Zilliz Cloud против Rockset: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Zilliz Cloud и Rockset, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена 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 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 снижения 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 в небольшом масштабе.
Zilliz Cloud — это специализированная векторная база данных. Rockset — это база данных для поиска и аналитики с возможностями векторного поиска в виде дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Zilliz Cloud: обзор и основная технология
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный на базе движка Milvus с открытым исходным кодом. Он помогает разработчикам и организациям работать с крупномасштабными ИИ-приложениями, эффективно храня, управляя и выполняя поиск по векторным эмбеддингам. Он берет инфраструктуру на себя, чтобы вы могли сосредоточиться на создании ИИ-функций, а не на управлении базами данных.
Одним из ключевых преимуществ Zilliz Cloud является автоматическая оптимизация производительности. Система оснащена технологией AutoIndex, которая выбирает лучший метод индексирования для ваших данных и сценария использования. Поэтому вам не нужно тратить время на настройку параметров или сравнение различных типов индексов. Платформа также использует IVF (Inverted File) и методы на основе графов для ускорения поиска по сходству в больших наборах данных.
Платформа обладает корпоративными функциями. Вы можете развертывать свои векторные базы данных в AWS, Azure или Google Cloud, с возможностью использовать полностью управляемый сервис Zilliz или подключить собственный облачный аккаунт (BYOC). Для организаций, работающих с конфиденциальными данными, Zilliz Cloud предоставляет средства безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты обеспечения соответствия требованиям. Система также поддерживает разные уровни согласованности, чтобы вы могли балансировать между быстрыми обновлениями и строгой согласованностью данных в зависимости от ваших потребностей.
Управление затратами — еще один важный аспект Zilliz Cloud. Платформа использует многоуровневое хранилище, чтобы автоматически перемещать менее часто используемые данные в более дешевые варианты хранения, поэтому вы можете снизить 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. Такая гибкость помогает оптимизировать расходы, сохраняя хорошую производительность.
Для AI-приложений, которым нужно выполнять поиск по разным типам данных вместе, Zilliz Cloud поддерживает гибридный поиск. Вы можете искать по текстовым эмбеддингам, 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 горизонтально масштабироваться, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы вы могли поддерживать хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
Rockset: обзор и базовая технология
Rockset — это база данных для поиска и аналитики в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных, включая векторные эмбеддинги. Ее сильная сторона — прием, индексация и запросы к данным в реальном времени, поэтому она отлично подходит для приложений, которым нужны актуальные до секунды инсайты. Rockset поддерживает как потоковую, так и пакетную загрузку данных, может обрабатывать высокоскоростные потоки событий и каналы change data capture (CDC) за 1–2 секунды.
Одна из ключевых функций Rockset — Converged Indexing, построенная на изменяемом RocksDB. Это позволяет выполнять обновления векторов и метаданных на месте, поэтому решение сверхэффективно для сценариев, где данные часто меняются. Rockset может обрабатывать документы размером до 40 МБ и поддерживает размерность векторов до 200 000, поэтому подходит для широкого спектра сценариев использования векторных эмбеддингов.
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 выбирать 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 паттернов запросов из коробки. Rockset также поддерживает фильтрацию по метаданным и гибридный поиск. Оптимизатор выберет наиболее эффективный путь выполнения запроса. Может выполнять поиск по нескольким полям ANN, поддерживает мультимодальные модели и имеет SQL и REST APIs для интерфейса запросов.
Ключевые различия
Масштабируемость и производительность
Zilliz Cloud масштабируется горизонтально, добавляя ресурсы по мере необходимости. Его многоуровневое хранилище перемещает менее часто используемые данные в более дешевое хранилище без влияния на производительность.
Rockset масштабируется за счет своего распределенного индекса FAISS и архитектуры Converged Index. Его оптимизатор на основе стоимости может переключаться между методами поиска для лучшей производительности.
Гибкость и настройка
Zilliz Cloud развертывается в AWS, Azure или Google Cloud. Пользователи могут выбрать полностью управляемый вариант или использовать собственный облачный аккаунт (BYOC).
Rockset не зависит от алгоритма, пользователи могут использовать предпочитаемые методы поиска. Он поддерживает несколько интерфейсов запросов через SQL и REST APIs.
Интеграция и экосистема
Zilliz Cloud интегрируется с основными облачными провайдерами и поддерживает различные модели машинного обучения благодаря гибким метрикам сходства.
Rockset отлично подходит для сценариев интеграции данных в реальном времени, поддерживает потоковые данные и каналы CDC. Хорошо работает в средах, где данные нужно быстро обновлять и выполнять аналитику в реальном времени.
Простота использования
Zilliz Cloud снижает накладные расходы на управление с помощью AutoIndex и автоматизированной оптимизации производительности. Нет необходимости вручную настраивать параметры или сравнивать типы индексов.
Rockset имеет простую настройку благодаря Converged Index, который обрабатывает все паттерны запросов без дополнительной конфигурации.
Стоимость
Zilliz Cloud использует многоуровневое хранилище и гибкое распределение вычислительных ресурсов, чтобы помочь с оптимизацией затрат. Пользователи могут подбирать ресурсы под рабочую нагрузку.
Ценообразование Rockset основано на объеме данных и сложности запросов. Обновление на месте может снизить стоимость хранения для часто обновляемых данных.
Безопасность
Zilliz Cloud имеет безопасность корпоративного уровня с шифрованием, управлением доступом и инструментами соответствия требованиям. Поддерживает разные уровни согласованности для баланса между скоростью обновлений и согласованностью данных.
Rockset включает стандартные функции безопасности, такие как шифрование и средства контроля доступа, хотя конкретные детали следует проверять с учетом ваших требований.
Ключевые выводы для Zilliz Cloud и Rockset
Когда выбирать Zilliz Cloud
Выбирайте Zilliz Cloud для AI-приложений, полностью ориентированных на векторные эмбеддинги, особенно когда вам нужны автоматическое масштабирование и автоматическая оптимизация. Он идеально подходит для компаний, создающих рекомендательные системы, поиск по сходству изображений или семантический поиск по тексту в масштабе. Платформа отлично подходит, когда вам нужны корпоративные функции, такие как развертывание в нескольких облаках, строгие средства контроля безопасности и оптимизация затрат за счет многоуровневого хранения. Zilliz Cloud предназначен для проектов, которые требуют минимального управления инфраструктурой и высокой производительности в векторных операциях.
Когда выбирать Rockset
Выбирайте Rockset, когда вам нужны обработка данных в реальном времени и векторный поиск. Он хорошо подходит для сценариев с частыми обновлениями данных, потоковой аналитикой или когда нужно сочетать традиционные операции с БД с поиском по векторному сходству. Rockset отлично подходит для быстрой загрузки данных и немедленной доступности поиска, поэтому он хорош для аналитических панелей в реальном времени, систем анализа логов или динамических движков рекомендаций контента, которым нужна точность с точностью до секунды.
Заключение
Zilliz Cloud хорош для чистого векторного поиска с автоматической оптимизацией, корпоративными функциями и масштабируемой архитектурой. Rockset хорош для обработки данных в реальном времени и гибридного поиска. Ваш выбор между этими двумя решениями должен основываться на требованиях вашего сценария использования к частоте обновления данных, времени отклика и на том, является ли векторный поиск вашим основным сценарием или частью более широкой стратегии обработки данных. Оба решения обладают сильным векторным поиском, но их подходы к обработке данных и оптимизации различаются, поэтому они подходят для разных типов приложений и компаний.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Zilliz Cloud и Rockset, но для их оценки вам нужно проводить оценку на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными 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 для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать разные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, 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 лицензирован 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.
Скачайте VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарков 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 the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm in Machine Learning?
KNN is a supervised machine learning technique and algorithm for classification and regression. This post is the ultimate guide to KNN.
AI Integration in Video Surveillance Tools: Transforming the Industry with Vector Databases
Discover how AI and vector databases are revolutionizing video surveillance with real-time analysis, faster threat detection, and intelligent search capabilities for enhanced security.
DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models
Discover DeepRAG, an advanced retrieval-augmented generation (RAG) model that improves LLM accuracy by retrieving only essential data through step-by-step reasoning.
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.