Annoy vs Voyager: scegliere lo strumento giusto di ricerca vettoriale per la GenAI
Con la continua crescita delle applicazioni guidate dall'IA, la necessità di strumenti di ricerca vettoriale rapidi e scalabili è diventata essenziale. La ricerca vettoriale è un elemento chiave nei sistemi di raccomandazione, nel recupero di immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e in altri campi in cui trovare somiglianze tra dati ad alta dimensionalità è fondamentale. Tra i molti strumenti disponibili per la ricerca vettoriale, Annoy e Voyager sono due opzioni ampiamente utilizzate, ognuna con vantaggi distinti.
In questo articolo, confronteremo Annoy e Voyager, concentrandoci sulle loro funzionalità, metodologie di ricerca, scalabilità e casi d'uso per aiutarti a decidere quale sia più adatto alle tue esigenze.
Che cos'è la ricerca vettoriale?
Prima di entrare nello specifico di Annoy e Voyager, è essenziale comprendere la ricerca vettoriale. In parole semplici, la ricerca vettoriale, o ricerca di similarità vettoriale, trova i vettori più vicini (punti dati) in uno spazio ad alta dimensionalità a un determinato vettore di query. Questi vettori sono spesso generati da modelli di machine learning per catturare l'essenza dei dati non strutturati (ad esempio, il significato di una frase o le caratteristiche di un'immagine).
A differenza dei database tradizionali, in cui le ricerche si basano su corrispondenze esatte o filtri, la ricerca vettoriale si concentra sulla similarità. L'obiettivo è trovare vettori che siano "vicini" tra loro in base a una metrica di distanza (come la distanza euclidea o la similarità coseno). Ad esempio, i vettori possono rappresentare parole o frasi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la ricerca vettoriale aiuta a trovare le parole o i testi semanticamente più simili. Nei sistemi di raccomandazione, la ricerca vettoriale identifica gli elementi più vicini alle preferenze di un utente. Le ricerche vettoriali svolgono anche un ruolo cruciale nella retrieval augmented generation (RAG), una tecnica che arricchisce l'output dei large language models (LLMs) fornendo loro informazioni contestuali aggiuntive.
Esistono molte soluzioni disponibili sul mercato per eseguire ricerche vettoriali, tra cui:
- Librerie di ricerca vettoriale come Annoy e Voyager.
- Database vettoriali purpose-built come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito)
- Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
- Database tradizionali con componenti aggiuntivi per la ricerca vettoriale
Che cos'è Annoy? Una panoramica
Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) è una libreria open-source sviluppata da Spotify, progettata per una ricerca efficiente dei vicini più prossimi approssimati (ANN) in spazi ad alta dimensionalità. La sua funzione principale è trovare rapidamente elementi simili a un determinato elemento di query, sulla base di embedding vettoriali. Annoy è particolarmente utile quando si lavora con grandi dataset in cui le corrispondenze esatte non sono importanti quanto trovare rapidamente risultati "abbastanza vicini". In base alle preferenze dell'utente, viene spesso utilizzato per creare motori di raccomandazione che suggeriscono elementi simili (come canzoni, prodotti o video).
Funzionalità principali e punti di forza di Annoy
- Ricerca approssimativa del vicino più prossimo: Annoy è noto per la sua velocità nell’eseguire ricerche approssimative del vicino più prossimo (ANN), che forniscono risultati “abbastanza vicini” senza richiedere corrispondenze esatte. Questo è particolarmente utile per applicazioni che gestiscono dataset enormi, dove una ricerca esatta potrebbe essere troppo lenta o richiedere troppe risorse.
- Indicizzazione basata su alberi: Annoy utilizza alberi di proiezione casuale per indicizzare i dati, il che accelera le query di ricerca organizzando i dati in sottoinsiemi più gestibili.
- Archiviazione basata su disco: Una delle funzionalità più preziose di Annoy è che memorizza i suoi indici su disco. Ciò significa che dataset di grandi dimensioni che non entrano in memoria possono comunque essere indicizzati e cercati in modo efficiente. L’archiviazione su disco di Annoy consente anche di condividere gli indici tra processi diversi, aiutando a ridurre l’utilizzo della memoria.
- Efficienza della memoria: Annoy è ottimizzato per lavorare in modo efficiente con la memoria. Consente di creare l’indice in memoria e memorizzarlo su disco, rendendo possibile gestire dataset di grandi dimensioni anche se non si dispone di RAM sufficiente. Questa funzionalità è particolarmente utile se la memoria del sistema rappresenta un vincolo.
- Indici immutabili: Una volta creato un indice in Annoy, non può essere modificato. Se il dataset cambia, sarà necessario ricostruire l’intero indice. Questo lo rende una buona scelta per dataset statici, in cui i dati non cambiano frequentemente.
- Query in batch: È possibile eseguire più query in parallelo, il che aiuta a ottimizzare ulteriormente il processo di ricerca, soprattutto per applicazioni ad alto throughput.
- Supporto linguistico: Annoy è utilizzato principalmente in Python, ma è scritto in C++ per motivi di prestazioni.
La forza di Annoy risiede nella sua semplicità e nella capacità di gestire ricerche vettoriali ad alta dimensionalità con velocità ed efficienza. Tuttavia, sacrifica un certo livello di accuratezza per ottenere questi miglioramenti delle prestazioni.
Che cos’è Voyager? Una panoramica
Voyager è la più recente libreria di ricerca vettoriale di Spotify, progettata per sostituire Annoy. Basata su hnswlib, Voyager è ottimizzata per i moderni casi d’uso della ricerca del vicino più prossimo che richiedono maggiore velocità e accuratezza, migliore efficienza della memoria e maggiore flessibilità. Offre inoltre solide funzionalità pronte per la produzione che la rendono più adatta a distribuzioni di livello enterprise.
Funzionalità principali e punti di forza di Voyager
- Velocità e accuratezza: Voyager offre più di 10 volte la velocità di Annoy mantenendo lo stesso tasso di recall. Offre inoltre fino al 50% di accuratezza in più per lo stesso livello di velocità, fornendo risultati più precisi senza compromettere le prestazioni.
- Efficienza della memoria: Voyager è altamente efficiente nell’uso della memoria, utilizzando fino a 4 volte meno memoria rispetto ad Annoy, grazie all’uso della rappresentazione in virgola mobile a 8 bit E4M3. Questo lo rende ideale per ambienti con vincoli di memoria.
- Multithreading e scalabilità: Voyager supporta la creazione e l’interrogazione di indici multithread, rendendolo altamente scalabile. Che tu stia creando una piccola app o una grande soluzione enterprise, Voyager può gestire il carico di lavoro in modo efficiente.
- Supporto linguistico: A differenza di molti strumenti di ricerca del vicino più prossimo che supportano solo Python, Voyager fornisce interfacce identiche sia per Python sia per Java, rendendolo più versatile per diversi ambienti di sviluppo.
- Tollerante ai guasti e pronto per la produzione: Voyager include file di indice tolleranti ai guasti con rilevamento della corruzione, garantendo che il sistema possa gestire distribuzioni su larga scala senza il rischio di corruzione dei dati.
- Integrazione con Google Cloud: Voyager offre supporto integrato per I/O basato su stream da Google Cloud Services, consentendo di trasmettere gli indici direttamente dal cloud, il che può semplificare la gestione di dataset di grandi dimensioni.
Voyager è progettato pensando all’uso in produzione, offrendo velocità, accuratezza ed efficienza della memoria, fornendo al contempo un solido supporto linguistico e compatibilità con infrastrutture basate su cloud.
Differenze chiave tra Annoy e Voyager
Metodologia di ricerca
Annoy utilizza alberi di proiezione casuale per la sua ricerca approssimata dei vicini più prossimi, privilegiando la velocità a scapito di una certa accuratezza. Questo metodo funziona bene quando il dataset di ricerca è grande e non sono necessari risultati perfetti. Al contrario, Voyager si basa su hnswlib, che impiega l’algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Questo metodo offre migliore accuratezza e velocità, superando Annoy nella maggior parte dei casi d’uso, soprattutto quando la precisione è importante.
Gestione dei dati
Annoy è ottimizzato per dati non strutturati e ricerche vettoriali ad alta dimensionalità. Il suo approccio basato su alberi gestisce in modo efficiente grandi volumi di dati, ma non è molto flessibile quando si tratta di dati strutturati o semi-strutturati. Voyager, d’altra parte, è più flessibile. Sebbene entrambi gestiscano dati vettoriali, la progettazione di Voyager, in particolare il suo multithreading e l’integrazione con Google Cloud, lo rende più adatto ad ambienti dati più complessi e su larga scala, in cui sono coinvolti più tipi di dati.
Scalabilità e prestazioni
Entrambi gli strumenti scalano bene, ma Voyager offre più opzioni di scalabilità grazie al supporto per la creazione e l’interrogazione di indici multithread. Anche i file di indice fault-tolerant di Voyager e la sua compatibilità con il cloud rendono più semplice scalare su sistemi distribuiti o ambienti cloud. Annoy è più semplice da distribuire e può gestire grandi dataset in modo efficiente, ma non è altrettanto robusto nella scalabilità a livello enterprise o nelle architetture cloud-native.
Flessibilità e personalizzazione
Annoy offre una personalizzazione di base, ma il suo focus principale è sulla ricerca approssimata dei vicini più prossimi, limitando la sua flessibilità nell’adattarsi a diversi tipi di dati o metodologie di ricerca. Voyager, al contrario, è progettato pensando alla personalizzazione. Gli utenti possono ottimizzare le prestazioni in base alle proprie esigenze specifiche, bilanciando velocità, accuratezza, latenza e costo. Questo rende Voyager più adatto ad applicazioni che richiedono soluzioni più su misura.
Integrazione ed ecosistema
Annoy è una libreria standalone, con supporto limitato per l’integrazione in ecosistemi più ampi. Funziona bene con progetti basati su Python, ma manca delle più ampie capacità di integrazione necessarie per ambienti enterprise. Voyager eccelle in questo ambito, offrendo integrazione fluida con servizi basati su cloud come Google Cloud e pieno supporto per Java e Python. Questo rende più semplice incorporare Voyager in pipeline di dati più ampie, workflow di machine learning e sistemi enterprise.
Facilità d’uso
La semplicità di Annoy è uno dei suoi maggiori punti di forza. È facile da configurare e utilizzare, soprattutto se lavori in un ambiente Python. Tuttavia, ha un ambito relativamente limitato. Voyager, d’altra parte, offre più funzionalità e flessibilità, ma comporta una curva di apprendimento leggermente più ripida a causa delle sue capacità aggiuntive e opzioni di personalizzazione. Il fatto che Voyager sia pronto per la produzione e includa una documentazione estesa sia per Python sia per Java aiuta comunque a semplificare il processo di integrazione in sistemi più complessi.
Considerazioni sui costi
Annoy è completamente open-source e non comporta alcun costo di licenza. Tuttavia, gli utenti devono comunque tenere conto dei costi di infrastruttura e scalabilità quando lo distribuiscono in ambienti su larga scala. Voyager, essendo più nuovo e avanzato, può comportare costi aggiuntivi, soprattutto se si utilizzano servizi gestiti come Google Cloud per ospitare i suoi indici. Detto ciò, l’efficienza della memoria di Voyager e la sua capacità di gestire grandi dataset su larga scala possono tradursi in risparmi sui costi nel tempo, soprattutto per applicazioni di livello enterprise.
Funzionalità di sicurezza
Annoy non include funzionalità di sicurezza integrate. Gli utenti dovrebbero implementare separatamente crittografia, autenticazione e controllo degli accessi, se necessario. Voyager, essendo progettato per ambienti di produzione, include un supporto migliore per file di indice fault-tolerant e rilevamento della corruzione, ma funzionalità di sicurezza come crittografia e controllo degli accessi dovrebbero comunque essere implementate al di fuori dello strumento stesso.
Quando scegliere Annoy
Annoy è una scelta eccellente se:
- Stai lavorando a un progetto su scala più ridotta in cui la ricerca approssimata dei vicini più prossimi è sufficiente.
- La tua applicazione non deve gestire dati strutturati o semi-strutturati.
- Dai priorità alla velocità rispetto all’accuratezza e la precisione dei risultati di ricerca è meno critica.
- Sei vincolato dalle risorse di memoria ma devi gestire grandi dataset in modo efficiente.
- Il tuo team preferisce uno strumento leggero e facile da usare con una configurazione minima.
Quando scegliere Voyager
Voyager è la scelta migliore se:
- Richiedi un alto livello di accuratezza e hai bisogno di risultati precisi per le tue ricerche dei vicini più prossimi.
- La tua applicazione gestisce dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati e hai bisogno di maggiore flessibilità.
- Stai lavorando in un ambiente cloud-based su larga scala e richiedi una perfetta integrazione con servizi cloud come Google Cloud.
- Il tuo progetto deve bilanciare velocità, accuratezza e costo, con la possibilità di personalizzare gli algoritmi di ricerca e la gestione dei dati.
- Hai bisogno di una soluzione pronta per la produzione con un solido supporto sia per Python sia per Java e robuste funzionalità di fault tolerance.
Confronto tra librerie di ricerca vettoriale e database vettoriali purpose-built
Sia le librerie di ricerca vettoriale come Annoy e Voyager sia i database vettoriali purpose-built come Milvus mirano a risolvere il problema della ricerca di similarità per dati vettoriali ad alta dimensionalità, ma svolgono ruoli diversi.
Le librerie di ricerca vettoriale si concentrano esclusivamente sul compito di una ricerca efficiente dei vicini più prossimi. Offrono soluzioni leggere e veloci per trovare vettori simili a un vettore di query. Sono spesso utilizzate in ambienti più piccoli, a nodo singolo, o per applicazioni con dataset statici o di dimensioni moderate. Tuttavia, generalmente mancano di funzionalità per gestire dati dinamici, fornire persistenza o scalare su sistemi distribuiti. Gli sviluppatori che utilizzano queste librerie in genere devono gestire manualmente la gestione dei dati, gli aggiornamenti e la scalabilità.
D’altra parte, i database vettoriali purpose-built come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) sono sistemi completi progettati per la gestione di dati vettoriali su larga scala. Questi database vanno oltre la semplice ricerca vettoriale, offrendo funzionalità come archiviazione persistente, aggiornamenti in tempo reale, architettura distribuita e capacità di query avanzate. Supportano dataset dinamici e possono gestire facilmente applicazioni in tempo reale in cui i dati vengono aggiornati frequentemente. Inoltre, i database vettoriali spesso includono supporto integrato per combinare ricerche vettoriali con filtri tradizionali e query sui metadati, rendendoli ideali per ambienti di produzione che richiedono scalabilità, alta disponibilità e funzionalità di ricerca più complesse.
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Quando scegliere ciascuna soluzione di ricerca vettoriale
Scegli le librerie di ricerca vettoriale se:
- Hai un dataset da piccolo a medio, relativamente statico.
- Preferisci il pieno controllo sugli algoritmi di indicizzazione e ricerca.
- Stai incorporando la ricerca in un sistema esistente e puoi gestire l’infrastruttura.
Scegli i database vettoriali purpose-built se:
- Devi scalare fino a miliardi di vettori su sistemi distribuiti.
- Il tuo dataset cambia frequentemente, richiedendo aggiornamenti in tempo reale.
- Preferisci soluzioni gestite che si occupino per te di storage, scalabilità e ottimizzazioni delle query.
In sintesi, le librerie di ricerca vettoriale sono più adatte a casi d’uso più semplici e su scala ridotta, in cui velocità ed efficienza della memoria sono priorità, ma la complessità operativa è minima. I database vettoriali purpose-built, al contrario, sono progettati per sistemi su larga scala e di livello production che richiedono gestione dinamica dei dati, scalabilità e facilità d’uso, offrendo spesso significativi vantaggi operativi agli sviluppatori che gestiscono applicazioni complesse.
Valutare e confrontare qualsiasi soluzione di ricerca vettoriale
OK, ora abbiamo imparato la differenza tra le diverse soluzioni di ricerca vettoriale. Le domande successive sono: come fai a garantire che il tuo algoritmo di ricerca restituisca risultati accurati e lo faccia alla massima velocità? Come valuti l’efficacia dei diversi algoritmi ANN, soprattutto su larga scala?
Per rispondere a queste domande, abbiamo bisogno di uno strumento di benchmarking. Sono disponibili molti strumenti di questo tipo e due emergono come i più efficienti: ANN benchmarks e VectorDBBench.
ANN benchmarks
ANN Benchmarks (Benchmark per Approximate Nearest Neighbor) è un progetto open-source progettato per valutare e confrontare le prestazioni di vari algoritmi approximate nearest neighbor (ANN). Fornisce un framework standardizzato per effettuare benchmark di diversi algoritmi su attività come la ricerca vettoriale ad alta dimensionalità, consentendo a sviluppatori e ricercatori di misurare metriche come velocità di ricerca, accuratezza e uso della memoria su vari dataset. Utilizzando ANN-Benchmarks, puoi valutare i compromessi tra velocità e precisione per algoritmi come quelli presenti in librerie quali Faiss, Annoy, HNSWlib e altre, rendendolo uno strumento prezioso per capire quali algoritmi funzionano meglio per applicazioni specifiche.
Repository GitHub di ANN Benchmarks: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
Sito web di ANN Benchmarks: https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench: uno strumento di benchmarking open source
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset, e determinare quello più adatto ai loro casi d’uso. VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente.
Repository GitHub di VectorDBBench: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Tecniche e approfondimenti sulla valutazione di VectorDB:
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