KDB.AI vs. Vespa

Comparez KDB.AI vs. Vespa pour les charges de travail de recherche vectorielle. Nous voulons que vous choisissiez la base de données vectorielle la plus adaptée à votre cas d'utilisation, même si ce n'est pas nous.

Essayez Managed Milvus gratuitement Découvrez comment migrer vers Zilliz

Les bases de données vectorielles sont devenues un élément central de l'infrastructure des applications modernes d'intelligence artificielle, notamment la génération augmentée par récupération(RAG), les agents d'intelligence artificielle, la recherche multimodale et sémantique, et les systèmes de recommandation dans un large éventail de secteurs d'activité. Le choix de la bonne base de données vectorielle peut avoir une incidence directe sur les performances, l'évolutivité, le coût et la fiabilité de ces applications.

Cette comparaison entre KDB.AI et Vespa est destinée aux ingénieurs et aux équipes techniques qui évaluent les bases de données vectorielles pour des charges de travail de production réelles. Bien que KDB.AI et Vespa prennent tous deux en charge la capacité de recherche vectorielle de base, ils diffèrent considérablement dans des domaines tels que l'architecture, l'évolutivité, les performances, la fiabilité et bien d'autres encore. Ces différences restent souvent subtiles au cours des premières expériences, mais deviennent de plus en plus importantes à mesure que le volume de données augmente, que les charges de travail se diversifient et que les systèmes passent du stade du prototype à celui de la production.

L'objectif de ce guide n'est pas seulement d'énumérer des fonctionnalités, mais de vous aider à déterminer quel système est le mieux adapté à votre cas d'utilisation spécifique, à vos contraintes et à votre stade de croissance - même si notre produit(Milvus / Zilliz Cloud) n'est pas le choix final.

Comparaison entre KDB.AI et Vespa en un coup d'œil

KDB.AIVespa

Positioning

Non. Il s'agit d'un service de base de données de séries temporelles, la recherche vectorielle étant un module complémentaire.

Non. Il s'agit d'un moteur open-source à usage général pour le service de données à grande échelle, la recherche et l'analyse en temps réel, avec la recherche vectorielle comme module complémentaire.

Open Source

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License

Licence propriétaire

Apache 2.0

Github Stars

N/A

6,854

Deployment

Sur site, dans le nuage

Billion-Scale Vector Support

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KDB.ai est une base de données vectorielles et de séries temporelles haute performance conçue pour les applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Elle combine sa force dans le traitement des données de séries temporelles avec des capacités de recherche vectorielle, permettant l'analyse et la récupération en temps réel d'ensembles de données complexes. KDB.ai est particulièrement bien adaptée aux cas d'utilisation impliquant des données temporelles et de haute dimension.

Vespa est un moteur open-source pour le service de données à grande échelle et la recherche en temps réel. Il offre des fonctionnalités avancées de recherche vectorielle ainsi qu'un filtrage et un classement structurés, ce qui le rend idéal pour des applications telles que les moteurs de recommandation, la recherche sémantique et le traitement de données à grande échelle. L'évolutivité robuste de Vespa et la prise en charge des requêtes hybrides le distinguent dans les flux de travail d'IA de niveau de production.

Comparaison entre KDB.AI et Vespa Utilisation de vos ensembles de données

Ne croyez pas les vendeurs sur parole, testez-les vous-même.

VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source conçu spécifiquement pour comparer les bases de données vectorielles dans des conditions équitables et reproductibles. Il vous permet de mesurer les performances réelles - latence, débit, rappel, vitesse d'indexation et comportement de mise à l'échelle - en utilisant les mêmes charges de travail sur différents systèmes ou même en utilisant vos propres ensembles de données.

Il est ainsi facile de voir comment KDB.AI et Vespa se comportent réellement dans la pratique, et pas seulement dans les documents marketing. Chaque benchmark peut être reproduit localement, dans votre propre environnement, afin que vous puissiez valider les résultats qui comptent pour votre application.

Consultez le tableau de bord VectorDBBench pour avoir un aperçu des performances des bases de données vectorielles courantes.

Télécharger Essayez Managed Milvus gratuitement

Pourquoi les équipes de plus de 10 000 entreprises adoptent-elles Milvus et Zilliz Cloud ?

La plupart des bases de données vectorielles sont parfaites dans les démonstrations ou les déploiements à petite échelle, mais les lacunes apparaissent en production, lorsque les ensembles de données augmentent, que les embeddings sont fréquemment actualisés et que la latence doit rester stable en cas de trafic réel. C'est là que les équipes se tournent vers Milvus et Zilliz Cloud (service géré Milvus).

Milvus est une base de données vectorielle open-source haute performance utilisée par plus de 10 000 équipes d'entreprise dans le monde entier et bénéficiant de la confiance d'une vaste communauté open-source avec 43K+ étoiles GitHub. Elle gère des dizaines de millions à des dizaines de milliards de vecteurs, des insertions et des suppressions fréquentes, et des recherches hybrides (vecteur + mot-clé + métadonnées + reranking) sans réindexation perturbatrice ou réglage fragile. Les performances restent prévisibles au fur et à mesure de l'évolution du volume de données, des schémas d'interrogation et de l'intégration des modèles. C'est pourquoi Milvus est largement déployé pour les RAG d'entreprise, les agents d'IA, la recherche sémantique et multimodale et les systèmes de recommandation - des charges de travail où l'instabilité devient immédiatement visible.

Zilliz Cloud propose la même architecture Milvus en tant que service géré, avec un moteur vectoriel avancé(Cardinal) pour de meilleures performances, ainsi qu'une mise à l'échelle élastique, une haute disponibilité, une sécurité et une conformité de niveau entreprise, et un déploiement mondial. Les équipes bénéficient d'une fiabilité prête pour la production sans avoir à exploiter ou à surveiller la base de données.

Comparer Milvus et Zilliz Cloud avec toute autre base de données vectorielle
Faites vous-même l'analyse comparative de Milvus ou de Zilliz Cloud à l'aide de VectorDBBench.

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Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."

Celine Lightfoot

CTO of Beni

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Milvus has done an extraordinary job in revolutionizing Likee's video deduplication system, which significantly fueled the growth of BIGO's short-video business."

Xinyang Guo

Software Engineer at BIGO

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Milvus has dramatically facilitated the MMU team in building various business systems and effectively supports our rapid business growth. Thanks to the Milvus team for developing such a fantastic vector database with stable vector search capabilities and rich functionalities."

The MMU team

Shopee

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Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "

Rahul Yadav

Software Engineer at Tokopedia

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We plan to expand the use of Milvus in different fields like content moderation and restriction and customized video services. BIGO and Milvus working together will benefit both businesses and I look forward to Milvus and its community to keep growing and prosper."

Xinyang Guo

Software Engineer at BIGO

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I was benchmarking different vector databases, and Milvus was at the top among all the popular options on the market."

Saumil Patel

the Senior Data Scientist from Ivy.ai

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We've gained so much from the Milvus community that we decided to contribute features like "hot reload," which have also benefited our internal operations."

Dennis Zhao

AI Infrastructure Lead at SmartNews

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Milvus delivers unparalleled performance and flexibility, integrating seamlessly with leading vector index libraries like Faiss. Its intuitive API and robust solutions for high availability make it an indispensable tool in our APK security efforts."

Wei Huang

Senior Research Engineer

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Milvus consistently outperformed Weaviate, emphasizing the indexing time for scenario S9, closely resembling the FARFETCH product catalog's dimensions."

PEDRO MOREIRA COSTA

Applied Scientist

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When you're engineering a solution as complex as ours, you're not just ticking boxes—you're looking for that sweet spot where all your must-haves intersect. Think of it as an eight-circle Venn diagram; while many databases met one or two of our criteria, Milvus was the only one sitting right at the intersection of all eight. It checked every single box for us—something no other solution managed to do."

Jack Fischer

Co-founder & CTO at Credal AI

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'wellSpent' is an intuitive mobile application designed to simplify and visualize spending habits. At its core, wellSpent displays a dynamic pie chart that offers a snapshot of expenditures. Users can access detailed transaction lists and explore predictive features like the travel planner, student debt planner, and other expense planners, all designed to optimize their financial journey. Built on Flutter and powered by Firebase, wellSpent stands as a testament to ensuring every penny is, indeed, well spent."

The wellSpent Team

at HackNC

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Milvus has not only streamlined but also remarkably expedited the retrieval of millions of semantic vectors, showcasing a nearly tenfold improvement compared to our previous experience with other vector similarity search engines."

Tingting Wang

NLP Algorithm Engineer at Sohu

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Milvus searches tens of millions of vectors in milliseconds, providing optimal performance while keeping development costs low and resource consumption minimal. "

Yu Fang

AI scientist at Mozat

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Creating a user-centric interface that's both intuitive and efficient tops our list. We're also immensely proud of the predictive features – like creating comprehensive tools that will tell you how you can save money even after a transaction, along with other tools like customer trip planner already built using your spending transactions and trends. Using vector databases was our first time, and we are very proud of our outcome."

The wellSpent Team

at HackNC

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When it comes to vector databases, Milvus has impressed us with its performance and scalability, meeting our stringent criteria for handling our AI use case backlog."

Toby Yu

Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions

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Milvus-powered vector search has been running steadily in our recommendation systems, providing high performance and allowing us more flexibility in selecting models and algorithms."

VIPSHOP Search Service Team

VIPSHOP

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During batch ingestion tests, Milvus demonstrated that it could complete an entire collection dump into the database at speeds 5-10 times faster than competitors."

Toby Yu

Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions

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Zilliz Cloud stood out for us with its comprehensive range of index types, automatically optimizing for the perfect balance between recall and performance. Its robust security and private networking features, combined with the advantage of a fully-managed database, have significantly lightened our operational load, enabling us to concentrate on driving innovation rather than managing backend complexities. "

Ben Kramer

Co-founder & CTO of Monterey AI

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When we conducted our first test run (on Zilliz Cloud), the performance improvement was astonishing. Our search time went from eight seconds down to sub one second. We were nearly falling off our chairs with amazement at the speed."

Alex Alexander

Co-founder & CEO of Picdmo Inc.

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You can think of LlamaIndex as a black box around your data and LLM."

Jerry Liu

Co-founder and CEO of LlamaIndex

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Zilliz Cloud perfectly aligns with MindStudio's vision. Its high-performance, secure platform and multi-tenancy simplifies data management and unlocks unprecedented productivity and innovation for our users’ AI applications. "

Sean Thielen

CTO @ MindStudio

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As our business has expanded, the demands on our vector database have increased. We need a solution that minimizes operational costs, offers elastic scaling capabilities to manage vast amounts of vector data and unexpected traffic surges, provides faster vector search speeds, and ensures a high service level agreement (SLA)."

Chenhui Li

Tech Lead at Shulex

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I appreciated using the open standard evaluation benchmarks for machine learning in general; this is also true for vector databases. The ones that Zilliz often publicizes have been beneficial, and the fact that they are open is significant. "

Sam Butler

Director of Machine Learning @ Dopple.AI

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I can set up Milvus for scale in an hour, not overthinking it, and have a clear architecture path forward to grow my use case much larger without having to redo everything."

Zen Yui

Co-founder & CTO at Troop

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Reliability, scalability, and performance are great. The fact that we can outsource all this kind of administration management and don't have to worry about servers breaking helps us put resources into product development and innovation, which truly differentiates our business. "

Michal Oglodek

CTO of Ivy.ai

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Since transitioning from the open-source Milvus vector database to the fully managed Zilliz Cloud, we’ve experienced significant improvements in business performance. We’ve achieved lower operational costs, increased search speed, a more flexible system architecture, and a more stable user experience. Zilliz Cloud also provides expert support to resolve issues quickly and effectively. Overall, Zilliz Cloud has given us greater convenience and a competitive edge, and we are very pleased and optimistic about this change."

Shengyi Pan

CTO of Shulex

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Even with numerous concurrent searches, we didn’t notice any slowdown in search speed with Milvus."

Mr. Zhang

BOSCH’s principal software engineer

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We need an indexing technology that can handle complex search requirements and generative models, reduce training costs, improve update efficiency, and adapt flexibly to evolving data and query needs."

Mr. Zhang

BOSCH’s principal software engineer

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When we identify a need for specific data, we can often find the required data in our database the same day using text or image search with Milvus. This greatly improves our data processing efficiency and has a positive effect on our business operations."

Mr. Zhang

BOSCH’s principal software engineer

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I really like how Milvus' hybrid search allowed me to blend semantic and keyword search, which is crucial in a domain as technical and complex as EU policy."

Alessandro Saccoia

Co-Founder @ Veridien.ai

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Milvus is renowned as one of the most advanced vector database platforms for AI applications. Rakuten Symphony engineers identified the Milvus Vector Database - an open source database which is horizontally scalable - as their platform of choice for LLM use and developing and maintaining AI applications."

Rakuten Symphony Engineering Team

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Zilliz Cloud gave us the speed and scale we needed to power visual search at Leboncoin, meeting our sub-200ms latency target and making product discovery seamless for millions of users."

Yann Lemonnier

ML Engineer

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Zilliz is a very integral part of our workflow. If we just swapped Zilliz Cloud with something else, the kind of loops that we get might not make sense, which means the end composition might not sound very nice or might not be very accurate to the text prompt you had given."

Sangarshanan Veera

Senior Software Engineer at Beatoven.ai

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The competitive advantage for meeting transcription products in the future will come from personalization – providing tailored insights and recommendations based on each user's specific meeting data and usage patterns. This is why performant vector search is imperative."

Dai Tongjie

CTO

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Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."

Celine Lightfoot

CTO of Beni

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Milvus has done an extraordinary job in revolutionizing Likee's video deduplication system, which significantly fueled the growth of BIGO's short-video business."

Xinyang Guo

Software Engineer at BIGO

Comment migrer vers Milvus/Zilliz ?

La migration vers Milvus ou Zilliz Cloud est simple. Vous pouvez importer des données depuis Qdrant, Weaviate, Pinecone, Elasticsearch, OpenSearch, Amazon S3 Vectors, PostgreSQL et bien d'autres encore à l'aide d'outils intégrés qui automatisent l'extraction et le chargement.

Pour les charges de travail de production, nous prenons en charge la migration sans temps d'arrêt avec synchronisation des données en direct. De nombreuses équipes ont réduit leurs coûts d'infrastructure vectorielle jusqu'à 50 % après le changement, tout en bénéficiant de performances plus rapides et d'une mise à l'échelle plus prévisible.

Commencer à migrer vers Milvus/Zilliz maintenant

Prêt à migrer vos données non structurées et vectorielles ? Qu'il s'agisse d'Elasticsearch, de Pinecone ou d'une autre base de données, Zilliz vous facilite la tâche.

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