5 лучших векторных баз данных, которые вы должны попробовать в 2024-м

Лучшие векторные базы данных известны своей универсальностью, производительностью, масштабируемостью, согласованностью и эффективными алгоритмами хранения, индексации и запроса векторных вкраплений для приложений искусственного интеллекта.

Векторная база данных - это специализированный тип базы данных, предназначенный для хранения и индексации векторных вкраплений для эффективного поиска и сходства. Она используется в различных приложениях, связанных с большими языковыми моделями, генеративным ИИ и семантическим поиском. Векторные вкрапления - это математические представления данных, которые отражают семантическую информацию и позволяют понять закономерности, взаимосвязи и глубинные структуры.

Векторные базы данных приобретают все большее значение в области приложений искусственного интеллекта, поскольку они отлично справляются с высокоразмерными данными и облегчают сложный поиск по сходству.

В этом блоге мы рассмотрим пять лучших векторных баз данных, которые вы должны попробовать в 2024 году. Эти базы данных были выбраны на основе их масштабируемости, универсальности и производительности при работе с векторными данными.

1. Qdrant

Qdrant - это поисковая система векторного сходства с открытым исходным кодом и база данных векторов, которая предоставляет готовый к производству сервис с удобным API. Вы можете хранить, искать и управлять векторными вкраплениями. Qdrant поддерживает расширенную фильтрацию, что делает его полезным для широкого спектра приложений, включающих нейросетевое или семантическое сопоставление, фасетный поиск и многое другое. Поскольку Qdrant написан на надежном и быстром языке программирования Rust, он может эффективно справляться с высокой пользовательской нагрузкой.

Используя Qdrant, вы можете создавать полноценные приложения со встроенными кодировщиками для таких задач, как сопоставление, поиск, рекомендации и другие. Решение также доступно в виде Qdrant Cloud, полностью управляемой версии, включая бесплатный уровень, что позволяет пользователям легко использовать возможности векторного поиска в своих проектах.

2. Pinecone

Pinecone - это управляемая векторная база данных, которая была специально разработана для решения проблем, связанных с высокоразмерными данными. Благодаря расширенным возможностям индексирования и поиска Pinecone позволяет инженерам и специалистам по исследованию данных создавать и развертывать крупномасштабные приложения машинного обучения, способные эффективно обрабатывать и анализировать высокоразмерные данные.

Ключевые особенности Pinecone - полностью управляемый сервис с высокой степенью масштабируемости, позволяющий получать данные в режиме реального времени и осуществлять поиск с низкой задержкой. Pinecone также обеспечивает интеграцию с LangChain для работы приложений обработки естественного языка. Благодаря своей специализации на высокоразмерных данных Pinecone представляет собой оптимизированную платформу для развертывания эффективных проектов машинного обучения.

3. Weaviate

Weaviate - это векторная база данных с открытым исходным кодом, которая позволяет хранить объекты данных и векторные вкрапления из ваших любимых ML-моделей, легко масштабируясь на миллиарды объектов данных. Weaviate обеспечивает высокую скорость - она может быстро найти десять ближайших соседей среди миллионов объектов всего за несколько миллисекунд. Вы можете векторизовать данные во время импорта или загрузить собственные векторы, используя модули, интегрированные с такими платформами, как OpenAI, Cohere, HuggingFace и другими.

Weaviate уделяет особое внимание масштабируемости, репликации и безопасности для обеспечения готовности к производству, от прототипов до крупномасштабного развертывания. Помимо быстрого векторного поиска, Weaviate также предлагает рекомендации, обобщения и интеграцию с нейронными поисковыми системами. Это гибкая и масштабируемая база данных векторов для самых разных случаев использования.

4. Milvus

Milvus - это мощная векторная база данных с открытым исходным кодом для приложений искусственного интеллекта и поиска по сходству. Она делает поиск по неструктурированным данным более доступным и обеспечивает постоянный пользовательский опыт независимо от среды развертывания.

Milvus 2.0 - это облачная нативная векторная база данных, в которой хранение и вычисления разделены по дизайну, а компоненты без статического состояния обеспечивают повышенную эластичность и гибкость. Выпущенная под лицензией Apache License 2.0, Milvus предлагает миллисекундный поиск в триллионных векторных наборах данных, упрощенное управление неструктурированными данными благодаря богатым API и согласованному опыту работы в разных средах, а также встроенный поиск в приложениях в режиме реального времени. Он обладает высокой масштабируемостью и эластичностью, поддерживая масштабирование на уровне компонентов по требованию.

Milvus объединяет скалярную фильтрацию с векторным сходством для создания гибридного поискового решения. Благодаря поддержке сообщества и более чем 1 000 корпоративных пользователей Milvus представляет собой надежную, гибкую и масштабируемую векторную базу данных с открытым исходным кодом для различных случаев использования.

5. Faiss

Faiss - это библиотека с открытым исходным кодом для эффективного поиска сходства и кластеризации плотных векторов, способная искать в массивных наборах векторов, превышающих объем оперативной памяти. Она содержит несколько методов поиска сходства, основанных на сравнении векторов с помощью расстояний L2, точечных произведений и косинусного сходства. Некоторые методы, такие как бинарное квантование векторов, позволяют сжимать представления векторов для масштабирования, а другие, такие как HNSW и NSG, используют индексирование для ускорения поиска.

Faiss в основном написан на C++, но полностью интегрируется с Python/NumPy. Ключевые алгоритмы доступны для выполнения на GPU, принимая входные данные из памяти CPU или GPU. Реализация на GPU позволяет заменять индексы CPU для получения более быстрых результатов, автоматически обрабатывая копии CPU-GPU. Разработанный группой фундаментальных исследований ИИ Meta, Faiss представляет собой набор инструментов с открытым исходным кодом, позволяющий осуществлять быстрый поиск и кластеризацию в больших векторных наборах данных как на CPU, так и на GPU.

Заключение

Векторные базы данных быстро становятся важным компонентом современных приложений искусственного интеллекта. Как мы рассмотрели в этой статье, в 2024 году при выборе векторной базы данных следует обратить внимание на несколько интересных вариантов. Qdrant предлагает универсальные возможности с открытым исходным кодом, Pinecone предоставляет управляемый сервис, предназначенный для работы с высокоразмерными данными, Weaviate фокусируется на масштабируемости и гибкости, Milvus обеспечивает согласованный опыт работы в разных средах, а Faiss обеспечивает эффективный поиск сходства с помощью оптимизированных алгоритмов.

Каждая база данных имеет свои сильные стороны и преимущества в зависимости от конкретного случая использования и инфраструктуры. По мере развития моделей искусственного интеллекта и семантического поиска правильная база данных векторов для хранения, индексирования и запроса векторных вкраплений будет играть ключевую роль.