Честное сравнение открытых векторных баз данных

Честное сравнение популярных открытых векторных баз данных

 

Векторные базы данных предлагают широкий спектр преимуществ, особенно в генеративном искусственном интеллекте (ИИ), и более конкретно, в больших языковых моделях (ЛМ). Эти преимущества могут варьироваться от передового индексирования до точного поиска похожих записей, помогая создавать мощные, современные проекты.

В этой статье мы предоставим честное сравнение трех открытых векторных баз данных, которые завоевали впечатляющую репутацию — Chroma, Milvus и Weaviate. Мы рассмотрим их сферы применения, ключевые функции, показатели производительности, поддерживаемые языки программирования и многое другое, чтобы предоставить всеобъемлющий и объективный обзор каждой базы данных.

 

Что такое векторные базы данных?

 

Самое простое определение векторной базы данных предполагает хранение информации в виде векторов (векторных эмбеддингов), которые представляют собой числовую версию объекта данных.

Таким образом, векторные эмбеддинги являются мощным методом индексации и поиска по очень большим и неструктурированным или полу-структурированным наборам данных. Эти наборы данных могут включать текст, изображения или данные сенсоров, и векторная база данных упорядочивает эту информацию в удобном формате.

Векторные базы данных работают с высокоразмерными векторами, которые могут содержать сотни различных измерений, каждое из которых связано с определенным свойством объекта данных. Таким образом достигается невероятный уровень сложности.

Не следует путать векторный индекс или библиотеку векторного поиска с векторной базой данных. Векторная база данных – это полное решение для управления хранением и фильтрацией метаданных, которое:

  • Полностью масштабируется
  • Может быть легко резервировано
  • Позволяет динамически изменять данные
  • Предоставляет высокий уровень безопасности

 

Преимущества использования открытых векторных баз данных

 

Открытые векторные базы данных предоставляют множество преимуществ по сравнению с лицензионными альтернативами:

  • Они являются гибким решением, которое легко можно изменить под определенные потребности, в отличие от лицензионных вариантов, которые обычно разрабатываются для конкретного проекта.
  • Открытые векторные базы данных поддерживаются большим сообществом разработчиков, готовых помочь с любыми проблемами или дать советы о том, как улучшить проекты.
  • Открытое решение бюджетно эффективно и не требует лицензионных платежей, абонентской платы или других неожиданных расходов во время проекта.
  • Благодаря прозрачности открытых векторных баз данных разработчики могут работать более эффективно, понимая каждый компонент и способ создания базы данных.
  • Продукты с открытым исходным кодом постоянно улучшаются и развиваются вместе с изменениями в технологии, так как их поддерживают активные сообщества.

 

Сравнение открытых векторных баз данных: Chroma против Milvus против Weaviate

 

Теперь, когда мы понимаем, что такое векторная база данных и какие преимущества дает открытое решение, давайте рассмотрим некоторые из самых популярных вариантов на рынке. Мы сосредоточимся на преимуществах, функциях и применении Chroma, Milvus и Weaviate, прежде чем перейти к прямому сравнению, чтобы определить наилучший вариант для ваших потребностей.

 

1. Chroma

 

Chroma разработана для помощи разработчикам и бизнесам любых размеров в создании приложений LLM, предоставляя все необходимые ресурсы для создания сложных проектов. Chroma обеспечивает высокую масштабируемость проекта и работает оптимальным образом, чтобы высокоразмерные векторы могли быть быстро сохранены, найдены и получены.

Она становится все более популярной благодаря своей гибкости и широкому спектру вариантов развертывания. Кроме того, Chroma может быть развернута непосредственно в облаке или работать на месте, что делает ее пригодной для любого бизнеса, независимо от его IT-инфраструктуры.

Возможности использования

Chroma также поддерживает несколько типов и форматов данных, что делает его подходящим для практически любого приложения. Однако, одним из ключевых преимуществ Chroma является его поддержка аудиоданных, что делает его отличным выбором для поисковых систем, приложений для рекомендации музыки и других звуковых проектов.

2. Milvus

Milvus завоевал сильную репутацию в мире машинного обучения и науки о данных, обладая впечатляющими возможностями в области индексирования и запросов векторов. Используя мощные алгоритмы, Milvus обеспечивает быструю обработку и извлечение данных и поддержку GPU, даже при работе с очень большими наборами данных. Milvus также может интегрироваться с другими популярными фреймворками, такими как PyTorch и TensorFlow, что позволяет добавлять его в существующие рабочие процессы машинного обучения.

Возможности использования

Milvus известен своими возможностями в области поиска похожих объектов и аналитики. При этом он обладает обширной поддержкой нескольких языков программирования. Такая гибкость означает, что разработчики не ограничены только бэкэнд-операциями и могут выполнять задачи, обычно предназначенные для серверных языков, непосредственно на фронтенде. Например, с помощью реальных данных из Milvus вы можете создавать PDF-файлы на JavaScript. Это открывает новые возможности для разработки приложений, особенно в области образования и приложений, фокусирующихся на доступности.

Данная открытая векторная база данных может использоваться в широком спектре отраслей и в множестве приложений. Еще один важный пример – это электронная коммерция, где Milvus может поддерживать точные системы рекомендаций для предложения товаров на основе предпочтений и покупательских привычек клиента.

Он также подходит для проектов по анализу изображений/видео, таких как поиск похожих изображений, распознавание объектов и поиск на основе содержания изображений. Еще один ключевой случай использования – обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP), предоставляющая возможности кластеризации документов и семантического поиска, а также обеспечивающая основу для систем вопросов и ответов.

3. Weaviate

Третья открытая векторная база данных в нашем честном сравнении – это Weaviate, которая доступна как решение для самостоятельного хостинга, так и полностью управляемое решение. Бесчисленное количество компаний использует Weaviate для обработки и управления большими наборами данных из-за его отличных показателей производительности, простоты и высокой масштабируемости.

Weaviate способен управлять различными типами данных и обладает большой гибкостью, так как может хранить и векторы, и объекты данных, что делает его идеальным для приложений, которым необходимы различные техники поиска (например, поиск по векторам и поиск по ключевым словам).

Возможности использования

Что касается его использования, Weaviate отлично подходит для проектов, таких как классификация данных в программном обеспечении планирования ресурсов предприятия или приложениях, которые включают:

  • Поиск похожих объектов
  • Семантический поиск
  • Поиск изображений
  • Поиск товаров в электронной коммерции
  • Рекомендательные системы
  • Анализ и обнаружение угроз кибербезопасности
  • Обнаружение аномалий
  • Автоматическая гармонизация данных

Теперь, когда мы имеем общее представление о том, что может предложить каждая векторная база данных, давайте рассмотрим более детальные характеристики, которые отличают каждое открытое решение в нашей удобной таблице сравнения.

Таблица сравнения

Chroma Milvus Weaviate
Статус открытого исходного кода Да – лицензия Apache-2.0 Да – лицензия Apache-2.0 Да – лицензия BSD-3-Clause
Дата публикации Февраль 2023 Октябрь 2019 Январь 2021
Возможности использования

Подходит для широкого спектра приложений с поддержкой различных типов и форматов данных.

Специализируется в проектах с аудио поиском и поиском изображений/видео.

Подходит для широкого спектра приложений с поддержкой множества типов и форматов данных.

Идеален для рекомендательных систем электронной коммерции, обработки естественного языка и анализа изображений/видео.

Подходит для широкого спектра приложений с поддержкой различных типов и форматов данных.

Идеально подходит для классификации данных в программном обеспечении планирования ресурсов предприятия.

Основные функции

Впечатляющая простота использования.

Разработка, тестирование и рабочая среда все используют одно и то же API в Jupyter Notebook.

Мощные функции поиска

 

Заключение

 

Каждая открытая векторная база данных в нашем честном сравнительном руководстве мощна, масштабируема и полностью бесплатна. Это может сделать выбор идеального решения немного сложным, но этот процесс можно упростить, зная конкретный проект, над которым вы работаете, и уровень требуемой поддержки.

Chroma – самое новое решение и не имеет такой поддержи со стороны сообщества, как у двух других, однако его простота использования и гибкость делают его отличным выбором, особенно для проектов, в которых используется поиск по аудио.

Milvus имеет самый высокий рейтинг в GitHub и сильную поддержку со стороны сообщества, им доверяет впечатляющее количество предприятий для удовлетворения своих потребностей в векторных базах данных. Поэтому Milvus – отличный выбор для обработки естественного языка и проектов по анализу изображений/видео.

Наконец, Weaviate предлагает возможность самостоятельного размещения и полностью управляемые решения с обширной документацией и доступной поддержкой. Основным использованием является классификация данных в программном обеспечении планирования ресурсов предприятия, но это решение идеально подходит для множества проектов.

****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)**** – разработчик программного обеспечения и технический писатель. Прежде чем полностью посвятить свою работу техническому писательству, она управляла, среди прочих интересных вещей, работой ведущего программиста в организации, занимающейся экспериментальным брендингом, клиентами которой являются Samsung, Time Warner, Netflix и Sony.