерживает AWS, Azure, GCP.
Deep Lake: Интегрируется с LangChain и LlamaIndex, поэтому хорошо подходит для задач Retrieval-Augmented Generation (RAG). Поддерживает локальное, облачное, управляемое хранилище.
Простота использования
Zilliz Cloud: Модель управляемого сервиса с AutoIndex делает его простым в использовании. Разработчики могут сосредоточиться на своем приложении, а не на базе данных.
Deep Lake: Интерфейс простой, но как озеро данных и векторное хранилище он требует большей начальной настройки, особенно для пользователей, которые не знакомы с обработкой мультимедийных наборов данных.
Стоимость
Zilliz Cloud: Многоуровневое хранилище и распределение ресурсов для оптимизации стоимости. Оплата по мере использования, поэтому вы платите только за то, что используете, что хорошо для динамической нагрузки.
Deep Lake: Поддерживает варианты хранения (локальное, облачное или управляемое), но затраты могут увеличиваться, если большие мультимедийные данные часто хранятся и запрашиваются.
Безопасность
Zilliz Cloud: Имеет полноценные средства безопасности, шифрование, управление доступом, инструменты соответствия требованиям, поэтому хорошо подходит для предприятий с высокими требованиями к безопасности.
Deep Lake: Безопасное хранилище, но меньше функций безопасности корпоративного уровня, чем у Zilliz Cloud.
Когда использовать Zilliz Cloud
Zilliz Cloud предназначен для приложений, которым требуется крупномасштабное распределенное управление данными и эффективный векторный поиск. Благодаря модели управляемого сервиса и продвинутым методам индексирования с использованием IVF и алгоритмов на основе графов, он хорошо подходит для организаций с массивными наборами данных, где важны производительность, масштабируемость и простота использования. Если ваш сценарий использования включает гибридный поиск — объединение векторов со структурированными или полуструктурированными типами данных — или требует надежных функций безопасности и управления затратами, Zilliz Cloud предоставляет инструменты для упрощения развертывания и поддержания высокой производительности.
Когда использовать Deep Lake
Deep Lake предназначен для сценариев, связанных с мультимедийными датасетами и рабочими процессами глубокого обучения. Как векторное хранилище и версионируемое озеро данных, он хорошо подходит для проектов с неструктурированными данными, такими как изображения, аудио и видео. Для разработчиков, создающих системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) или работающих с расширенными метаданными, Deep Lake предлагает бесшовную интеграцию с такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, чтобы повысить продуктивность. Его сильные стороны — визуализация датасетов и управление конвейерами данных, ориентированными на ИИ.
Резюме
Zilliz Cloud и Deep Lake — оба мощные решения, но для разных сценариев использования. Zilliz Cloud предназначен для крупномасштабных распределённых векторных данных с корпоративным уровнем безопасности и гибридным поиском, Deep Lake — для мультимедийно насыщенных ИИ-приложений с версионированием данных и интеграцией с инструментами машинного обучения. Выбирайте исходя из вашего сценария использования, типов данных и требований к производительности, чтобы технология соответствовала вашим целям разработки.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Zilliz Cloud и Deep Lake, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном счёте тщательный бенчмаркинг на ваших собственных датасетах и шаблонах запросов будет ключом к принятию 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 бенчмаркинга с открытым исходным кодом для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные датасеты, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии MIT с открытым исходным кодом, 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 ваших собственных датасетах.
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
Zilliz Cloud Now Available in AWS Asia Pacific (Seoul)
Zilliz Cloud is now available in AWS Seoul — low-latency vector search, in-country data residency, and one-step migration for Korean AI teams. 31 regions across 5 clouds.
Milvus 2.6.x Now Generally Available on Zilliz Cloud, Making Vector Search Faster, Smarter, and More Cost-Efficient for Production AI
Milvus 2.6.x is now GA on Zilliz Cloud, delivering faster vector search, smarter hybrid queries, and lower costs for production RAG and AI applications.
Zilliz Cloud Update: Smarter Autoscaling for Cost Savings, Stronger Compliance with Audit Logs, and More
What's new in Zilliz Cloud? Smarter autoscaling with scale-down, audit logs GA, enhanced SSO, and Milvus 2.6 in Private Preview.
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.