Couchbase vs Rockset: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Couchbase e Rockset, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è specificamente progettato 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 e-commerce, piattaforme di scoperta di contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersicurezza, 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.
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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Couchbase è un database NoSQL distribuito multi-modello orientato ai documenti con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Rockset è un database di ricerca e analisi. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
Che cos'è Couchbase? Una panoramica
Couchbase è un database NoSQL distribuito, open source, per cloud, mobile, IA ed edge computing. Combina il meglio dei database relazionali con la flessibilità di JSON. Couchbase consente anche di effettuare ricerche vettoriali, anche se non dispone di indici vettoriali nativi. 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 di similarità, come sistemi di raccomandazione o retrieval-augmented generation, entrambi basati sulla ricerca semantica, dove è importante trovare punti dati vicini tra loro in uno spazio ad alta dimensionalità.
Un modo per effettuare la ricerca vettoriale in Couchbase è utilizzare Full Text Search (FTS). FTS è progettata per la ricerca testuale ma può essere utilizzata per la ricerca vettoriale convertendo i dati vettoriali in campi ricercabili. Ad esempio, i vettori possono essere tokenizzati in dati simili a testo e FTS può indicizzarli e cercarli in base a quei token. Questo ti fornirà una ricerca vettoriale approssimativa e 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. Ciò significa recuperare documenti e calcolare metriche come la similarità del coseno o la distanza euclidea tra vettori per trovare le corrispondenze più vicine. In questo modo Couchbase verrà utilizzato come storage per i vettori e l'applicazione gestirà la matematica.
Per casi d’uso più avanzati, alcuni sviluppatori integrano Couchbase con librerie o algoritmi specializzati che abilitano la ricerca vettoriale. 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 esegue ricerca vettoriale.
Utilizzando questi approcci, Couchbase può essere impiegato per funzionalità di ricerca vettoriale ed essere un’opzione flessibile per vari casi d’uso di AI e machine learning che richiedono la ricerca per similarità.
Rockset: Panoramica e Tecnologia di Base
Rockset è un database di ricerca e analisi in tempo reale per dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Il suo punto di forza è l’ingestione, l’indicizzazione e l’interrogazione dei dati in tempo reale, quindi è ottimo per applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l’ingestione di dati in streaming sia in bulk, può elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture (CDC) in 1-2 secondi.
Una delle funzionalità chiave di Rockset è il Converged Indexing basato su RocksDB mutabile. Questo consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati, quindi è estremamente efficiente per scenari in cui i dati cambiano frequentemente. Rockset può gestire documenti fino a 40MB e supporta una dimensionalità vettoriale fino a 200.000, quindi è adatto a un’ampia gamma di casi d’uso di embedding vettoriali.
Rockset integra la ricerca vettoriale nel core. Supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità. Rockset è agnostico rispetto all’algoritmo, quindi puoi scegliere la tua implementazione di ricerca. L’ottimizzatore basato sui costi può scegliere dinamicamente tra i metodi di ricerca KNN e ANN per prestazioni ottimali.
Ciò che rende unico Rockset per la ricerca vettoriale è il Converged Index, che combina indici di ricerca, ANN, colonnari e di riga in uno solo. Questo significa che puoi gestire un’ampia gamma di pattern di query out of the box. Rockset supporta anche il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida. L’ottimizzatore sceglierà il percorso di query più efficiente. Può cercare su più campi ANN, supporta modelli multi-modali e dispone sia di API SQL sia REST per l’interfaccia di query.
Differenze Chiave
Metodologia di Ricerca
Couchbase affronta la ricerca vettoriale adattando funzionalità esistenti. Non dispone di indici vettoriali nativi, ma offre workaround. Un modo è utilizzare Full Text Search (FTS) e convertire i dati vettoriali in campi ricercabili. Questo fornisce una ricerca vettoriale approssimativa interrogando documenti con vettori simili. Un altro modo è archiviare gli embedding vettoriali grezzi ed eseguire i calcoli di similarità a livello applicativo.
Rockset integra la ricerca vettoriale nel core. Supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN). Rockset utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità ed è agnostico rispetto all’algoritmo, quindi puoi scegliere l’implementazione di ricerca che preferisci. Il suo ottimizzatore basato sui costi può passare dinamicamente tra KNN e ANN per ottenere le migliori prestazioni.
Gestione dei Dati
Couchbase combina le funzionalità dei database relazionali con la flessibilità di JSON. Consente di archiviare embedding vettoriali all’interno di documenti JSON, quindi è adatto alla gestione di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Questa flessibilità è utile per progetti che devono lavorare con diversi tipi di dati insieme agli embedding vettoriali.
Rockset utilizza un Converged Index che combina indici di ricerca, ANN, colonnari e di riga in uno solo. Questo approccio unificato consente a Rockset di gestire un’ampia gamma di pattern di query out of the box. Supporta sia l’ingestione di dati in streaming sia in bulk, elaborando rapidamente flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture. Rockset può gestire documenti fino a 40MB e supporta una dimensionalità vettoriale fino a 200.000.
Scalabilità e Prestazioni
Couchbase come database NoSQL distribuito è progettato per la scalabilità. Ma le sue prestazioni per la ricerca vettoriale dipendono dal metodo di implementazione scelto. Quando si utilizza l’approccio di calcolo a livello applicativo, la scalabilità è limitata dalla potenza di elaborazione dell’applicazione.
L’indice FAISS distribuito di Rockset e il Converged Indexing sopra RocksDB mutabile consentono scalabilità e prestazioni. Può elaborare e indicizzare i dati in tempo reale, quindi è adatto per applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo. Gli aggiornamenti in-place di vettori e metadati lo rendono molto efficiente per scenari con dati che cambiano frequentemente.
Flessibilità e personalizzazione
Couchbase offre molta flessibilità nell’implementazione della ricerca vettoriale. Puoi scegliere di utilizzare funzionalità integrate come FTS o implementare soluzioni personalizzate. Questa flessibilità si estende all’integrazione con librerie specializzate per operazioni vettoriali più avanzate.
Rockset offre flessibilità grazie al suo approccio agnostico rispetto all’algoritmo, così puoi scegliere la tua implementazione di ricerca preferita. Supporta il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida, e il suo ottimizzatore può scegliere il percorso di query migliore. Rockset supporta anche la ricerca su più campi ANN e modelli multi-modali.
Integrazione ed ecosistema
Couchbase supporta scenari cloud, mobile, AI ed edge computing. Può essere integrato con librerie esterne per una maggiore funzionalità di ricerca vettoriale, quindi è adatto a vari ambienti.
Rockset dispone sia di API SQL sia REST per le interfacce di query, quindi è facile da integrare con sistemi e strumenti esistenti. Può anche gestire dati in streaming e feed CDC, quindi è adatto per pipeline di elaborazione dati in tempo reale.
Facilità d’uso
Implementare la ricerca vettoriale in Couchbase richiede più impegno, poiché devi scegliere e implementare l’approccio giusto per il tuo caso d’uso. Questo potrebbe significare una curva di apprendimento più ripida, soprattutto per ricerche vettoriali complesse.
La ricerca vettoriale integrata di Rockset e il Converged Index potrebbero offrirti un’esperienza più fluida, soprattutto se sei nuovo alla ricerca vettoriale. Ma la facilità d’uso dipende in ultima analisi dai requisiti del tuo progetto e dalla familiarità del tuo team con ciascun sistema.
Quando scegliere ciascuno
Couchbase è adatto a progetti che necessitano di un database generico flessibile con ricerca vettoriale. È ottimo per applicazioni che hanno tipi di dati diversi e devono integrare la ricerca vettoriale in una strategia più ampia di gestione dei dati. Couchbase è adatto quando lavori con documenti JSON e devi combinare operazioni di database tradizionali con ricerche di similarità vettoriale. È particolarmente indicato per sistemi di raccomandazione, recupero di contenuti e applicazioni che devono archiviare e interrogare sia dati strutturati sia non strutturati insieme a embedding vettoriali. Scegli Couchbase quando hai bisogno di un database in grado di gestire molti tipi di dati e metodi di interrogazione e sei disposto a implementare una ricerca vettoriale personalizzata o a integrarti con librerie esterne per operazioni vettoriali più avanzate.
Rockset è adatto ad applicazioni di ricerca e analytics in tempo reale che necessitano di insight immediati dai dati vettoriali. È ottimo per casi d’uso che richiedono un’elaborazione rapida di flussi di dati ad alta velocità e aggiornamenti frequenti degli embedding vettoriali. La ricerca vettoriale integrata di Rockset è adatta per machine learning in tempo reale, dashboard di analytics live e scenari in cui devi combinare la ricerca vettoriale con query SQL complesse. Scegli Rockset quando il tuo caso d’uso principale è l’elaborazione e l’analisi dei dati in tempo reale e hai bisogno di una soluzione in grado di gestire la ricerca vettoriale insieme ad altri tipi di query. È particolarmente adatto per progetti che richiedono ingestione e indicizzazione rapide di dati in streaming e possono trarre vantaggio da ricerche ibride che combinano similarità vettoriale con filtraggio dei metadati.
Riepilogo
I punti di forza di Couchbase sono la flessibilità, il supporto JSON e la capacità di integrare la ricerca vettoriale in un database NoSQL general purpose. Offre agli sviluppatori la possibilità di implementare una ricerca vettoriale personalizzata all’interno di un ambiente di database familiare, quindi è una buona scelta per i progetti che devono bilanciare le operazioni di database tradizionali con la ricerca vettoriale. Rockset è eccellente per l’elaborazione dei dati in tempo reale e la ricerca vettoriale integrata. Il suo Converged Indexing e i vettori ad alta dimensionalità lo rendono una buona scelta per le applicazioni che richiedono insight immediati da dati in rapido cambiamento.
Scegli tra Couchbase e Rockset in base ai tuoi casi d’uso, ai tipi di dati e ai requisiti di performance. Se hai bisogno di un database in grado di gestire molti tipi di dati e la ricerca vettoriale insieme ad altre operazioni di database, Couchbase potrebbe essere la strada giusta. Se il tuo focus principale è l’analisi in tempo reale e la ricerca vettoriale in ambienti di dati ad alta velocità, allora Rockset potrebbe essere più adatto. Considera la tua infrastruttura esistente, le competenze del tuo team di sviluppo, il tipo di dati (statici vs streaming) e i requisiti della tua applicazione quando prendi la decisione. Ricorda che la scelta migliore sarà quella allineata alle esigenze specifiche del tuo progetto, ai requisiti di scalabilità e agli obiettivi a lungo termine per l’utilizzo della ricerca vettoriale nelle applicazioni di AI e machine learning.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Couchbase e Rockset, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d’uso specifico. Uno strumento che può assistere in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le performance 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 performance 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 performance effettive dei database vettoriali anziché affidarsi a dichiarazioni di marketing o prove aneddotiche.
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. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorare le sue funzionalità e performance.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati di performance sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle performance dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
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