Какие векторные базы данных стоит выбрать?

Векторные базы данных обеспечивают эффективность и масштабируемость и меняют способы использования потенциала встраивания данных в цифровую эпоху. Существует довольно много векторных баз данных с открытым исходным кодом, которые имеют свои преимущества. Мы рассмотрим их вкратце.

В обработке естественного языка (NLP) вкрапление - это представление текста в виде векторов. Цель встраивания - передать семантическое значение слов или документов таким образом, чтобы его могла понять модель машинного обучения.

Векторная база данных (или база данных вкраплений) в NLP - это специализированная база данных, предназначенная для эффективного хранения, извлечения и выполнения операций с высокоразмерными векторными данными (такими как вкрапления, упомянутые выше). Векторные базы данных оптимизированы для эффективного выполнения операций поиска ближайших соседей, что является общим требованием в приложениях NLP. Они обеспечивают способ организации и поиска в больших объемах данных вкраплений, что может быть полезно в различных задачах, таких как поиск информации, сходство документов, кластеризация и другие.

В качестве примера, допустим, вы вложили большое количество документов с помощью модели Doc2Vec. Теперь, получив новый документ, вы хотите найти наиболее похожие документы в вашей базе данных. Для этого необходимо:

1. Сначала вложите новый документ в то же самое высокоразмерное пространство.
2. Далее в базе данных векторов ищем векторы, наиболее близкие к вектору нового документа. Это и есть поиск ближайших соседей.

Из-за высокой размерности данных такой поиск может потребовать больших вычислительных затрат. Однако векторные базы данных используют специализированные алгоритмы индексирования и запросов (например, k-d деревья, шаровые деревья или методы хеширования) для ускорения этих операций. Примерами таких баз данных являются FAISS, разработанная Facebook AI, и Annoy, разработанная Spotify.

Векторные базы данных с открытым исходным кодом

Weaviate:

Эта векторная база данных с открытым исходным кодом позволяет хранить и извлекать объекты данных на основе их семантических свойств с помощью векторного индексирования.

• Он поддерживает различные типы медиа, включая текст, изображения и т.д., и предлагает такие функции, как семантический поиск, извлечение вопросов и ответов, классификация и настраиваемые модели.
• Он предоставляет GraphQL API для простого доступа к данным и оптимизирован для высокой производительности, что подтверждается бенчмарками с открытым исходным кодом.
• Среди основных характеристик - быстрые запросы, поддержка нескольких типов медиа с помощью модулей, комбинированный векторный и скалярный поиск, доступ к данным в реальном времени и постоянный доступ, горизонтальная масштабируемость и графоподобные связи между объектами.
• Weaviate рекомендуется для повышения качества поиска, выполнения поиска по сходству с моделями машинного обучения (ML), эффективного сочетания векторного и скалярного поиска, масштабирования ML-моделей для производства и выполнения задач быстрой классификации.
• Он находит применение в семантическом поиске, поиске по изображениям, обнаружении аномалий, рекомендательных системах, поиске в электронной коммерции, классификации данных, анализе киберугроз и т. д.

Pgvector:

Это расширение PostgreSQL с открытым исходным кодом, позволяющее осуществлять поиск по векторному сходству в базе данных. Оно позволяет эффективно хранить и запрашивать высокоразмерные векторы, что делает его подходящим для таких приложений, как рекомендательные системы, обработка естественного языка и анализ изображений.

• Pgvector предлагает функции и операторы для поиска сходства векторов, например, для нахождения ближайших соседей на основе расстояний между векторами или для выполнения соединений сходства между векторами. Процесс поиска оптимизирован с использованием индексных структур, таких как K-d деревья или Annoy.
• С помощью pgvector векторные данные можно хранить непосредственно в таблицах PostgreSQL, что позволяет легко интегрировать поиск векторных подобий в существующие рабочие процессы баз данных. Он также обеспечивает поддержку индексации и запросов для нескольких векторных полей в одной таблице.
• Расширение реализовано на языке C и поддерживает множество типов векторных данных, таких как float4, float8 и integer. Оно предлагает простой SQL-интерфейс для векторных операций и может быть легко интегрировано с другими функциями и расширениями PostgreSQL.
• Pgvector расширяет возможности PostgreSQL, добавляя функциональность поиска векторного сходства, позволяя разработчикам проводить эффективный и масштабируемый поиск сходства в высокоразмерных векторных данных непосредственно в базе данных.

Chroma DB:

Chroma - это база данных с открытым исходным кодом для встраивания. Она облегчает разработку приложений LLM, позволяя встраивать в LLM знания, факты и навыки.

Chroma предоставляет средства для:

• Храните вкрапления и связанные с ними метаданные
• Вставка документов и запросов
• Поиск встроенного содержимого

Milvus:

Milvus был разработан в 2019 году для хранения, индексации и управления массивными векторами встраивания, генерируемыми глубокими нейронными сетями и другими ML-моделями.

• Она предназначена для обработки запросов к векторным данным и способна индексировать векторы в триллионном масштабе. Milvus может работать с встраиванием векторов, полученных из неструктурированных данных, в отличие от реляционных баз данных, которые работают со структурированными данными.
• В Интернете все большее распространение получают неструктурированные данные, такие как электронные письма, документы, данные датчиков IoT, фотографии и структуры белков. Milvus хранит и индексирует эти векторы, позволяя компьютерам интерпретировать неструктурированные данные.
• Milvus способен анализировать корреляцию между двумя векторами, вычисляя расстояние их сходства, которое указывает на сходство исходных данных, если векторы чрезвычайно похожи.

QDrant:

Эта векторная база данных с открытым исходным кодом предназначена для быстрого и масштабируемого хранения и поиска высокоразмерных данных.

• В нем используются передовые методы индексирования, включая приближенные ближайшие соседи (ANN) и квантование продукта, для эффективного поиска и извлечения данных.
• QDrant поддерживает вычисления на базе CPU и GPU, обеспечивая гибкость и адаптацию к различным аппаратным конфигурациям.
• База данных обладает высокой масштабируемостью и способна обрабатывать большие объемы данных и высокий пользовательский параллелизм.
• Уникальной особенностью QDrant является возможность хранения и поиска геопространственных данных, что делает его хорошо подходящим для приложений, основанных на определении местоположения.

У каждой из этих векторных баз данных есть свои сильные стороны и области применения. Weaviate выделяется возможностями семантического поиска и поддержкой различных типов носителей. Pgvector легко интегрируется с PostgreSQL и обеспечивает эффективный поиск по сходству векторов. Chroma DB фокусируется на хранении и поиске встраиваемых данных для LLM-приложений. Milvus специализируется на работе с массивными векторами вкраплений и неструктурированными данными. QDrant отличается быстрым и масштабируемым хранением и поиском высокоразмерных данных, а также поддержкой геопространственных данных. Выбор базы данных зависит от конкретных требований и сценариев использования приложения.