Elasticsearch vs Rockset Selezionare il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l’evoluzione delle applicazioni basate sull’AI, l’importanza delle capacità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sottovalutata. Questo post del blog analizzerà due importanti database con capacità di ricerca vettoriale: Elasticsearch e Rockset. Entrambi offrono capacità solide 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 allinei meglio ai loro requisiti specifici.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Elasticsearch vs Rockset, 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 ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni AI, 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 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 large language models (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell’AI.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, 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 Rockset è un database di ricerca e analisi; entrambi offrono la 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 scelta 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 ranking di rilevanza. È ideale per scenari in cui sono richieste query di ricerca complesse e recupero dei dati in tempo reale. Con l’ascesa delle applicazioni AI, Elasticsearch ha aggiunto capacità di ricerca vettoriale, così può eseguire ricerca di similarità e ricerca semantica, necessarie per casi d’uso AI come riconoscimento di immagini, recupero di documenti e AI 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 tra 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 connessi tra loro. Viene scelto per la sua semplicità, le solide prestazioni nei benchmark e la capacità di gestire aggiornamenti incrementali senza richiedere il completo riaddestramento dell’indice. Il sistema esegue ricerche vettoriali tipicamente 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 la ricerca lock free anche durante l’indicizzazione concorrente e mantiene una rigorosa 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 valori vecchi o tutti i valori nuovi, la coerenza dei dati è garantita. Sebbene il sistema possa scalare oltre la RAM disponibile, le prestazioni sono ottimizzate quando i dati vettoriali stanno in memoria.
Oltre alle funzionalità di ricerca vettoriale di base, Elasticsearch offre funzionalità pratiche di integrazione che lo rendono estremamente prezioso. Le ricerche vettoriali possono essere combinate con i filtri tradizionali di Elasticsearch, quindi puoi effettuare una ricerca ibrida che combina la similarità vettoriale con i risultati della ricerca full text. La ricerca vettoriale è pienamente compatibile con le funzionalità di sicurezza di Elasticsearch, le aggregazioni e l’ordinamento degli indici, quindi è una soluzione completa per i casi d’uso di ricerca moderni.
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analytics 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 richiedono 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 Converged Indexing, costruita 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 ha la ricerca vettoriale integrata 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 indipendente dall’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 Rockset unico per la ricerca vettoriale è il Converged Index, che combina ricerca, ANN, indici colonnari e indici a righe in uno solo. Questo significa che puoi gestire un’ampia gamma di pattern di query out of the box. Rockset supporta anche il filtering 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
Quando si sceglie tra Elasticsearch e Rockset come strumento di ricerca vettoriale, dipende dal caso d’uso, dai requisiti tecnici e dai vincoli. Ecco un riepilogo delle loro capacità per aiutarti a decidere:
Metodologia di ricerca
Elasticsearch: Basato su Apache Lucene, Elasticsearch utilizza l’algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale. HNSW crea una struttura basata su grafi, quindi è adatto per ricerche rapide e aggiornamenti incrementali dell’indice senza riaddestramento. Ma la ricerca vettoriale è legata alla struttura a segmenti immutabili di Lucene, quindi le prestazioni possono risentirne durante gli aggiornamenti o la reindicizzazione.
Rockset: Rockset ha un’implementazione distribuita di FAISS per la ricerca vettoriale, supporta sia i metodi di ricerca KNN sia ANN. La capacità di scegliere dinamicamente tra gli algoritmi tramite il suo ottimizzatore basato sui costi è un grande vantaggio. L’indicizzazione in tempo reale e i dati mutabili di Rockset sono più adatti per casi d’uso con dati in evoluzione.
Dati
Elasticsearch: Gestisce bene dati strutturati e non strutturati, le ricerche basate su testo sono efficaci. Integra la ricerca vettoriale con le sue funzionalità esistenti, così puoi eseguire query ibride che combinano la ricerca full-text con la similarità vettoriale.
Rockset: Gestisce sia dati strutturati sia non strutturati, specialmente per l’analisi in tempo reale. La sua tecnologia Converged Indexing combina più strategie di indicizzazione (search, ANN, riga, colonnare), quindi è più flessibile per pattern di query misti. Rockset può elaborare flussi di eventi ad alta velocità e modificare i dati quasi in tempo reale, il che è utile per dataset dinamici.
Scalabilità e prestazioni
Elasticsearch: Scala orizzontalmente aggiungendo nodi, le prestazioni sono ottimizzate quando i dati vettoriali stanno in memoria. Ma se il tuo dataset è più grande della RAM disponibile, le prestazioni di ricerca ne risentiranno. La sua fusione periodica dei segmenti può anche introdurre latenza per aggiornamenti su larga scala.
Rockset: Progettato per l’analisi in tempo reale su scala, Rockset supporta lo scaling dinamico su più nodi. La sua architettura distribuita garantisce prestazioni costanti man mano che i dati crescono. Gli aggiornamenti in tempo reale e l’ingestione a bassa latenza (1-2 secondi) sono adatti per casi d’uso che richiedono dati aggiornati al secondo.
Flessibilità e personalizzazione
Elasticsearch: Offre molte opzioni di configurazione per query, modellazione dei dati e filtri. Puoi combinare senza problemi la similarità vettoriale e la ricerca tradizionale, ma la personalizzazione richiede una conoscenza approfondita della sua configurazione e ottimizzazione.
Rockset: Maggiore flessibilità nella gestione di diversi tipi di query con il suo Converged Index e l’ottimizzazione dinamica delle query. Supporta anche query SQL e API REST, quindi è più facile da integrare e interrogare rispetto al DSL di query basato su JSON di Elasticsearch.
Integrazione ed ecosistema
Elasticsearch: Ha un ricco ecosistema di strumenti, Kibana per la visualizzazione e Beats per il trasferimento dei dati. La sua integrazione è ben consolidata, specialmente negli stack di analisi dei log e monitoraggio.
Rockset: Si integra con pipeline di dati moderne, Kafka, Snowflake, DynamoDB. Il CDC in tempo reale è utile per architetture event-driven e applicazioni che richiedono aggiornamenti live.
Facilità d’uso
Elasticsearch: Ha una curva di apprendimento ripida a causa della sua configurazione e impostazione complesse. La documentazione è ampia, ma gestire e ottimizzare Elasticsearch richiede competenze, specialmente quando si lavora con la ricerca vettoriale e lo scaling.
Rockset: Più facile da configurare e mantenere grazie alla sua architettura serverless e all’interfaccia di query basata su SQL. L’attenzione a strumenti adatti agli sviluppatori e ai casi d’uso in tempo reale riduce il carico operativo.
Costo
- Elasticsearch: Open source, ma può richiedere risorse infrastrutturali e di engineering significative da gestire. I servizi Elasticsearch gestiti (ad es. Elastic Cloud o AWS OpenSearch Service) possono semplificare questo aspetto, ma aggiungono costi.
- Rockset: Un servizio gestito con prezzi pay-as-you-go, i prezzi di Rockset riflettono le sue capacità in tempo reale e la facilità d’uso. Può essere più conveniente se hai bisogno di analisi in tempo reale senza gestire un’infrastruttura complessa.
Sicurezza
- Elasticsearch: Dispone di sicurezza robusta, crittografia TLS, controllo degli accessi basato sui ruoli, integrazione con sistemi di autenticazione. Alcune funzionalità richiedono una licenza a pagamento nella distribuzione di Elastic.
- Rockset: Sicurezza integrata, crittografia end-to-end, controllo degli accessi basato sui ruoli, integrazione con provider di identità cloud. La sicurezza è un elemento di primaria importanza nella sua offerta gestita.
Quando scegliere Elasticsearch
Elasticsearch è una buona scelta quando si hanno dati distribuiti su larga scala e query di ricerca complesse. È ideale per e-commerce, analisi dei log e recupero di documenti quando servono ricerche ibride che combinano ricerca full text e similarità vettoriale. Elasticsearch è adatto ad ambienti con carichi di lavoro di ricerca consolidati in cui serve un controllo preciso sulla pertinenza delle query, scalabilità su più nodi e integrazioni con un ricco set di strumenti. Tuttavia, la sua efficacia nella ricerca vettoriale dipende da quanto bene i dati vettoriali si adattano alla memoria, quindi è migliore per dataset ottimizzati per operazioni in-memory.
Quando scegliere Rockset
Rockset è la scelta migliore per analisi in tempo reale e applicazioni che richiedono aggiornamenti a bassa latenza. La sua capacità di acquisire ed eseguire query su flussi di dati ad alta velocità, insieme alla ricerca vettoriale flessibile tramite il suo Converged Index, lo rende ideale per ambienti dinamici come architetture event driven, dashboard live e applicazioni basate su AI. Gli sviluppatori ottengono l’interfaccia di query basata su SQL di Rockset, configurazione rapida e architettura serverless, che riduce la complessità operativa. I casi d’uso che richiedono aggiornamenti frequenti degli embedding vettoriali o necessitano di un’integrazione fluida con pipeline di dati moderne apprezzeranno Rockset.
Conclusione
Elasticsearch è valido per la sua maturità, la ricerca ibrida e i carichi di lavoro ad alto contenuto testuale, mentre Rockset è valido per analisi in tempo reale e gestione flessibile delle query. Scegli lo strumento giusto per il tuo caso d’uso: Elasticsearch è migliore per carichi di lavoro di ricerca e analisi consolidati con esigenze di scalabilità prevedibili, mentre Rockset è migliore per ambienti dinamici e frenetici che richiedono dati aggiornati al secondo. Valuta i tipi di dati, i pattern di query e le esigenze prestazionali per fare la scelta giusta per il tuo progetto.
Leggi questo per avere una panoramica di Elasticsearch e Rockset, 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 di 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 database vettoriali in autonomia
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per 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) usando i propri dataset e 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 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 prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica VectorDBBench.
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