Couchbase vs MyScale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Couchbase e MyScale, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare ed eseguire query su 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 un'analisi e un recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento delle anomalie nella cybersecurity, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono inoltre 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.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, 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 per la 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. MyScale è un database orientato alle colonne basato su ClickHouse con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo.
Couchbase: Panoramica e tecnologia di base
Couchbase è un database distribuito, open-source, NoSQL 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 inoltre la flessibilità di implementare la ricerca vettoriale nonostante non disponga di supporto nativo per gli indici vettoriali. Gli sviluppatori possono archiviare 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 per similarità, come sistemi di raccomandazione o generazione aumentata dal 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 la Full Text Search (FTS). Sebbene la FTS sia in genere progettata per la ricerca basata sul testo, può essere adattata per gestire ricerche vettoriali convertendo i dati vettoriali in campi ricercabili. Ad esempio, i vettori possono essere tokenizzati in dati simili al testo, consentendo alla FTS di indicizzare e cercare in base a quei token. Ciò può facilitare la ricerca vettoriale approssimativa, fornendo un modo per interrogare documenti con vettori che sono vicini per similarità.
In alternativa, gli sviluppatori possono archiviare gli embedding vettoriali grezzi in Couchbase ed eseguire i calcoli di similarità vettoriale a livello applicativo. Questo comporta il recupero dei documenti e il calcolo di metriche come la similarità 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 ancora 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 IA e machine learning che si basano su ricerche di similarità.
MyScale: Panoramica e tecnologia di base
MyScale è una soluzione di database basata sul cloud costruita sul database open-source ClickHouse, progettata specificamente per carichi di lavoro di IA e machine learning. Può gestire sia dati strutturati sia dati vettoriali, supportando analisi in tempo reale e attività di machine learning. MyScale si concentra su dati di serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full-text, rendendolo adatto ad applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale e insight guidati dall'IA. Sfruttando l'architettura di ClickHouse, MyScale offre prestazioni elevate e scalabilità per applicazioni di IA.
Una delle caratteristiche chiave di MyScale è il suo supporto SQL nativo, che semplifica query complesse guidate dall'IA integrando ricerca vettoriale, ricerca full-text e query SQL tradizionali in un sistema unificato. Questo approccio riduce la necessità di più strumenti e garantisce scalabilità per applicazioni di IA. MyScale supporta e gestisce l'elaborazione analitica di dati sia strutturati sia vettorializzati su un'unica piattaforma, utilizzando un'architettura di database OLAP avanzata per eseguire operazioni su dati vettorializzati in modo efficiente. Gli sviluppatori possono interagire con MyScale usando SQL, rendendolo accessibile a un'ampia gamma di programmatori che hanno familiarità con i database relazionali.
MyScale offre vari tipi di indici vettoriali e metriche di similarità per soddisfare diversi casi d'uso. Supporta metriche di distanza comuni come la distanza euclidea (L2), il prodotto interno (IP) e la similarità coseno. Il database fornisce diversi algoritmi di indicizzazione, tra cui MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio insieme di parametri per l'ottimizzazione delle prestazioni. Il motore vettoriale proprietario MSTG di MyScale sfrutta gli SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, consentendogli di superare database vettoriali specializzati sia in termini di prestazioni sia di efficienza dei costi.
Integrando le funzionalità di un database SQL, di un database vettoriale e di un motore di ricerca full-text in un unico sistema, MyScale mira a ridurre i costi di infrastruttura e manutenzione. Questa unificazione facilita query e analisi congiunte dei dati, stabilendo una base dati versatile per applicazioni di IA. MyScale offre inoltre un'osservabilità completa per i sistemi LLM tramite MyScale Telemetry, garantendo monitoraggio e debugging efficienti. Con l'aumentare della complessità dei dati, MyScale si posiziona come una soluzione a prova di futuro, capace di gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database maggiori mantenendo al contempo prestazioni di calcolo e integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze chiave tra Couchbase e MyScale per la ricerca vettoriale
Metodologia di ricerca
Couchbase non dispone di supporto nativo per la ricerca vettoriale. Offre soluzioni alternative come adattare la Full Text Search (FTS) per ricerche vettoriali o archiviare embedding vettoriali grezzi per calcoli di similarità a livello applicativo. Alcuni sviluppatori integrano Couchbase con librerie esterne per la ricerca vettoriale.
MyScale, d'altra parte, offre funzionalità native di ricerca vettoriale. Supporta vari tipi di indici vettoriali e metriche di similarità, tra cui distanza euclidea, prodotto interno e similarità coseno. MyScale offre algoritmi di indicizzazione come MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, consentendo ricerche vettoriali più efficienti.
Gestione dei dati
Couchbase è un database NoSQL che combina i punti di forza dei database relazionali con la versatilità di JSON. Può archiviare embedding vettoriali all'interno di documenti JSON, rendendolo adatto a vari tipi di dati.
MyScale gestisce sia dati strutturati sia dati vettoriali. È basato su ClickHouse, progettato per dati di serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full-text. Questo rende MyScale più specializzato per carichi di lavoro di AI e machine learning.
Scalabilità e prestazioni
Couchbase è noto per la sua architettura distribuita, che può offrire una buona scalabilità. Tuttavia, per la ricerca vettoriale, le prestazioni possono dipendere dal metodo di implementazione scelto e da eventuali librerie esterne utilizzate.
MyScale sfrutta l'architettura di ClickHouse per alte prestazioni e scalabilità. Il suo motore vettoriale proprietario MSTG utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, potenzialmente superando database vettoriali specializzati sia in termini di prestazioni sia di efficienza dei costi.
Flessibilità e personalizzazione
Couchbase offre flessibilità nell'implementazione della ricerca vettoriale, consentendo agli sviluppatori di scegliere tra l'adattamento di FTS, l'esecuzione di calcoli a livello applicativo o l'integrazione con librerie esterne.
MyScale fornisce un sistema unificato per query SQL, ricerca vettoriale e ricerca full-text. Questa integrazione consente query complesse basate sull'AI senza la necessità di più strumenti.
Integrazione ed ecosistema
Couchbase può essere integrato con vari strumenti e framework, specialmente quelli dell'ecosistema NoSQL. Per la ricerca vettoriale, potrebbe richiedere l'integrazione con librerie specializzate.
MyScale si concentra sui carichi di lavoro di AI e machine learning, offrendo integrazioni pertinenti a questi ambiti. Fornisce inoltre MyScale Telemetry per il monitoraggio dei sistemi LLM.
Facilità d'uso
Couchbase può richiedere più configurazione e sviluppo personalizzato per la funzionalità di ricerca vettoriale, poiché non è una funzionalità nativa.
MyScale offre supporto SQL, rendendolo accessibile agli sviluppatori che hanno familiarità con i database relazionali. Il suo approccio unificato alla gestione di diversi tipi di dati e metodi di ricerca può semplificare lo sviluppo.
Considerazioni sui costi
Il costo di Couchbase dipenderà dal metodo di implementazione scelto e da eventuali strumenti o servizi aggiuntivi richiesti per la ricerca vettoriale.
MyScale mira a ridurre i costi di infrastruttura e manutenzione unificando più funzionalità in un unico sistema. Tuttavia, informazioni specifiche sui prezzi non sono fornite nel testo indicato.
Quando scegliere ciascuna tecnologia
Quando si sceglie tra Couchbase e MyScale per applicazioni di ricerca vettoriale, considera le esigenze specifiche del tuo progetto. Couchbase è adatto a progetti che richiedono un database NoSQL flessibile con la possibilità di aggiungere funzionalità di ricerca vettoriale. È adatto ad applicazioni in cui la ricerca vettoriale non è l'obiettivo principale, ma in cui è necessario archiviare embedding vettoriali all'interno di documenti JSON. Couchbase è anche una scelta valida se desideri avere controllo sull'implementazione della ricerca vettoriale, consentendo l'integrazione con librerie specializzate. La sua architettura distribuita può essere vantaggiosa per la scalabilità in determinati casi d'uso, e il suo modello flessibile di documenti JSON consente una progettazione dello schema adattabile.
D'altro canto, MyScale è l'opzione migliore per applicazioni focalizzate su IA e machine learning. È progettato specificamente per questi carichi di lavoro, supportando sia dati strutturati sia dati vettoriali. MyScale offre funzionalità native di ricerca vettoriale con vari tipi di indici e metriche di similarità, rendendolo ideale per progetti che richiedono funzionalità integrate di ricerca vettoriale. È particolarmente adatto per applicazioni che necessitano di SQL unificato, ricerca vettoriale e ricerca full-text in un unico sistema. MyScale eccelle anche in scenari che coinvolgono dati time-series insieme alla ricerca vettoriale. Le sue funzionalità di ricerca vettoriale ad alte prestazioni, alimentate dal motore vettoriale proprietario MSTG, possono essere vantaggiose per applicazioni esigenti. Inoltre, il supporto SQL di MyScale lo rende accessibile agli sviluppatori con esperienza nei database relazionali, e il suo approccio unificato può contribuire a ridurre la complessità e i costi dell'infrastruttura.
Conclusione
Quando devi scegliere tra Couchbase e MyScale per la ricerca vettoriale, considera le tue esigenze e risorse specifiche. Couchbase offre flessibilità come database NoSQL, consentendoti di implementare la ricerca vettoriale attraverso vari metodi, come l'adattamento della Full Text Search o l'integrazione di librerie esterne. È una buona scelta se hai bisogno di un database versatile in grado di gestire dati vettoriali insieme ad altri tipi. MyScale, basato su ClickHouse, fornisce funzionalità native di ricerca vettoriale ed è progettato specificamente per carichi di lavoro di IA e machine learning. Offre un sistema unificato per query SQL, ricerca vettoriale e ricerca full-text, che può semplificare lo sviluppo di applicazioni basate sull'IA. La tua scelta dovrebbe dipendere da fattori come l'esperienza del tuo team, l'importanza del supporto nativo alla ricerca vettoriale e se hai bisogno di un database general-purpose o di una soluzione specializzata per attività di IA e analytics.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Couchbase e MyScale, è fondamentale valutare questi database in base al tuo specifico caso d'uso. 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 pattern 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.
Usare 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 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. Usando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché affidarsi a dichiarazioni di marketing o evidenze aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito con licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
Why We Built Vector Lakebase: Rethinking Unstructured Data Architecture for AI
Vector Lakebase: a unified, lake-native data foundation for AI workloads — and an answer to what happens after vector databases succeed.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.