Zilliz Cloud vs Vearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Zilliz Cloud и Vearch, 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 товаров. 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 важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения проблем, таких как галлюцинации AI.
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 Vearch — 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 векторных баз данных, построенный на основе open-source-движка Milvus. Он помогает разработчикам и организациям работать с крупномасштабными AI-приложениями, эффективно храня, управляя и выполняя поиск по векторным эмбеддингам. Он берет на себя инфраструктуру, чтобы вы могли сосредоточиться на создании AI-функций, 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 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 собственный облачный аккаунт (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 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 снизить затраты без ущерба для производительности. Вы также можете выбирать вычислительные ресурсы, соответствующие вашей рабочей нагрузке, — например, использовать более мощные экземпляры для ресурсоемких 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 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 масштабироваться горизонтально, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы вы могли поддерживать хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
Что такое Vearch? Обзор и базовая технология
Vearch — это инструмент для разработчиков, создающих AI-приложения, которым нужны быстрые и эффективные поиски по сходству. Это похоже на сверхмощную базу данных, но вместо хранения обычных данных она создана для работы с теми сложными векторными эмбеддингами, на которых основана большая часть современных AI-технологий.
Одна из самых крутых возможностей Vearch — это гибридный поиск. Вы можете искать по векторам (например, находить похожие изображения или тексты), а также фильтровать по обычным данным, таким как числа или текст. Поэтому вы можете выполнять сложные запросы вроде «найти товары, 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 архитектуру, как команда 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, чтобы обрабатывать больше данных или трафика, без лишних усилий.
Для разработчиков у Vearch есть приятные возможности, которые упрощают жизнь. Вы можете добавлять данные в индекс в реальном времени, чтобы результаты поиска всегда были актуальными. 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 версии как для CPU, так и для GPU, так что вы можете оптимизировать его под свое 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 дает вам инструменты, чтобы сделать это эффективно.
Ключевые различия
Методология поиска
Zilliz Cloud и Vearch используют разные подходы к реализации векторного поиска. Zilliz Cloud использует технологию AutoIndex, чтобы автоматически выбирать оптимальные методы индексирования на основе ваших данных и сценария использования. Она сочетает IVF и методы на основе графов для быстрого поиска по сходству.
Vearch поддерживает несколько методов индексирования, в частности IVFPQ и HNSW, и позволяет выбирать между реализациями для CPU и GPU. Хотя это дает больше контроля, для оптимизации производительности под ваш конкретный сценарий использования требуется больше технических знаний.
Обработка данных
Zilliz Cloud особенно силен в возможностях гибридного поиска, позволяя выполнять поиск по текстовым эмбеддингам, векторам изображений и другим типам данных в одном запросе. Он поддерживает различные метрики сходства (Cosine, Euclidean, Inner Product), чтобы учитывать разные модели машинного обучения.
Vearch также предлагает функциональность гибридного поиска, сочетая векторный поиск с традиционными вариантами фильтрации. Вы можете искать векторы, применяя фильтры вроде числовых диапазонов или текстовых категорий. Он поддерживает несколько векторных полей в одном документе, что делает его подходящим для сложных структур данных.
Масштабируемость и производительность
Zilliz Cloud обеспечивает масштабируемость за счет автоматического горизонтального масштабирования. Когда ваши данные или рабочая нагрузка растут, система автоматически добавляет ресурсы для поддержания производительности. Она также реализует многоуровневое хранение, перемещая реже используемые данные в более дешевые варианты хранения без ущерба для производительности.
Vearch использует распределенную архитектуру со специализированными узлами (master, router и partition server) для разных задач. Такая конструкция позволяет масштабироваться, добавляя больше машин для обработки увеличенного объема данных или трафика. Система может искать миллионы векторов за миллисекунды, что делает ее подходящей для крупномасштабных приложений.
Гибкость и настройка
Zilliz Cloud предоставляет гибкость в вариантах развертывания. Вы можете использовать его в AWS, Azure или Google Cloud — либо как полностью управляемый сервис, либо подключив собственный облачный аккаунт (BYOC). Платформа также предлагает настраиваемые уровни согласованности, чтобы балансировать между скоростью обновления и согласованностью данных.
Vearch дает разработчикам более прямой контроль над конфигурацией системы. Вы можете точно настраивать методы индексирования и выбирать между реализациями на CPU/GPU. Он поддерживает обновления данных в реальном времени, обеспечивая актуальность результатов поиска по мере изменения ваших данных.
Интеграция и экосистема
Zilliz Cloud, построенный на open-source движке Milvus, получает преимущества от интеграций и поддержки сообщества этой экосистемы. Платформа сосредоточена на предоставлении управляемого сервиса, который берет на себя управление инфраструктурой.
Vearch предлагает Python SDK для разработки и тестирования, что делает его доступным для Python-разработчиков. Однако документация меньше сосредоточена на управляемых сервисах и больше — на деталях непосредственной реализации.
Простота использования
Zilliz Cloud делает приоритетом простоту использования благодаря автоматизации. Его технология AutoIndex устраняет необходимость вручную настраивать параметры или сравнивать типы индексов. Аспект управляемого сервиса означает, что вам не нужно заниматься управлением инфраструктурой.
Vearch требует более активного ручного управления, но предлагает более прямой контроль над поведением системы. Хотя он предоставляет полезные инструменты, такие как Python SDK, вам потребуется больше технической экспертизы для оптимизации его производительности.
Соображения по стоимости
Zilliz Cloud реализует оптимизацию затрат с помощью многоуровневого хранения и гибкого распределения вычислительных ресурсов. Вы можете сопоставлять ресурсы с требованиями рабочей нагрузки, используя более мощные инстансы для тяжелой обработки и более легкие — для простых запросов.
Vearch, будучи самостоятельно управляемым решением, требует от вас напрямую управлять затратами на инфраструктуру. Хотя это может быть более экономически эффективным для команд с существующей экспертизой в инфраструктуре, это требует более активного управления ресурсами.
Функции безопасности
Zilliz Cloud включает функции безопасности корпоративного уровня: шифрование, управление доступом и инструменты соответствия требованиям. Аспект управляемого сервиса означает, что обновления безопасности и патчи обрабатываются автоматически.
Функции безопасности Vearch не описаны явно в предоставленной информации, что предполагает, что реализацию безопасности, возможно, потребуется выполнять на уровне инфраструктуры.
Когда выбирать каждую технологию
Zilliz Cloud
Zilliz Cloud особенно хорошо подходит для корпоративных сред, где командам нужно обрабатывать крупномасштабные AI-приложения без управления сложной инфраструктурой. Это правильный выбор для организаций, создающих рекомендательные системы, механизмы сходства контента или приложения для поиска изображений, которым нужны безопасность корпоративного уровня и автоматическое масштабирование. Платформа особенно хорошо подходит командам, которые хотят сосредоточиться на разработке AI-функций, а не на управлении базами данных, или когда нужно развертывание у нескольких облачных провайдеров с согласованной производительностью.
Vearch
Vearch лучше всего подходит для сценариев, где командам нужен детальный контроль над реализацией векторного поиска и есть техническая экспертиза для его оптимизации. Он идеально подходит для приложений, которым нужны обновления в реальном времени с конкретными требованиями к производительности, таких как платформы электронной коммерции с частыми изменениями ассортимента или медиаплатформы, которым нужно немедленно индексировать новый контент. Vearch также хорошо подходит для команд, у которых уже есть сложившаяся инфраструктура и которые хотят интегрировать возможности векторного поиска без перехода на управляемый сервис.
Заключение
Zilliz Cloud выделяется своим подходом управляемого сервиса, функциями автоматической оптимизации и готовыми для корпоративного использования средствами контроля безопасности. Он устраняет сложность инфраструктуры, предоставляя при этом инструменты, необходимые для продвинутых AI-приложений. Vearch, с другой стороны, предлагает более прямой контроль над поведением системы и возможности обновления в реальном времени, что делает его подходящим для команд, которые хотят тонко настраивать свою реализацию векторного поиска. Ваш выбор должен соответствовать технической экспертизе вашей команды, потребностям масштабирования и тому, предпочитаете ли вы управляемый сервис или ручной контроль. Учитывайте объем данных, частоту обновлений, требования к безопасности и то, нужны ли вам функции вроде автоматической оптимизации или вы предпочитаете ручную конфигурацию.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Zilliz Cloud и Vearch, но для их оценки вам нужно оценивать их на основе вашего варианта использования. Один инструмент, который может помочь с этим, — VectorDBBench, инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное тестирование производительности 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 VectorDBBench с открытым исходным кодом 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 различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их вариантов 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 функции и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты тестирования или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных 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
Introducing Zilliz CLI and Agent Skills for Zilliz Cloud
Manage your vector database from your terminal or AI coding agent. Zilliz CLI and Agent Skills work with Claude Code, Cursor, Codex, and Copilot.
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.
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.