مقایسه ۱۰ API پایگاه داده برداری برای هوش مصنوعی (Comparing 10 Vector Database APIs For AI)
این سناریو را تصور کنید که یک کاربر به وب‌سایت کتابفروشی می‌رود و عبارت “بهترین رمان‌های جدید” را جستجو می‌کند. بدون زمینه بیشتر، سایت ممکن است چیزی مانند “فروشگاه مواد غذایی بهشت و زمین” نوشته جیمز مک‌براید را که در سال ۲۰۲۳ منتشر شده، بازگرداند. این جدید به برخی معیارها است، اما احتمالاً آنچه این کاربر خاص به دنبال آن است، نیست. آن‌ها ممکن است بیشتر به علمی-تخیلی علاقه‌مند باشند تا ادبیات، که اگر سیستم جستجو به تاریخچه کاربر دسترسی داشته باشد، آشکار می‌شود. اینجاست که پایگاه‌های داده برداری وارد می‌شوند.
برخلاف پایگاه‌های داده سنتی که یک شیء را با نوعی شناسه منحصربه‌فرد جفت می‌کنند، پایگاه‌های داده برداری مقادیر عددی را ذخیره می‌کنند که داده‌های معنایی یک شیء را نشان می‌دهند. این به سیستم‌های جستجو اجازه می‌دهد مواردی را که مشابه هستند نه یکسان، پیدا کنند، که پایگاه‌های داده برداری را برای موتورهای توصیه، سیستم‌های چت و البته اکوسیستم‌های هوش مصنوعی ضروری می‌کند.
در این مقاله، به بررسی ده پایگاه داده برداری محبوب با API می‌پردازیم. نقاط قوت و ضعف هر پایگاه داده برداری را بررسی می‌کنیم، شباهت‌ها و تفاوت‌ها را بحث می‌کنیم و چگونگی کارکرد آن‌ها با سیستم‌های هوش مصنوعی را کاوش می‌کنیم.
| نام | منبع باز | سبک API | جستجوی هیبریدی | بهترین برای | استقرار | یادداشت‌ها |
| Pinecone | خیر | REST, Python SDK | بله | RAG, اپ‌های تولیدی | فقط مدیریت‌شده | آسان‌ترین استفاده، منبع بسته |
| Weaviate | بله | REST, GraphQL | بله | مدل‌های سفارشی، pipelines منبع باز | خودمیزبانی/ابر | مدولار، جامعه قوی |
| Qdrant | بله | REST, gRPC, SDKها | بله | فیلترینگ، ایندکسینگ روی دیسک | خودمیزبانی/ابر | مبتنی بر Rust، پشتیبانی خوب هیبریدی |
| OpenSearch | بله | REST | بله | شرکت‌ها که ELK stack را گسترش می‌دهند | خودمیزبانی/ابر | هیبریدی + ANN از طریق پلاگین‌های یکپارچه‌سازی |
| Chroma | بله | Python API | جزئی | پروتوتایپ‌ها، نوت‌بوک‌ها | محلی اول | ایده‌آل برای اپ‌های مبتنی بر LangChain |
| Milvus | بله | gRPC, REST | بله | workloads در مقیاس میلیارد | خودمیزبانی | پشتیبانی GPU، پیکربندی پیچیده |
| Zilliz | خیر | REST, SDKها | بله | Milvus مدیریت‌شده در مقیاس | کاملاً مدیریت‌شده | عالی برای RAG شرکتی در مقیاس |
| Vald | بله | gRPC | محدود | بومی K8s، میکروسرویس‌ها | فقط Kubernetes | منحنی یادگیری شیب‌دار |
| Elasticsearch | بله | REST | بله | جستجوی هیبریدی e-commerce, اخبار | خودمیزبانی/ابر | ترکیب BM25 و relevance برداری |
| Astra DB | جزئی | REST, gRPC, CQL | محدود | throughput بالا + ذخیره‌سازی برداری | مدیریت‌شده/خودمیزبانی | پشتیبانی برداری هنوز در حال ظهور، RAG و GenAI |
Pinecone
Pinecone یک پایگاه داده برداری بومی ابر است که به طور خاص برای استفاده با هوش مصنوعی طراحی شده. معمولاً برای جستجوی معنایی و به عنوان backend برای retrieval augmented generation (RAG) استفاده می‌شود. Pinecone به طور خودکار داده‌ها را ایندکس و شارد می‌کند، با API ساده‌ای که اجازه درج یا پرس‌وجوی وکتورها را می‌دهد. همچنین به کاربران اجازه می‌دهد متادیتا را فیلتر کنند، که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های خود را با فیلترهای ساخت‌یافته پالایش کنند. یکی از معایب اصلی این است که نمی‌تواند محلی مستقر شود.
Weaviate
Weaviate یک پایگاه داده برداری منبع باز و قابل گسترش نوشته‌شده در Go است که به طور خاص برای استفاده با هوش مصنوعی طراحی شده. پشتیبانی schema ارائه می‌دهد، که به کاربران اجازه می‌دهد اشیاء و ویژگی‌ها را تعریف کنند، و آن را ایده‌آل برای هوش مصنوعی که از داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار استفاده می‌کند، می‌کند. همچنین پشتیبانی بومی برای OpenAI، Cohere و HuggingFace ارائه می‌دهد. Weaviate محبوب توسعه‌دهندگانی است که دستیاران مجازی، سیستم‌های RAG و موتورهای جستجوی سفارشی می‌سازند.
Qdrant
Qdrant یک پایگاه داده برداری مبتنی بر Rust است که بر جستجوی approximate nearest neighbor (ANN) با عملکرد بالا تمرکز دارد. پشتیبانی از جستجوی برداری فیلترپذیر و APIهای gRPC/REST ارائه می‌دهد. در ایندکسینگ سریع و بازگردانی تخصص دارد، که آن را انتخاب عالی برای اپلیکیشن‌های بزرگ که نیاز به تاخیر پایین و دسترسی بالا دارند، می‌کند. همچنین یکپارچگی بومی برای LangChain، FastAPI و Python ارائه می‌دهد، که شروع را آسان می‌کند. Qdrant انتخاب محبوب برای توسعه‌دهندگانی است که با سیستم‌های چت، مقایسه تصاویر و سیستم‌های توصیه کار می‌کنند.
OpenSearch
OpenSearch یک شاخه از Elasticsearch است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد جستجوی مشابح برداری را با استفاده از k-nearest neighbors (KNN) و ANN پیاده‌سازی کنند. نقطه فروش اصلی آن ترکیب جستجوی مبتنی بر کلمه کلیدی سنتی و جستجوی معنایی است. این OpenSearch را انتخاب خوبی برای توسعه‌دهندگانی می‌کند که می‌خواهند سیستم‌های جستجوی سنتی را با جستجوی برداری معنایی گسترش دهند. بسیار قدرتمند است، اما پیکربندی ایندکس‌های ANN نسبت به Pinecone یا Qdrant ممکن است کمی کار ببرد.
Chroma
Chroma یک پایگاه داده برداری منبع باز دیگر است که برای استفاده بومی هوش مصنوعی طراحی شده. دارای رابط قوی و آسان Python با ارتباط محکم با LangChain دارد. برخلاف دیگر پایگاه‌های داده برداری که تاکنون بحث کردیم، Chroma کمتر برای مقیاس پذیری و بیشتر برای استقرار سریع طراحی شده است. این Chroma را انتخاب عالی برای توسعه‌دهندگانی می‌کند که می‌خواهند محصولات را پروتوتایپ کنند یا ابزارهای RAG محلی توسعه دهند. اندازه کوچک و کارآمد آن، Chroma را انتخاب خوبی برای اجرا در حافظه می‌کند.
Milvus
Milvus یک پایگاه داده برداری منبع باز است که برای کار با داده‌های بزرگ طراحی شده است. پشتیبانی از میلیاردها وکتور و استراتژی‌های ایندکسینگ مختلف، از جمله IVF، HNSW و DiskANN ارائه می‌دهد. Milvus از APIهای REST و gRPC پشتیبانی می‌کند، که کار با آن را آسان می‌کند. همچنین سرویسی به نام Zilliz Cloud دارد، که استقرار را آسان می‌کند. Milvus انتخاب عالی برای توسعه‌دهندگانی است که بر جستجوی تصاویر یا ویدیو، بیومتریک یا سیستم‌های RAG بزرگ کار می‌کنند.
Vespa
Vespa یک موتور جستجو و پایگاه داده برداری است که توسط Yahoo توسعه یافته و حالا منبع باز است. از model inference on-the-fly، ساختارهای رده بندی و جستجوی برداری بومی پشتیبانی می‌کند. این Vespa را ایده‌آل برای اپلیکیشن‌های مقیاس بزرگ که محصولات جستجو-مانند یا توصیه‌های اخبار نیاز دارند، می‌کند. سخت‌تر از Chroma یا Pinecone راه‌اندازی می‌شود، اما عملکرد آن ارزش کار با آن را دارد. API آن شامل REST و قابلیت‌های جستجوی هیبریدی است.
Vald
Vald یک پایگاه داده برداری منبع باز ساخته‌شده با Kubernetes است. از Facebook AI Similarity Search (FAISS) برای جستجوی آشنا و clustering وکتورها استفاده می‌کند، که مقیاس ایندکس پویا، auto-healing و گزینه‌های استقرار متعدد ارائه می‌دهد. Vald انتخاب خوبی برای توسعه‌دهندگانی است که اپلیکیشن‌های بومی Kubernetes یا جستجوهای همزمان سنگین ایجاد می‌کنند. تنها معایب آن این است که API آن از gRPC استفاده می‌کند، که ممکن است برای توسعه‌دهندگانی که به REST عادت دارند، مشکل ساز باشد.
Elasticsearch
Elasticsearch برای مدتی انتخاب محبوب برای جستجوی سنتی بوده. از آن زمان به بعد، به پشتیبانی از پایگاه‌های داده برداری گسترش یافته و بهترین همه جهان‌ها را ارائه می‌دهد. Elasticsearch relevance کلمه کلیدی BM25 را با آشنایی برداری cosine یا dot product ترکیب می‌کند، که آن را یکی از قدرتمندترین و متنوع‌ترین ابزارها برای جستجوی هیبریدی تبدیل می‌کند. Elasticsearch انتخاب خوبی برای توسعه‌دهندگانی است که سیستم‌های توصیه محصولات یا اخبار یا بازیابی دانش پایه که نیاز به مخلوطی از سیگنال‌های مربوط دارند، می‌سازند. معایب اصلی آن این است که در مقیاس به اندازه Qdrant یا Milvus عملکرد ندارد.
Astra DB
Astra DB یک پایگاه داده چندمدلی طراحی‌شده توسط Apache Cassandra است که به طور فزاینده‌ای امبدینگ‌های برداری را یکپارچه می‌کند. برای اجرای گسترده که نیاز به قابلیت‌های خواندن/نوشتن گسترده و مقیاس پذیری دارند، ساخته شده است. توسعه‌دهندگان از Astra DB برای ذخیره امبدینگ‌های برداری در کنار داده‌های تراکنشی و مستند استفاده می‌کنند. پایگاه داده برداری Astra DB هنوز در حال توسعه است، اما عملکرد و مقیاس پذیری آن ارزش نگاهی را دارد، به ویژه برای RAG و GenAI با ویژگی‌هایی مانند vector search real-time و یکپارچگی با LangChain.
افکار نهایی در مورد پایگاه‌های داده برداری برای هوش مصنوعی
پایگاه‌های داده برداری فقط مهم‌تر خواهند شد زیرا هوش مصنوعی ادامه رشد می‌دهد و داده‌های ادامه گسترش می‌یابد. توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند اپلیکیشن‌های خود را در بهترین عملکرد برسانند، خوب است حالا با پایگاه‌های داده برداری راحت شوند. این شامل اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی می‌شود، زیرا پایگاه‌های داده برداری برای عملکرد هوش مصنوعی ضروری هستند.
کاربرانی که به دنبال مقیاس پذیری هستند، خوب است به Pinecone، Chroma، Astra DB یا Vald نگاهی بیندازند. توسعه‌دهندگانی که به دنبال پایگاه داده برداری منبع باز هستند، باید Weaviate، Qdrant یا Milvus را امتحان کنند. هر کسی که بخواهد جستجوی سنتی را با پایگاه‌های داده برداری ترکیب کند، باید OpenSearch یا Elasticsearch را امتحان کند.
