qdrant/vector-db-benchmark

何を解決するか

異なるベクタ検索エンジンのパフォーマンスを標準化されたフレームワークで測定・比較できるようにします。さまざまなエンジンは異なる機能と効率性を提供するため、このツールにより、同一のハードウェア制約下でそれらを評価し、特定のニーズに最も適したものを選定できます。

動作方法

このプロジェクトはサーバー・クライアントアーキテクチャで動作し、サーバー（ベクタデータベース）はDockerコンテナ内で実行され、Pythonベースのクライアントがテストを実行します。プロセスは以下の通りです：

1. サーバー設定：Docker Composeでエンジンを起動します。
2. クライアント実行：Pythonスクリプトを使用して、指定されたエンジンとデータセットに対するベンチマークを実行します。
3. 構成：接続、コレクション作成、データアップロード、検索パラメータを定義する専用の構成ファイルを使用します。
4. 拡張性：新しいエンジンは、構成、データアップロード、検索のための基本クラスを実装することで追加できます。

対象ユーザー

本番環境に導入するベクタデータベースを選定する前に、パフォーマンス、スループット、効率性を客観的に比較したい開発者やエンジニア。

主な特徴

• 標準化されたテスト：同一のハードウェア環境下で異なるエンジンをベンチマークします。
• Dockerベースのデプロイ：Docker Composeを使用してサーバー設定を簡素化します。
• 柔軟な構成：コレクション作成、インデックス作成、検索にカスタムパラメータをサポートします。
• 拡張可能なアーキテクチャ：新しいベクタ検索エンジンを簡単に実装・登録できる基本クラスを提供します。