W szybko rozwijających się dziedzinach sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego (ML) i inżynierii danych, potrzeba wydajnych systemów przechowywania i wyszukiwania danych jest najważniejsza. Wektorowe bazy danych stały się krytycznym rozwiązaniem do zarządzania złożonymi, wielowymiarowymi danymi, na których często opierają się te technologie. Poniżej przedstawiamy siedem wektorowych baz danych, z którymi powinien zapoznać się każdy inżynier AI/ML/danych, podkreślając ich unikalne cechy i sposób, w jaki wspierają one wymagania nowoczesnych aplikacji opartych na danych.
1. Milvus
Milvus to wektorowa baza danych typu open-source zaprojektowana do obsługi wyszukiwania podobieństw na dużą skalę i indeksowania wektorów. Obsługuje wiele typów indeksów i oferuje wysoce wydajne możliwości wyszukiwania, dzięki czemu nadaje się do szerokiego zakresu zastosowań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w tym rozpoznawania obrazów i wideo, przetwarzania języka naturalnego i systemów rekomendacji.
Kluczowe cechy
- Wysoka skalowalność, obsługa miliardów wektorów.
- Obsługuje wiele typów metryk do wyszukiwania podobieństwa.
- Łatwa integracja z popularnymi frameworkami uczenia maszynowego.
- Solidne i elastyczne mechanizmy indeksowania.
2. Pinecone
Pinecone to zarządzana usługa wektorowej bazy danych, która upraszcza proces tworzenia i skalowania aplikacji do wyszukiwania wektorowego. Oferuje prosty interfejs API do osadzania wyszukiwania wektorowego w aplikacjach, zapewniając dokładne, skalowalne wyszukiwanie podobieństwa przy minimalnej konfiguracji i konserwacji.
Kluczowe cechy
- Zarządzana usługa z łatwą konfiguracją i skalowalnością.
- Dokładne wyszukiwanie podobieństw z opóźnieniami poniżej sekundy.
- Obsługuje aktualizacje i usunięcia w czasie rzeczywistym.
- Łatwa integracja z istniejącymi potokami danych i modelami ML.
3. Baza danych SingleStore
Solidny możliwości wektorowej bazy danych SingleStoreDB są dostosowane do płynnej obsługi aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, chatbotów, systemów rozpoznawania obrazu i innych. Dzięki SingleStoreDB konieczność utrzymywania dedykowanej wektorowej bazy danych dla obciążeń intensywnie wykorzystujących wektory staje się przestarzała.
Odbiegając od konwencjonalnych podejść do wektorowych baz danych, SingleStoreDB przyjmuje nowatorskie podejście, umieszczając dane wektorowe w tabelach relacyjnych obok różnych typów danych. To innowacyjne połączenie umożliwia łatwy dostęp do kompleksowych metadanych i dodatkowych atrybutów odnoszących się do danych wektorowych, a wszystko to przy jednoczesnym wykorzystaniu szerokich możliwości zapytań SQL.
Najnowsze funkcje SingleStore dla wyszukiwania wektorowego
Z radością informujemy o pojawieniu się SingleStore Pro Max. Jedną z najważniejszych nowości w tym wydaniu są ulepszenia wyszukiwania wektorowego.
Dodano dwie ważne nowe funkcje w celu poprawy przetwarzania danych wektorowych i wydajności wyszukiwania wektorowego.
Indeksowane wyszukiwanie wektorowe ANN ułatwia tworzenie wielkoskalowego wyszukiwania semantycznego i generatywnych aplikacji AI. Obsługiwane typy indeksów obejmują odwrócony plik (IVF), hierarchiczny nawigowalny mały świat (HNSW) oraz warianty obu oparte na kwantyzacji produktu (PQ) – metodzie kompresji wektorów. Typ VECTOR ułatwia tworzenie, testowanie i debugowanie aplikacji opartych na wektorach. Nowe operatory infiksowe są dostępne dla DOT_PRODUCT (<*>) and EUCLIDEAN_DISTANCE (<->) aby skrócić zapytania i uczynić je bardziej czytelnymi.
Główne cechy
- Analityka w czasie rzeczywistym i możliwości HTAP dla aplikacji GenAI.
- Obsługa wysoce skalowalnego magazynu wektorowego.
- Skalowalna, rozproszona architektura.
- Obsługa zapytań SQL i JSON.
- Wbudowana funkcja notatników do pracy z danymi wektorowymi i aplikacjami GenAI.
- Rozszerzalny framework do wyszukiwania podobieństwa wektorów.
Proszę wypróbować SingleStore!
4. Weaviate
Weaviate to wyszukiwarka wektorowa typu open source z gotową obsługą wektoryzacji, klasyfikacji i wyszukiwania semantycznego. Została zaprojektowana tak, aby wyszukiwanie wektorowe było dostępne i skalowalne, wspierając przypadki użycia, takie jak semantyczne wyszukiwanie tekstu, automatyczna klasyfikacja i inne.
Kluczowe cechy
- Automatyczne modele uczenia maszynowego do wektoryzacji danych.
- Wyszukiwanie semantyczne z wbudowanymi możliwościami bazy danych grafów.
- Indeksowanie i wyszukiwanie w czasie rzeczywistym.
- Obsługa GraphQL i RESTful API.
5. Qdrant
Qdrant to wyszukiwarka wektorowa typu open-source zoptymalizowana pod kątem wydajności i elastyczności. Obsługuje zarówno dokładne, jak i przybliżone wyszukiwanie najbliższych sąsiadów, zapewniając równowagę między dokładnością a szybkością dla różnych aplikacji AI i ML.
Kluczowe cechy
- Konfigurowalna równowaga między dokładnością wyszukiwania a wydajnością.
- Obsługuje filtrowanie ładunku dla zaawansowanych możliwości wyszukiwania.
- Aktualizacje danych w czasie rzeczywistym i skalowalna pamięć masowa.
- Kompleksowy interfejs API ułatwiający integrację.
6. Chroma DB
Chroma DB to nowy uczestnik na arenie wektorowych baz danych, zaprojektowany specjalnie do obsługi wielowymiarowych wektorów kolorów. Jest szczególnie przydatna w zastosowaniach w mediach cyfrowych, handlu elektronicznym i odkrywaniu treści, gdzie podobieństwo kolorów odgrywa kluczową rolę w algorytmach wyszukiwania i rekomendacji.
Kluczowe cechy
- Specjalizuje się w wysokowymiarowym wyszukiwaniu wektorów kolorów.
- Idealny dla mediów cyfrowych i aplikacji e-commerce.
- Wydajne indeksowanie i wyszukiwanie danych kolorów.
- Obsługuje złożone operacje zapytań oparte na kolorach.
7. Zilliz
Zilliz to potężna wektorowa baza danych zaprojektowana w celu umożliwienia programistom i naukowcom zajmującym się danymi tworzenia nowej generacji aplikacji AI i wyszukiwania. Oferuje ona solidną platformę do skalowalnego, wydajnego i dokładnego wyszukiwania i analizy wektorów, obsługującą szeroką gamę aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
Kluczowe cechy
- Zaawansowane możliwości wyszukiwania wektorowego z wysoką dokładnością.
- Skalowalna architektura do obsługi dużych zbiorów danych.
- Płynna integracja z procesami rozwoju AI i ML.
- Obsługuje różne typy danych wektorowych i algorytmy wyszukiwania.
Wybór wektorowej bazy danych
Wybór odpowiedniej wektorowej bazy danych dla Państwa projektu wymaga szczegółowego zrozumienia zarówno specyficznych potrzeb aplikacji, jak i unikalnych możliwości różnych wektorowych baz danych. Wektorowe bazy danych to wyspecjalizowane systemy pamięci masowej zaprojektowane do wydajnej obsługi wielowymiarowych danych wektorowych, które są powszechnie wykorzystywane w aplikacjach AI i ML do zadań takich jak wyszukiwanie podobieństw, systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego.
Proces decyzyjny powinien uwzględniać kilka krytycznych czynników, w tym charakter danych, skalę operacji, złożoność zapytań, łatwość integracji z istniejącymi systemami oraz, co ważne, wymagania dotyczące wydajności i opóźnień.
Typ aplikacji
- Analityka w czasie rzeczywistym: SingleStore
- Wyszukiwanie podobieństw na dużą skalę: Milvus, Pinecone
- Usługa zarządzana: Pinecone
- Wyszukiwanie hybrydowe: SingleStore
- Wyszukiwanie semantyczne: Weaviate
- Wysokowymiarowe wektory kolorów: Chroma DB
Wymagania dotyczące funkcji
- Skalowalność: Milvus, Pinecone, Vald
- Łatwość integracji: Weaviate, Zilliz
- Aktualizacje w czasie rzeczywistym: SingleStore, Qdrant
- Zaawansowane możliwości wyszukiwania: Qdrant, Zilliz
Środowisko wdrożenia
- Lokalnie: SingleStore, Milvus
- Chmura: Pinecone, Zilliz
- Hybryda: SingleStore
Wydajność i opóźnienia
- Wysoka wydajność: Zilliz
- Niskie opóźnienia: SingleStore, Pinecone
Czy naprawdę potrzebują Państwo specjalistycznej wektorowej bazy danych?
Cały szum dotyczy generatywnej sztucznej inteligencji, co oczywiście sprawiło, że wektorowe bazy danych stały się bardzo popularne. Jest to bardzo typowy przypadek, w którym widzimy organizacje już żonglujące między bazami danych dla różnych przypadków użycia. Zamiast decydować się na wyspecjalizowaną wektorową bazę danych, zawsze zaleca się wybranie kompleksowej scentralizowanej bazy danych, która może pomóc w prawie wszystkich przypadkach użycia – tej, która obsługuje analitykę w czasie rzeczywistym, jest szybka, obsługuje wszystkie typy danych, przechowywanie wektorów itp.
Istnieje również wspólny problem, z którym boryka się wiele organizacji: Wyzwanie integracji specjalistycznych wektorowych baz danych z ich architekturami danych, co często skutkuje różnymi problemami operacyjnymi. Problemy te mogą obejmować nadmiarowe dane, nadmierny ruch danych, zwiększone koszty pracy i licencji oraz ograniczone możliwości zapytań. Specjalistyczne wektorowe bazy danych, choć zaprojektowane do obsługi określonych typów danych i obciążeń (takich jak wyszukiwanie podobieństwa wektorów kluczowe dla aplikacji AI), mogą komplikować infrastrukturę danych organizacji z powodu tych ograniczeń.
SingleStore oferuje alternatywne rozwiązanie dla tych wyzwań. Jest to nowoczesna platforma bazodanowa, która integruje funkcjonalność wektorowej bazy danych w ramach szerszego systemu bazodanowego. Integracja ta pozwala SingleStore na obsługę aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, w tym chatbotów, rozpoznawania obrazów i innych, bez konieczności posiadania oddzielnej specjalistycznej wektorowej bazy danych.