Elasticsearch vs Deep Lake: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l'evoluzione delle applicazioni basate sull'IA, l'importanza delle capacità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sottovalutata. Questo post del blog discuterà due database importanti con capacità di ricerca vettoriale: Elasticsearch e Deep Lake. Ciascuno offre solide capacità per gestire la ricerca vettoriale, una funzionalità essenziale per applicazioni come motori di raccomandazione, recupero di immagini e ricerca semantica. Il nostro obiettivo è fornire a sviluppatori e ingegneri un confronto chiaro, aiutandoli a decidere quale database si allinea meglio ai loro requisiti specifici.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Elasticsearch vs Deep Lake, 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 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 inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei large language models (LLMs) fornendo conoscenze esterne per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali purpose-built 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.
Elasticsearch è un motore di ricerca basato su Apache Lucene e Deep Lake è un data lake ottimizzato per gli embedding vettoriali. Entrambi dispongono di capacità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Elasticsearch: panoramica e tecnologia di base
Elasticsearch è un motore di ricerca open source costruito sopra la libreria Apache Lucene. È noto per l'indicizzazione in tempo reale e la ricerca full-text, quindi è una soluzione di riferimento per applicazioni intensive e analisi dei log. Elasticsearch consente di cercare e analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.
Elasticsearch è stato creato per la ricerca e l'analisi, con funzionalità come ricerca fuzzy, corrispondenza di frasi e classificazione per rilevanza. È ottimo per scenari in cui sono richieste query di ricerca complesse e recupero dei dati in tempo reale. Con l'ascesa delle applicazioni di IA, Elasticsearch ha aggiunto capacità di ricerca vettoriale, così può eseguire ricerca di similarità e ricerca semantica, necessarie per casi d'uso di IA come riconoscimento delle immagini, recupero di documenti e IA generativa.
Ricerca vettoriale
La ricerca vettoriale è integrata in Elasticsearch tramite Apache Lucene. Lucene organizza i dati in segmenti immutabili che vengono uniti periodicamente, i vettori vengono aggiunti ai segmenti nello stesso modo delle altre strutture dati. Il processo prevede il buffering dei vettori in memoria al momento dell’indicizzazione, quindi la serializzazione di questi buffer come parte dei segmenti quando necessario. I segmenti vengono uniti periodicamente per l’ottimizzazione e le ricerche combinano i risultati vettoriali su tutti i segmenti.
Per l’indicizzazione vettoriale, Elasticsearch utilizza l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), che crea un grafo in cui vettori simili sono collegati tra loro. Questo viene scelto per la sua semplicità, le solide prestazioni nei benchmark e la capacità di gestire aggiornamenti incrementali senza richiedere un riaddestramento completo dell’indice. Il sistema esegue ricerche vettoriali in genere in decine o centinaia di millisecondi, molto più velocemente degli approcci brute force.
L’architettura tecnica di Elasticsearch è uno dei suoi maggiori punti di forza. Il sistema supporta ricerche lock free anche durante l’indicizzazione concorrente e mantiene una stretta coerenza tra campi diversi durante l’aggiornamento dei documenti. Quindi, se aggiorni sia i campi vettoriali sia quelli keyword, le ricerche vedranno o tutti i vecchi valori o tutti i nuovi valori, la coerenza dei dati è garantita. Sebbene il sistema possa scalare oltre la RAM disponibile, le prestazioni sono ottimizzate quando i dati vettoriali risiedono in memoria.
Oltre alle funzionalità principali di ricerca vettoriale, Elasticsearch fornisce pratiche funzionalità di integrazione che lo rendono estremamente prezioso. Le ricerche vettoriali possono essere combinate con i filtri tradizionali di Elasticsearch, quindi puoi eseguire una ricerca ibrida che combina la similarità vettoriale con i risultati di ricerca full text. La ricerca vettoriale è pienamente compatibile con le funzionalità di sicurezza, le aggregazioni e l’ordinamento degli indici di Elasticsearch, quindi è una soluzione completa per i casi d’uso di ricerca moderni.
Che cos’è Deep Lake? Panoramica e tecnologia di base
Deep Lake è un database specializzato creato per gestire dati vettoriali e multimediali, come immagini, audio, video e altri tipi non strutturati, ampiamente utilizzato nell’AI e nel machine learning. Funziona sia come data lake sia come vector store:
- Come Data Lake: Deep Lake supporta l’archiviazione e l’organizzazione di dati non strutturati (immagini, audio, video, testo e formati come NIfTI per l’imaging medico) in un formato con controllo di versione. Questa configurazione migliora le prestazioni nelle attività di deep learning. Consente query e visualizzazione rapide dei dataset, rendendo più semplice creare set di addestramento di alta qualità per i modelli di AI.
- Come Vector Store: Deep Lake è progettato per archiviare e cercare vector embeddings e metadati correlati (ad es. testo, JSON, immagini). I dati possono essere archiviati localmente, nel tuo ambiente cloud o nello storage gestito di Deep Lake. Si integra perfettamente con strumenti come LangChain e LlamaIndex, semplificando lo sviluppo di applicazioni Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake utilizza l’indice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basato sul pacchetto Hnswlib con ottimizzazioni aggiuntive, per la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Ciò consente di eseguire query su oltre 35 milioni di embedding in meno di 1 secondo. Le funzionalità uniche includono il multi-threading per una creazione più rapida degli indici e una gestione efficiente della memoria per ridurre l’uso della RAM.
Per impostazione predefinita, Deep Lake utilizza la ricerca lineare degli embedding per dataset fino a 100.000 righe. Per dataset più grandi, passa ad ANN per bilanciare accuratezza e prestazioni. L’API consente agli utenti di regolare questa soglia secondo necessità.
Sebbene l’indice di Deep Lake non venga utilizzato per ricerche combinate su attributi e vettori (che attualmente si basano sulla ricerca lineare), i prossimi aggiornamenti affronteranno questa limitazione per migliorarne ulteriormente la funzionalità.
Deep Lake come Vector Store: Deep Lake fornisce una soluzione robusta per archiviare e cercare vector embeddings e i relativi metadati associati, inclusi testo, JSON, immagini, audio e file video. Puoi archiviare i dati localmente, nel tuo ambiente cloud preferito o nello storage gestito di Deep Lake. Deep Lake offre inoltre un’integrazione fluida con strumenti come LangChain e LlamaIndex, consentendo agli sviluppatori di creare facilmente applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Differenze principali
Quando scegli una soluzione di ricerca vettoriale, comprendere le differenze tra Elasticsearch e Deep Lake ti aiuterà a fare la scelta giusta per il tuo caso d’uso. Entrambi dispongono di ricerca vettoriale, ma servono casi d’uso e requisiti diversi.
Architettura di ricerca e prestazioni
Sia Elasticsearch sia Deep Lake utilizzano l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca vettoriale, ma lo implementano in modo diverso. Elasticsearch dispone di ricerca vettoriale tramite Apache Lucene, archivia i vettori in segmenti immutabili che vengono uniti periodicamente. Questa architettura offre prestazioni di ricerca in millisecondi e ricerche senza lock durante l’indicizzazione concorrente. Il sistema garantisce una coerenza rigorosa tra gli aggiornamenti dei campi e offre buone prestazioni quando i dati vettoriali stanno in memoria.
Deep Lake si concentra sulla gestione di operazioni vettoriali su larga scala. Può interrogare oltre 35 milioni di embedding in meno di 1 secondo utilizzando il multi-threading per una creazione più rapida degli indici e una gestione efficiente della memoria. Per dataset più piccoli, sotto le 100.000 righe, Deep Lake utilizza per impostazione predefinita la ricerca lineare per garantire accuratezza. Man mano che i dataset crescono, passa alla ricerca ANN (Approximate Nearest Neighbor) per bilanciare prestazioni e precisione.
Capacità di gestione dei dati
Elasticsearch è eccellente nella gestione dei dati di ricerca tradizionali, fornisce funzionalità di ricerca full-text con fuzzy matching e phrase matching. Offre indicizzazione in tempo reale e un solido supporto per dati strutturati e semi-strutturati. Uno dei suoi punti di forza è la capacità di eseguire ricerche ibride che combinano la similarità vettoriale con i risultati della ricerca testuale, mantenendo al contempo un ranking di rilevanza sofisticato.
Deep Lake adotta un approccio diverso, è focalizzato sulla gestione dei dati per AI e ML. Il sistema offre supporto nativo per tipi di dati non strutturati, inclusi immagini, audio e video. Dispone di controllo di versione integrato per i dataset e opzioni di archiviazione flessibili tra ambienti locali, cloud o gestiti. Deep Lake si distingue per il supporto a formati specializzati come NIfTI per l’imaging medico e per l’integrazione fluida con i flussi di lavoro di addestramento del machine learning.
Integrazione ed ecosistema
Elasticsearch dispone di un ecosistema maturo in cui la ricerca vettoriale funziona insieme alla ricerca tradizionale. Il sistema offre funzionalità di sicurezza complete, potenti aggregazioni e ordinamento degli indici. Tutte le funzionalità di ricerca vettoriale sono pienamente compatibili con gli strumenti Elasticsearch esistenti, quindi è un’ottima scelta se hai già investito nell’ecosistema Elasticsearch.
L’ecosistema di Deep Lake è costruito attorno ai moderni flussi di lavoro di AI e ML. Si integra perfettamente con strumenti AI popolari come LangChain e LlamaIndex, rendendolo perfetto per applicazioni RAG (Retrieval Augmented Generation). La sua architettura ha una connessione diretta con i flussi di lavoro AI/ML e offre opzioni flessibili di storage cloud, così i team possono mantenere la loro configurazione infrastrutturale preferita.
Considerazioni pratiche
Quando si sceglie tra questi strumenti entrano in gioco diversi fattori. Elasticsearch è un motore di ricerca general purpose con capacità vettoriali, mentre Deep Lake è focalizzato sui workload AI/ML e sui dati non strutturati. Dal punto di vista delle prestazioni, Elasticsearch offre buone performance quando i dati vettoriali stanno in memoria, mentre Deep Lake adatta la propria strategia di ricerca in base alla dimensione del dataset. Anche l’esperienza di sviluppo è diversa: Elasticsearch ha un ecosistema maturo e una documentazione estesa, mentre Deep Lake è focalizzato su un’integrazione semplificata con i casi d’uso AI/ML.
Entrambi hanno i propri limiti. Elasticsearch richiede un’attenta gestione della memoria per offrire buone prestazioni con grandi dataset vettoriali. Deep Lake presenta alcune limitazioni quando si eseguono ricerche combinate su attributi e vettori; questo aspetto è in fase di risoluzione nelle prossime release.
Costi e risorse
I requisiti di risorse e la struttura dei costi di questi sistemi riflettono il loro diverso approccio. Elasticsearch richiede molta memoria per offrire buone prestazioni, soprattutto con la ricerca vettoriale su larga scala. Deep Lake offre opzioni di storage gestito per ridurre l’overhead operativo. Entrambi possono essere distribuiti on-premises o nel cloud, quindi le organizzazioni hanno flessibilità nelle proprie scelte infrastrutturali.
Quando scegliere Elasticsearch
Elasticsearch è la scelta giusta quando hai bisogno di un motore di ricerca collaudato in grado di gestire sia la ricerca tradizionale sia quella vettoriale su larga scala. È perfetto per applicazioni che richiedono ricerca in tempo reale su grandi volumi di dati testuali e ricerca di similarità vettoriale, come piattaforme e-commerce che combinano descrizioni dei prodotti con similarità delle immagini, sistemi di raccomandazione dei contenuti che combinano rilevanza testuale con similarità semantica, o piattaforme di analisi dei log che necessitano sia di ricerca full-text sia di ricerca vettoriale. La ricerca ibrida del sistema, che combina la ricerca testuale tradizionale con la similarità vettoriale, è particolarmente preziosa per le aziende che vogliono aggiungere l’AI alla propria infrastruttura di ricerca esistente senza ricostruire tutto da zero.
Quando scegliere Deep Lake
Deep Lake è dove le applicazioni AI-first brillano, quando la gestione dei dati non strutturati e la ricerca vettoriale sono i requisiti principali. È la scelta migliore per i team che sviluppano applicazioni di machine learning che devono gestire e versionare grandi dataset di immagini, file audio o video ed eseguire ricerche di similarità vettoriale. Deep Lake è particolarmente utile per applicazioni come sistemi di computer vision che devono gestire grandi dataset di immagini, team di ricerca AI che necessitano del controllo di versione per i propri dati di training o applicazioni RAG che devono gestire sia gli embedding sia i loro documenti sorgente. La sua integrazione nativa con i framework AI e la gestione specializzata dei dati multimediali lo rendono perfetto per i team che sviluppano e distribuiscono modelli AI.
Conclusione
In definitiva, la scelta tra Elasticsearch e Deep Lake dipende dal tuo caso d’uso e dall’infrastruttura esistente. Elasticsearch è una soluzione di ricerca completa in grado di gestire sia le esigenze di ricerca tradizionale sia quelle vettoriali, con funzionalità mature per ambienti di produzione e solide garanzie di coerenza. Deep Lake è dove AI e ML brillano, con una gestione superiore dei dati non strutturati e integrazione nativa con i workflow AI moderni. La tua decisione dovrebbe basarsi sulle tue esigenze: scegli Elasticsearch se hai bisogno di un solido motore di ricerca general purpose con capacità vettoriali e scegli Deep Lake se il tuo focus è sulle applicazioni AI e sulla gestione di dati non strutturati con controllo di versione. Considera l’esperienza del tuo team, lo stack tecnologico esistente e le future esigenze di scalabilità quando prendi questa decisione.
Leggi questo per avere una panoramica di Elasticsearch e Deep Lake, ma per valutarli devi farlo in base al tuo caso d’uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto tra database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi 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 per gli utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e di trovare quello più adatto ai loro casi d'uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
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 comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica 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.
Milvus 2.6.x Now Generally Available on Zilliz Cloud, Making Vector Search Faster, Smarter, and More Cost-Efficient for Production AI
Milvus 2.6.x is now GA on Zilliz Cloud, delivering faster vector search, smarter hybrid queries, and lower costs for production RAG and AI applications.
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
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.