Zilliz Cloud против Vald: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Zilliz Cloud и Vald, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана 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 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 для 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)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
Zilliz Cloud и Vald — это специализированные векторные базы данных. 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 базе open-source-движка Milvus. 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 вместо управления базами данных.
Одно из ключевых преимуществ Zilliz Cloud — 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 различных типов индексов. Платформа также использует IVF (Inverted File) и графовые методы 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 собственную облачную учетную запись (BYOC). Для организаций, работающих с чувствительными данными, Zilliz Cloud предлагает средства безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты 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 реже используемые данные в более дешевые варианты хранения, поэтому вы можете снижать затраты без ущерба для производительности. 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 искать разные типы данных вместе, Zilliz Cloud поддерживает гибридный поиск. Вы можете выполнять поиск 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 сохранять хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
Vald: обзор и базовая технология
Vald — это мощный инструмент для очень быстрого поиска по огромным объемам векторных данных. Он создан для работы с миллиардами векторов и может легко расти по мере увеличения ваших потребностей. Особенность Vald в том, что он использует сверхбыстрый алгоритм под названием NGT для поиска похожих векторов.
Одна из лучших возможностей Vald — то, как он работает с индексированием. Обычно при построении индекса все должно останавливаться. Но Vald устроен умно: он распределяет индекс между разными машинами, поэтому поиск может продолжаться даже во время обновления индекса. Кроме того, Vald автоматически создает резервные копии данных индекса, так что вам не придется беспокоиться о потере всего, если что-то пойдет не так.
Vald отлично вписывается в разные конфигурации. Вы можете настраивать ввод и вывод данных, чтобы он хорошо работал с gRPC. Он также создан для стабильной 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 индексов. Он хранит копии каждого индекса на разных машинах. Это означает, что если у одной машины возникнет проблема, ваш поиск все равно будет работать нормально. Vald автоматически балансирует эти копии, поэтому вам не нужно об этом беспокоиться. Все это делает Vald надежным выбором для разработчиков, которым нужно быстро и надежно искать по огромным объемам векторных данных.
Ключевые различия
Методология поиска
Zilliz Cloud: Основанный на движке Milvus, Zilliz Cloud использует IVF и алгоритмы на основе графов для поиска по большим наборам данных. AutoIndex выбирает лучшую стратегию индексирования для ваших данных и сценария использования, поэтому вам не нужно вручную настраивать параметры. Это полезно для разнообразных приложений, поскольку не требуется тонкая настройка.
Vald: Vald использует алгоритм NGT (Nearest Neighbor Graph and Tree), известный своим быстрым и точным поиском ближайших соседей. Он может продолжать обслуживать поисковые запросы во время обновления индексов, что обеспечивает минимальное время простоя и стабильную производительность. Такая динамическая индексация — большое преимущество для приложений реального времени.
Обработка данных
Zilliz Cloud: Поддерживает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные; Zilliz Cloud выполняет гибридный поиск, вы можете запрашивать несколько типов данных, таких как текстовые, графические и видео embeddings. Это идеально подходит для AI-приложений, которым требуется мультимодальный поиск.
Vald: Также обрабатывает большие неструктурированные наборы данных, но больше сосредоточен на векторном поиске, а не на интеграции нескольких типов данных в одном запросе. Настраиваемые ввод и вывод данных делают его универсальным, но менее гибридным, чем Zilliz Cloud.
Масштабируемость и производительность
Zilliz Cloud: Горизонтальное масштабирование за счет добавления ресурсов по мере роста данных. Облачная архитектура обеспечивает бесшовное масштабирование в AWS, Azure или Google Cloud. Автоматическая оптимизация производительности и многоуровневое хранилище для эффективности затрат идеально подходят для растущих наборов данных.
Vald: Vald также масштабируется за счет распределения данных и индексов между несколькими машинами. Для высокого трафика предусмотрены механизмы репликации и балансировки нагрузки. Но в некоторых случаях для тонкой настройки масштабирования может потребоваться ручное вмешательство.
Гибкость и настройка
Zilliz Cloud: Несколько вариантов развертывания, полностью управляемый сервис или BYOC (Bring Your Own Cloud). Гибридный поиск и поддержка нескольких метрик сходства (например, Cosine, Euclidean, Inner Product) делают его гибким для различных ML-моделей.
Vald: Созданный для высокой конфигурируемости, Vald интегрируется с gRPC и имеет настраиваемые конвейеры для обработки данных. Хотя он гибок в архитектуре, он больше ориентирован на настройку на уровне инфраструктуры, а не на поддержку функций «от начала до конца».
Интеграция и экосистема
Zilliz Cloud: Как платформа на базе Milvus, она интегрируется с фреймворками машинного обучения, такими как LangChain, LlamaIndex и DsPy Также поддерживает RESTful APIs для более широкой совместимости с приложениями.
Vald: Ориентированный на cloud-native, Vald сосредоточен на Kubernetes и вписывается в современные рабочие процессы DevOps. Совместимость с контейнеризированными средами и облачными платформами делает его хорошим выбором для распределенных систем.
Простота использования
Zilliz Cloud: Удобный для разработчиков интерфейс с хорошей документацией, простой в настройке и обслуживании. Полностью управляемый, поэтому вы можете сосредоточиться на создании функций.
Vald: Мощный, но имеет более крутой порог входа, поскольку ориентирован на настройку и контроль на уровне инфраструктуры. Хорошо подходит для разработчиков, которым комфортно работать с Kubernetes и управлением распределенными системами.
Стоимость
Zilliz Cloud: Многоуровневая модель хранения, которая перемещает редко используемые данные в более дешевое хранилище, обеспечивая общую оптимизацию затрат. Гибкие варианты вычислительных ресурсов позволяют согласовать расходы с рабочей нагрузкой.
Vald: Open source, поэтому может снизить первоначальную стоимость, но может потребовать значительных инвестиций в настройку и обслуживание инфраструктуры. Компромисс заключается в операционных накладных расходах против долгосрочной гибкости.
Безопасность
Zilliz Cloud: Безопасность корпоративного уровня, шифрование, контроль доступа на основе ролей, инструменты соответствия требованиям. Поддерживает уровни согласованности для балансировки скорости обновлений и надежности данных.
Vald: Репликация индексов для отказоустойчивости, но без встроенных функций безопасности корпоративного уровня. Разработчикам необходимо внедрять дополнительные меры безопасности для защиты данных.
Когда использовать Zilliz Cloud
Zilliz Cloud предназначен для организаций и разработчиков, которым нужно управлять крупными AI-приложениями с минимальными операционными затратами. Полностью управляемый сервис означает, что инфраструктурой управлять не нужно, поэтому вы можете сосредоточиться на создании и масштабировании функций на базе векторного поиска. Сценарии использования, такие как гибридный поиск по разным типам данных (текст, изображения, видео), приложения, которым нужны сильные функции безопасности, сценарии, требующие экономичных многоуровневых решений хранения, хорошо подходят для Zilliz Cloud. Он хорош для проектов, где важны быстрая настройка, масштабируемость и настройка производительности.
Когда использовать Vald
Vald предназначен для разработчиков, которым нужно высоко настраиваемое, Kubernetes-native решение для векторного поиска. Динамическое индексирование делает его хорошим выбором для приложений реального времени, которым нужны непрерывные обновления данных без простоев. Проекты со сложными инфраструктурными потребностями, такие как распределенные системы, которым требуется детальный контроль над конвейерами данных, могут использовать гибкость Vald и множество вариантов интеграции. Если вы хотите создать кастомную систему векторного поиска, которая глубоко интегрируется в ваш рабочий процесс DevOps, у Vald есть инструменты и гибкость.
Резюме
Zilliz Cloud хорош с точки зрения простоты использования, гибридного поиска и безопасности корпоративного уровня для крупных AI-приложений. Vald хорош для индексирования в реальном времени и Kubernetes-native настройки, особенно для разработчиков, которым комфортно управлять распределенными системами. В конечном счете все зависит от вашего сценария использования, разнообразия данных, операционных потребностей и уровня контроля. Оцените их, и вы поймете, какой вариант подходит вам.
Прочитайте это, чтобы получить общее представление о Zilliz Cloud и Vald, но для их оценки вам нужно исходить из вашего сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинговое тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором при выборе 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 с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный 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 наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторной базы 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 возможности и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга 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
Notion's Vector Search Is Excellent. Their Next Problem Is Harder.
Notion solved vector search scaling in two years. The next bottleneck — offline context engineering, unified data, and the real-time/offline gap — is harder.
Zilliz Cloud Launches in AWS Australia, Expanding Global Reach to Australia and Neighboring Markets
We're thrilled to announce that Zilliz Cloud is now available in the AWS Sydney, Australia region (ap-southeast-2).
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
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.