Couchbase vs Milvus: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Couchbase e Milvus, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare e interrogare vettori ad alta dimensionalità, che sono rappresentazioni numeriche di dati non strutturati. Questi vettori codificano informazioni complesse, come il significato semantico del testo, le caratteristiche visive delle immagini o gli attributi dei prodotti. Consentendo efficienti ricerche di similarità, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti per l'e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersecurity, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono anche un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali appositamente progettati come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito)
- Librerie di ricerca vettoriale come Faiss e Annoy.
- Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
- Database tradizionali con componenti aggiuntivi di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Couchbase è un database distribuito multi-modello NoSQL orientato ai documenti con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Milvus è un database vettoriale appositamente progettato.
Che cos'è Couchbase? Una panoramica
Couchbase è un database NoSQL distribuito, open-source, che può essere utilizzato per creare applicazioni per cloud, mobile, IA ed edge computing. Combina i punti di forza dei database relazionali con la versatilità di JSON. Couchbase offre anche la flessibilità di implementare la ricerca vettoriale pur non avendo supporto nativo per gli indici vettoriali. Gli sviluppatori possono archiviare gli embedding vettoriali—rappresentazioni numeriche generate da modelli di machine learning—all'interno dei documenti Couchbase come parte della loro struttura JSON. Questi vettori possono essere utilizzati in casi d'uso di ricerca di similarità, come sistemi di raccomandazione o generazione aumentata tramite recupero, entrambi basati sulla ricerca semantica, dove è importante trovare punti dati vicini tra loro in uno spazio ad alta dimensionalità.
Un approccio per abilitare la ricerca vettoriale in Couchbase consiste nello sfruttare Full Text Search (FTS). Sebbene FTS sia in genere progettato per la ricerca basata su testo, può essere adattato per gestire ricerche vettoriali convertendo i dati vettoriali in campi ricercabili. Ad esempio, i vettori possono essere tokenizzati in dati simili al testo, consentendo a FTS di indicizzare e cercare in base a quei token. Ciò può facilitare la ricerca vettoriale approssimata, fornendo un modo per interrogare documenti con vettori che sono simili tra loro.
In alternativa, gli sviluppatori possono archiviare gli embedding vettoriali grezzi in Couchbase ed eseguire i calcoli di similarità vettoriale a livello applicativo. Ciò comporta il recupero dei documenti e il calcolo di metriche come la similarità del coseno o la distanza euclidea tra vettori per identificare le corrispondenze più vicine. Questo metodo consente a Couchbase di fungere da soluzione di archiviazione per i vettori mentre l’applicazione gestisce la logica di confronto matematico.
Per casi d’uso più avanzati, alcuni sviluppatori integrano Couchbase con librerie o algoritmi specializzati (come FAISS o HNSW) che consentono una ricerca vettoriale efficiente. Queste integrazioni permettono a Couchbase di gestire l’archivio documentale mentre le librerie esterne eseguono i confronti vettoriali effettivi. In questo modo, Couchbase può comunque far parte di una soluzione che supporta la ricerca vettoriale.
Utilizzando questi approcci, Couchbase può essere adattato per gestire funzionalità di ricerca vettoriale, rendendolo un’opzione flessibile per varie attività di AI e machine learning che si basano su ricerche di similarità.
Panoramica del database vettoriale Milvus
Milvus è un database vettoriale open-source progettato fin dall’inizio per avere al centro la ricerca vettoriale e la ricerca di similarità. È altamente performante e scalabile orizzontalmente su scala di miliardi e può funzionare in modo efficiente in un’ampia gamma di ambienti, dai laptop ai sistemi distribuiti su larga scala. Milvus è disponibile sia come software open-source sia come servizio cloud (Zilliz Cloud).
Milvus supporta almeno 11 metodi di indicizzazione, inclusi HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, e CAGRA, che gli consentono di cercare rapidamente in grandi volumi di dati. A differenza di Cassandra, Milvus non è un database general-purpose ma uno strumento focalizzato sui dati non strutturati e sulla ricerca di similarità vettoriale, rendendolo una soluzione più specializzata.
Milvus fa parte della LF AI & Data Foundation ed è concesso in licenza sotto Apache 2.0. Molti contributori sono esperti di high-performance computing (HPC), con esperienza nella creazione e ottimizzazione di sistemi su larga scala. I principali contributori includono professionisti di aziende come Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce e Microsoft.
Milvus offre tre opzioni di distribuzione: Milvus Lite, Standalone e Distributed.
- Milvus Lite è una libreria Python e una versione ultraleggera di Milvus. È perfetta per la prototipazione rapida in ambienti Python o notebook e per esperimenti locali su piccola scala.
- Milvus Standalone è l’opzione di distribuzione a nodo singolo per Milvus, che utilizza un modello client-server. Puoi considerarla l’equivalente Milvus di MySQL, mentre Milvus Lite è come SQLite.
- Milvus Distributed è la modalità distribuita di Milvus, ideale per utenti enterprise che costruiscono sistemi di database vettoriali su larga scala o piattaforme di dati vettoriali.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca:
Couchbase adatta funzionalità esistenti come Full Text Search (FTS) per la ricerca vettoriale. Richiede la conversione dei dati vettoriali in campi ricercabili o l’esecuzione di calcoli di similarità a livello applicativo. Al contrario, Milvus è costruito specificamente per la ricerca vettoriale, offrendo più metodi di indicizzazione come HNSW, IVF, DiskANN e CAGRA. Questo rende Milvus più efficiente per le ricerche native di similarità vettoriale.
Gestione dei dati:
Couchbase è un database NoSQL che gestisce bene dati strutturati e semi-strutturati, in particolare in formato JSON. Può archiviare embedding vettoriali all'interno di strutture JSON. Milvus, invece, è progettato principalmente per dati non strutturati e rappresentazioni vettoriali. Eccelle nella gestione e nella ricerca di grandi volumi di dati vettoriali, ma potrebbe non essere altrettanto versatile per esigenze di database generiche. Milvus supporta comunque i campi JSON, ad esempio l'inserimento di valori JSON e la ricerca e l'interrogazione nei campi JSON con operatori di base e avanzati.
Scalabilità e prestazioni:
Entrambi i sistemi offrono scalabilità, ma i loro approcci differiscono. Couchbase fornisce un'architettura distribuita adatta a vari ambienti di elaborazione, inclusi cloud ed edge. Milvus è costruito per alte prestazioni e scalabilità orizzontale nella ricerca vettoriale, in particolare per operazioni su scala di miliardi. Può funzionare su sistemi che vanno dai laptop a grandi cluster distribuiti, offrendo potenzialmente prestazioni migliori per attività di pura ricerca vettoriale.
Flessibilità e personalizzazione:
Couchbase offre maggiore flessibilità come database NoSQL general-purpose. Consente una modellazione dei dati complessa e diversi tipi di query oltre alle ricerche vettoriali. Milvus, pur essendo più specializzato, offre ampie opzioni di personalizzazione per l'indicizzazione vettoriale e gli algoritmi di ricerca. La scelta dipende dal fatto che tu abbia bisogno di un database multiuso (Couchbase) o di una soluzione dedicata alla ricerca vettoriale (Milvus).
Integrazione ed ecosistema:
Couchbase si integra bene con vari strumenti di elaborazione e analisi dei dati. Per la ricerca vettoriale, potrebbe richiedere un'integrazione aggiuntiva con librerie specializzate. Milvus, facendo parte della LF AI & Data Foundation, ha forti legami con l'ecosistema dell'AI e del machine learning. Potrebbe offrire integrazioni più immediate per progetti focalizzati sull'AI.
Facilità d'uso:
Couchbase ha una curva di apprendimento più ripida a causa del suo insieme di funzionalità più ampio, ma offre una documentazione completa. Milvus, concentrandosi sulle operazioni vettoriali, potrebbe essere più facile da configurare e usare specificamente per attività di ricerca vettoriale. Milvus offre anche molteplici opzioni di deployment, inclusa una versione leggera per la prototipazione rapida.
Considerazioni sui costi:
I costi di Couchbase possono variare in base alla scala del deployment e alle funzionalità aggiuntive utilizzate. Milvus, essendo open-source, può avere costi iniziali più bassi, ma le spese possono aumentare con la scala. Entrambi offrono servizi cloud (Couchbase Cloud e Zilliz Cloud per Milvus), quindi i costi operativi dipenderebbero dall'utilizzo e dai requisiti specifici.
Funzionalità di sicurezza:
Couchbase, in quanto sistema di database maturo, offre probabilmente robuste funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia, autenticazione e controllo degli accessi granulare. Sebbene i dettagli specifici sulle capacità di sicurezza di Milvus non siano forniti nelle informazioni date, in quanto progetto open-source sostenuto da importanti aziende tecnologiche, probabilmente affronta le esigenze di sicurezza essenziali per la gestione dei dati vettoriali.
Quando scegliere Couchbase:
Couchbase è la scelta migliore quando hai bisogno di un database NoSQL versatile che possa gestire sia tipi di dati tradizionali sia un numero moderato di embedding vettoriali. È ideale per applicazioni che lavorano principalmente con documenti JSON e hanno esigenze occasionali o limitate di ricerca vettoriale. Scegli Couchbase se lo stai già usando nella tua infrastruttura e vuoi aggiungere funzionalità di ricerca vettoriale senza adottare un nuovo sistema. È adatto a scenari in cui gli embedding vettoriali sono solo una parte di un modello di dati più ampio, e hai bisogno di una combinazione di ricerca full-text, query simili a SQL e qualche ricerca di similarità vettoriale. La flessibilità di Couchbase lo rende adatto a progetti in cui la ricerca vettoriale è una funzionalità aggiuntiva anziché la funzionalità principale, soprattutto quando gestisci un volume più ridotto di dati vettoriali insieme ad altri tipi di dati.
Quando scegliere Milvus:
Opta per Milvus quando il tuo obiettivo principale è la ricerca di similarità vettoriale ad alte prestazioni su larga scala, soprattutto per pipeline di IA e machine learning. È l'opzione migliore per progetti che gestiscono operazioni vettoriali su scala di miliardi o che richiedono metodi di indicizzazione specializzati come HNSW o IVF. Scegli Milvus per la prototipazione rapida della ricerca vettoriale in ambienti Python o quando crei applicazioni cloud-native incentrate sulla ricerca di similarità vettoriale. È particolarmente adatto a team con background nel calcolo ad alte prestazioni che desiderano un controllo granulare sulle ottimizzazioni della ricerca vettoriale. Milvus è la scelta di riferimento quando i tuoi dati sono principalmente sotto forma di embedding vettoriali e hai bisogno di ricerche di similarità efficienti e su larga scala, senza grande necessità di gestione dei dati strutturati.
Conclusione:
La scelta tra Couchbase e Milvus per la ricerca vettoriale dipende dalle tue esigenze specifiche e dai requisiti del progetto. Couchbase è l'opzione migliore se hai bisogno di un database NoSQL flessibile in grado di gestire vari tipi di dati, inclusa una quantità moderata di embedding vettoriali, insieme alle funzionalità tradizionali dei database. È ideale quando la ricerca vettoriale fa parte di un insieme più ampio di requisiti di database. D'altra parte, Milvus è la scelta superiore per progetti incentrati sulla ricerca di similarità vettoriale su larga scala, specialmente nelle applicazioni di IA e machine learning. Offre prestazioni e scalabilità specializzate per le operazioni vettoriali. Considera la tua infrastruttura esistente, la scala dei tuoi dati vettoriali, l'importanza della ricerca vettoriale nella tua applicazione e l'esperienza del tuo team quando prendi la decisione. Entrambe le tecnologie hanno i loro punti di forza, e la scelta giusta sarà allineata agli obiettivi specifici del tuo progetto e alle esigenze di gestione dei dati.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Couchbase e Milvus, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d'uso specifico. Uno strumento che può aiutare in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e schemi di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti, ma distinti, alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Utilizzo di VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero 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. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle effettive prestazioni dei database vettoriali, invece di affidarsi ad affermazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e rilasciato con licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai un'occhiata rapida alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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