Топ-15 векторных баз данных для науки о данных в 2024 году Подробное руководство

Топ-15 векторных баз данных для науки о данных в 2024 году Подробное руководство

Введение

В быстро развивающейся области науки о данных векторные базы данных играют ключевую роль в обеспечении эффективного хранения, извлечения и обработки высокоразмерных данных. В этой статье рассматривается определение и значение векторных баз данных, сравнение их с традиционными базами данных, а также предоставляется подробный обзор лучших 15 векторных баз данных, которые стоит рассмотреть в 2024 году.

Что такое векторные базы данных?

Векторные базы данных в своей основе предназначены для эффективной обработки векторизованных данных. В отличие от традиционных баз данных, которые преуспевают в хранении структурированных данных, векторные базы данных специализируются на управлении точками данных в многомерном пространстве, что делает их идеальными для приложений в области искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки естественного языка.

Целью векторных баз данных является облегчение векторного вложения, поиска похожих объектов и эффективной обработки высокоразмерных данных. В отличие от традиционных баз данных, которые могут испытывать трудности с неструктурированными данными, векторные базы данных отлично справляются с сценариями, где взаимосвязи и сходства между точками данных критичны.

Как выбрать подходящую векторную базу данных для вашего проекта

При выборе векторной базы данных для вашего проекта учитывайте следующие факторы:

  • У вас есть команда инженеров для размещения базы данных, или вам нужна полностью управляемая база данных?
  • У вас есть векторные вложения, или вам требуется векторная база данных для их создания?
  • Требования к задержке, такие как пакетная или онлайн обработка.
  • Опыт разработчиков в команде.
  • Крутизна обучения выбранного инструмента.
  • Надежность решения.
  • Затраты на внедрение и поддержку.
  • Безопасность и соответствие требованиям.

Топ 15 векторных баз данных для науки о данных в 2024 году

1. Pinecone

Веб-сайт: Pinecone

Открытый исходный код: Нет

Звезды на GitHub: 836

Решение проблемы:

Pinecone – облачная векторная база данных, предлагающая удобное API и беззаботную инфраструктуру. Она позволяет пользователям избавиться от необходимости управления инфраструктурой, позволяя им сконцентрироваться на разработке и расширении своих решений в области искусственного интеллекта. Pinecone отличается быстрой обработкой данных, поддержкой фильтров метаданных и разреженно-плотным индексом для точных результатов.

Основные особенности:

  • Детектирование дубликатов
  • Отслеживание рейтинга
  • Поиск данных
  • Классификация
  • Удаление дубликатов

2. Milvus

Веб-сайт: Milvus

Открытый исходный код: Да

Звезды на GitHub: 21,1 тыс.

Решение проблемы:

Milvus – открытая векторная база данных, разработанная для эффективного векторного вложения и поиска похожих объектов. Она упрощает поиск неструктурированных данных и обеспечивает единый опыт работы в различных средах развертывания. Milvus широко используется для таких приложений, как поиск изображений, чат-боты и поиск по химическим структурам.

Основные особенности:

  • Поиск триллионов векторных наборов данных за миллисекунды
  • Простое управление неструктурированными данными
  • Высокая масштабируемость и адаптивность
  • Гибридный поиск
  • Поддерживается сильным сообществом

3. Chroma

Веб-сайт: Chroma

Открытый код: Да

Звёзды на GitHub: 7 тыс.

Проблемы, которые решает:

Chroma DB – это открытая векторная база данных, специально разработанная для встраивания искусственного интеллекта. Она упрощает создание приложений на основе больших языковых моделей (LLM), работающих на обработке естественного языка. Chroma отличается наличием множества функций, таких как запросы, фильтрация, оценки плотности и другие.

Основные характеристики:

  • Богатый набор функций
  • LangChain (Python и JavaScript)
  • Та же API для разработки, тестирования и производства
  • Интеллектуальная группировка и релевантность запросов (скоро)

4. Weaviate

GitHub: Weaviate

Открытый код: Да

Звёзды на GitHub: 6,7 тыс.

Проблемы, которые решает:

Weaviate – это устойчивая и масштабируемая облачная векторная база данных, которая преобразует текст, фотографии и другие данные в поисковую векторную базу данных. Она поддерживает различные функции искусственного интеллекта, включая вопросы и ответы, комбинирование LLM-моделей с данными и автоматическую категоризацию.

Основные характеристики:

  • Встроенные модули для поиска, вопросов и ответов и категоризации на основе искусственного интеллекта
  • Облачное решение и возможность масштабирования
  • Полные возможности CRUD
  • Плавный переход моделей машинного обучения к MLOps

5. Deep Lake

GitHub: Deep Lake

Открытый код: Да

Звёзды на GitHub: 6,4 тыс.

Проблемы, которые решает:

Deep Lake – это база данных искусственного интеллекта, предназначенная для приложений на основе глубокого обучения и LLM. Она поддерживает хранение различных типов данных и предлагает функции, такие как запросы, векторный поиск, потоковая передача данных во время обучения и интеграции с такими инструментами, как LangChain, LlamaIndex и Weights & Biases.

Основные характеристики:

  • Хранение всех типов данных
  • Запросы и векторный поиск
  • Потоковая передача данных во время обучения
  • Учет версий данных и связей между ними
  • Интеграции со множеством инструментов

6. Qdrant

GitHub: Qdrant

Открытый код: Да

Звёзды на GitHub: 11,5 тыс.

Проблемы, которые решает:

Qdrant – это поисковая система и база данных векторного сходства с открытым исходным кодом, предоставляющая готовое к использованию решение с простым API. Она отличается обширной поддержкой фильтрации, что делает ее подходящей для семантического сопоставления на основе нейронных сетей, фасетного поиска и других приложений.

Основные характеристики:

  • Хранение и фильтрация на основе полезной нагрузки
  • Поддержка различных типов данных и критериев запросов
  • Кэширование информации о полезной нагрузке для повышения выполнения запросов
  • Фиксация данных во время сбоя питания
  • Независимость от внешних баз данных или контроллеров оркестрации

7. Elasticsearch

Веб-сайт: Elasticsearch

Открытый код: Да

Звёзды на GitHub: 64,4 тыс.

Проблемы, которые решает:

Elasticsearch – это аналитический движок с открытым исходным кодом, который работает с различными типами данных. Он обеспечивает быстрый поиск, настройку релевантности и масштабируемую аналитику. Elasticsearch поддерживает кластеризацию, высокую доступность и автоматическое восстановление при работе в распределенной архитектуре.

Основные характеристики:

  • Кластеризация и высокая доступность
  • Горизонтальная масштабируемость
  • Репликация между кластерами и центрами обработки данных
  • Распределенная архитектура для постоянной безопасности

8. Vespa

Веб-сайт: Vespa

Открытый исходный код: Да

Звезды на GitHub: 4,5 тыс.

Решение проблем:

Vespa – это движок для обработки данных с открытым исходным кодом, предназначенный для хранения, поиска и организации массовых данных с использованием алгоритмов машинного обучения. Он отличается непрерывной записью, настройкой лишних копий и гибкими опциями запросов.

Основные особенности:

  • Подтвержденная запись за миллисекунды
  • Непрерывная запись с высокой скоростью на узел
  • Настройка лишних копий
  • Поддержка различных операторов запросов
  • Группировка и агрегация совпадений

9. Vald

Веб-сайт: Vald

Открытый исходный код: Да

Звезды на GitHub: 1274

Решение проблем:

Vald – это распределенный, масштабируемый и быстрый поиск по векторам с использованием алгоритма NGT ANN. Он предлагает автоматическое резервное копирование, горизонтальное масштабирование и высокую настраиваемость. Vald поддерживает несколько языков программирования и обеспечивает восстановление после катастрофы с помощью объектного хранилища или постоянного тома.

Основные особенности:

  • Автоматическое резервное копирование и распределение индекса
  • Автоматическое балансирование при сбое агента
  • Высокая настраиваемость
  • Поддержка нескольких языков программирования

10. ScaNN

GitHub: ScaNN

Открытый исходный код: Да

Звезды на GitHub: 31,5 тыс.

Решение проблем:

ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) – это эффективный метод поиска похожих векторов, предложенный компанией Google. Он выделяется своим методом сжатия, предлагающим повышенную точность. ScaNN подходит для поиска максимального внутреннего произведения с дополнительными функциями расстояния, такими как евклидово расстояние.

11. Pgvector

GitHub: Pgvector

Открытый исходный код: Да

Звезды на GitHub: 4,5 тыс.

Решение проблем:

pgvector – это расширение для PostgreSQL, разработанное для поиска похожих векторов. Оно поддерживает точный и приближенный поиск ближайших соседей, различные метрики расстояния и совместимо с любым языком, использующим клиент PostgreSQL.

Основные особенности:

  • Точный и приближенный поиск ближайших соседей
  • Поддержка L2-расстояния, внутреннего произведения и косинусного расстояния
  • Совместимость с любыми языками, использующими клиент PostgreSQL

12. Faiss

GitHub: Faiss

Открытый исходный код: Да

Звезды на GitHub: 23 тыс.

Решение проблем:

Faiss, разработанный Facebook AI Research, – это библиотека для быстрого поиска и группировки плотных векторов. Она поддерживает различные функциональные возможности поиска, пакетную обработку и различные метрики расстояния, что делает ее универсальной для широкого диапазона применений.

Основные особенности:

  • Возвращение нескольких ближайших соседей
  • Пакетная обработка для нескольких векторов
  • Поддержка различных расстояний
  • Хранение индекса на диске

13. ClickHouse

Веб-сайт: ClickHouse

Открытый исходный код: Да

Звезды на GitHub: 31,8 тыс.

Решение проблем:

ClickHouse – это столбцовая система управления базами данных, разработанная для аналитической обработки в реальном времени. Она эффективно сжимает данные, использует многоядерные установки и поддерживает широкий спектр запросов. Низкая задержка ClickHouse и непрерывное добавление данных делают ее подходящей для различных аналитических задач.

Основные характеристики:

  • Эффективное сжатие данных
  • Извлечение данных с низкой задержкой
  • Многоядерные и многосерверные настройки для массовых запросов
  • Надежная поддержка SQL
  • Непрерывное добавление данных и быстрое индексирование

14. OpenSearch

Веб-сайт: OpenSearch

Открытый исходный код: Да

Звезды на GitHub: 7.9k

Решение проблем:

OpenSearch объединяет классический поиск, аналитику и векторный поиск в одном решении. Его функции векторной базы данных улучшают разработку приложений искусственного интеллекта, обеспечивая безшовную интеграцию моделей, векторов и информации для векторного, лексического и гибридного поиска.

Основные характеристики:

  • Векторный поиск для различных целей
  • Мультимодальный, семантический, визуальный поиск и агенты искусственного интеллекта
  • Создание вложений продукта и пользователя
  • Поиск сходства для операций с качеством данных
  • Векторная база данных с лицензией Apache 2.0

15. Apache Cassandra

Веб-сайт: Apache Cassandra

Открытый исходный код: Да

Звезды на GitHub: 8.3k

Решение проблем:

Apache Cassandra, распределенное хранилище широких столбцов, база данных NoSQL, расширяет свои возможности, включая векторный поиск. С своим пристрастием к быстрой инновации Cassandra стала привлекательным выбором для разработчиков искусственного интеллекта, работающих с огромными объемами данных.

Основные характеристики:

  • Хранение высокоразмерных векторов
  • Возможности векторного поиска с использованием VectorMemtableIndex
  • Оператор языка запросов Cassandra (CQL) для поиска ANN
  • Расширение существующей структуры SAI

Заключение

Важность векторных баз данных в области науки о данных нельзя недооценивать. По мере роста спроса на эффективную обработку данных высокой размерности, ожидается дальнейшее развитие ландшафта векторных баз данных. В этой статье был представлен исчерпывающий обзор лучших векторных баз данных для науки о данных в 2024 году, каждая из которых предлагает уникальные функции и возможности.

По мере развития искусственного интеллекта векторные базы данных станут все более важными для принятия решений, основанных на данных. Многочисленность доступных инструментов гарантирует наличие подходящего решения векторной базы данных для различных проектных требований.

Поделитесь своим опытом и пониманием решений векторных баз данных в нашем сообществе AnalyticsVidhya!