Vector databáze — srovnání

Vector databáze jsou klíčovou technologií pro moderní AI aplikace, vyhledávání podobnosti a RAG systémy. V tomto článku porovnáme nejoblíbenější řešení a pomůžeme vám vybrat tu správnou pro váš projekt.

Co jsou vector databáze a proč je potřebujeme

Vector databáze se staly nepostradatelným nástrojem pro moderní AI aplikace, zejména v kontextu LLM a Retrieval-Augmented Generation (RAG). Na rozdíl od tradičních relačních databází, které ukládají strukturovaná data, vector databáze specializují na ukládání a vyhledávání high-dimensional vektorů — číselných reprezentací dat jako je text, obrázky nebo zvuk.

Hlavní výhodou vector databází je jejich schopnost provádět similarity search pomocí cosine similarity, euclidean distance nebo dot product. To umožňuje najít sémanticky podobný obsah i bez exact match, což je klíčové pro AI aplikace.

Pinecone: Managed cloud řešení

Pinecone je fully managed vector databáze postavená pro production workloads. Nabízí vysokou dostupnost, automatické škálování a optimalizované indexy pro rychlé vyhledávání.

Klíčové vlastnosti

• Managed služba s automatickým škálováním
• Real-time updates a metadata filtering
• Podpora sparse a dense vektorů
• Built-in monitoring a analytics

Základní použití

import pinecone
from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec

# Inicializace
pc = Pinecone(api_key="your-api-key")

# Vytvoření indexu
pc.create_index(
    name="example-index",
    dimension=1536,
    metric="cosine",
    spec=ServerlessSpec(
        cloud='aws',
        region='us-east-1'
    )
)

# Připojení k indexu
index = pc.Index("example-index")

# Vložení vektorů
vectors = [
    {
        "id": "doc1",
        "values": [0.1, 0.2, 0.3, ...],  # 1536 rozměrů
        "metadata": {"title": "Článek o AI", "category": "tech"}
    }
]
index.upsert(vectors=vectors)

# Vyhledávání
results = index.query(
    vector=[0.1, 0.15, 0.25, ...],
    top_k=5,
    include_metadata=True,
    filter={"category": "tech"}
)

Výhody a nevýhody

Výhody: Nulová správa infrastruktury, vysoká dostupnost, skvělá dokumentace, optimalizované pro production.

Nevýhody: Vyšší náklady, vendor lock-in, omezení free tier.

ChromaDB: Open-source jednoduchostí

ChromaDB je open-source vector databáze zaměřená na jednoduchost použití a rychlý start. Ideální pro prototypování a menší aplikace, ale škáluje i na větší nasazení.

Klíčové vlastnosti

• Embedded i server mód
• Automatické generování embeddingů
• Podpora multiple collections
• Python-first přístup

Implementace

import chromadb
from chromadb.config import Settings

# Lokální embedded verze
client = chromadb.Client()

# Nebo připojení k serveru
# client = chromadb.HttpClient(host='localhost', port=8000)

# Vytvoření kolekce
collection = client.create_collection(
    name="documents",
    metadata={"description": "Kolekce dokumentů"}
)

# Přidání dokumentů
collection.add(
    documents=["První dokument o AI", "Druhý článek o ML"],
    metadatas=[
        {"source": "blog", "date": "2024-01-01"},
        {"source": "wiki", "date": "2024-01-02"}
    ],
    ids=["id1", "id2"]
)

# Vyhledávání
results = collection.query(
    query_texts=["artificial intelligence"],
    n_results=2,
    where={"source": "blog"}
)

print(results['documents'])
print(results['distances'])

Výhody a nevýhody

Výhody: Open-source, jednoduchá instalace, automatické embeddingy, aktivní komunita.

Nevýhody: Omezená škálovatelnost, méně enterprise features, mladší projekt.

Milvus: Enterprise škálovatelnost

Milvus je high-performance vector databáze navržená pro massive-scale nasazení. Podporuje distribuované architektury a je optimalizovaná pro nejvyšší throughput.

Klíčové vlastnosti

• Horizontální škálování
• Podpora GPU akcelerace
• Multiple index types (IVF, HNSW, ANNOY)
• Kubernetes native deployment

Práce s Milvus

from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

# Připojení
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# Definice schématu
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1536),
    FieldSchema(name="text", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=65535)
]
schema = CollectionSchema(fields, "Document embeddings")

# Vytvoření kolekce
collection = Collection("documents", schema)

# Vytvoření indexu
index_params = {
    "index_type": "HNSW",
    "metric_type": "COSINE",
    "params": {"M": 16, "efConstruction": 256}
}
collection.create_index("embedding", index_params)

# Vložení dat
entities = [
    [[0.1, 0.2, 0.3, ...], [0.4, 0.5, 0.6, ...]],  # embeddings
    ["První text", "Druhý text"]  # texty
]
collection.insert(entities)

# Load kolekce do paměti
collection.load()

# Vyhledávání
search_params = {"metric_type": "COSINE", "params": {"ef": 128}}
results = collection.search(
    [[0.1, 0.15, 0.25, ...]],  # query vector
    "embedding",
    search_params,
    limit=5,
    output_fields=["text"]
)

Výhody a nevýhody

Výhody: Extrémní škálovatelnost, vysoký výkon, flexibilní indexy, cloud-native.

Nevýhody: Složitější setup, vyšší resource requirements, steeper learning curve.

Performance srovnání

Při výběru vector databáze je důležité zvážit performance charakteristiky pro váš konkrétní use case:

• Latence: Pinecone obvykle <50ms, ChromaDB <100ms pro menší datasets, Milvus <10ms při optimální konfiguraci
• Throughput: Milvus vede s tisíci QPS, Pinecone zvládá stovky QPS, ChromaDB desítky QPS
• Škálovatelnost: Milvus podporuje miliardy vektorů, Pinecone desítky milionů na pod, ChromaDB miliony v embedded módu

Náklady a deployment

Ekonomické hledisko je často rozhodující faktor:

• Pinecone: Pay-as-you-go model, cca $70-400/měsíc podle usage
• ChromaDB: Open-source zdarma, náklady pouze na infrastrukturu
• Milvus: Open-source verze zdarma, managed Zilliz Cloud platforma dostupná

Kdy použít kterou databázi

Pinecone je ideální pro týmy, které chtějí rychle spustit production-ready řešení bez starosti o infrastrukturu. Skvělá volba pro startupy a střední firmy s jasně definovanými use case.

ChromaDB doporučuji pro prototypování, MVPs a aplikace s menším objemem dat. Výborná pro experimentování a učení se vector search konceptů.

Milvus je volba pro enterprise nasazení s vysokými nároky na výkon a škálovatelnost. Ideální pro firmy s vlastním DevOps týmem a specifickými požadavky na infrastrukturu.