Elasticsearch vs Vald 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 di due database importanti con capacità di ricerca vettoriale: Elasticsearch e Vald. Ciascuno offre capacità robuste 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 Vald 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 ricerche per similarità efficienti, 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 modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) fornendo conoscenza esterna 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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Elasticsearch è un motore di ricerca basato su Apache Lucene con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Vald è un database vettoriale purpose-built. 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 log analytics. Elasticsearch ti 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 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 per similarità e ricerca semantica, necessarie per casi d’uso di IA come riconoscimento di 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 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 ricerche lock free anche durante l’indicizzazione concorrente e mantiene una rigorosa coerenza tra campi diversi quando si aggiornano i 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 si ottimizzano quando i dati vettoriali stanno in memoria.
Oltre alle funzionalità principali di ricerca vettoriale, Elasticsearch offre funzionalità di integrazione pratiche 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 della 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.
Vald: Panoramica e tecnologia di base
Vald è uno strumento potente per cercare in enormi quantità di dati vettoriali molto rapidamente. È progettato per gestire miliardi di vettori e può crescere facilmente man mano che le tue esigenze aumentano. La cosa interessante di Vald è che utilizza un algoritmo super rapido chiamato NGT per trovare vettori simili.
Una delle migliori funzionalità di Vald è il modo in cui gestisce l’indicizzazione. Di solito, quando stai costruendo un indice, tutto deve fermarsi. Ma Vald è intelligente: distribuisce l’indice su macchine diverse, quindi le ricerche possono continuare anche mentre l’indice viene aggiornato. Inoltre, Vald esegue automaticamente il backup dei dati del tuo indice, quindi non devi preoccuparti di perdere tutto se qualcosa va storto.
Vald è ottimo nell’adattarsi a diverse configurazioni. Puoi personalizzare il modo in cui i dati entrano ed escono, facendolo funzionare bene con gRPC. È anche progettato per funzionare senza problemi nel cloud, quindi puoi aggiungere facilmente più potenza di calcolo o memoria quando ne hai bisogno. Vald distribuisce i tuoi dati su più macchine, il che lo aiuta a gestire enormi quantità di informazioni.
Un altro trucco interessante di Vald è la replica degli indici. Memorizza copie di ciascun indice su macchine diverse. Questo significa che se una macchina ha un problema, le tue ricerche possono comunque funzionare correttamente. Vald bilancia automaticamente queste copie, quindi non devi preoccupartene. Tutto questo rende Vald una scelta solida per gli sviluppatori che devono cercare rapidamente e in modo affidabile in enormi quantità di dati vettoriali.
Differenze chiave
Quando scegli tra Elasticsearch e Vald per la ricerca vettoriale, la tua scelta dipenderà dal tuo caso d’uso. Confrontiamoli nelle aree che contano di più per i team di engineering.
Tecnologia di ricerca di base
Elasticsearch utilizza l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca vettoriale. HNSW crea un grafo che collega vettori simili, rendendo le ricerche più rapide ed efficienti. Le ricerche avvengono in millisecondi, con una forte coerenza tra gli aggiornamenti dei campi.
Vald adotta un approccio diverso, utilizzando l’algoritmo NGT per la ricerca di similarità vettoriale. È progettato per miliardi di vettori, con un’architettura focalizzata sulle operazioni vettoriali.
Gestione dei dati e indicizzazione
Elasticsearch è efficace nella gestione dei dati. Combina la ricerca full-text con funzionalità vettoriali, quindi puoi combinare ricerche di similarità vettoriale con filtri basati su parole chiave. Il sistema utilizza segmenti immutabili per l’organizzazione dei dati e li unisce periodicamente per l’ottimizzazione.
Vald è focalizzato sull’indicizzazione distribuita. La sua caratteristica principale è la capacità di aggiornare gli indici su più macchine senza interrompere le ricerche. Questo significa che puoi effettuare ricerche mentre aggiorni i tuoi dati, il che è molto utile per applicazioni che devono essere sempre disponibili.
Integrazione e casi d’uso
Elasticsearch è una buona scelta se hai bisogno sia della ricerca tradizionale sia della ricerca vettoriale. La sua ricerca vettoriale si integra bene con le funzionalità Elasticsearch esistenti come sicurezza, aggregazioni e ordinamento degli indici. Se stai già usando Elasticsearch o hai bisogno di una soluzione di ricerca completa, allora Elasticsearch è una buona scelta.
Vald è pensato per l’integrazione della ricerca vettoriale tramite gRPC. È progettato per il cloud e focalizzato sulle operazioni vettoriali. Se la tua esigenza principale è una ricerca vettoriale pura su larga scala, allora la specializzazione di Vald potrebbe essere più adatta.
Scalabilità e affidabilità
Elasticsearch dà il meglio quando i dati vettoriali entrano in memoria, ma può scalare oltre la RAM. È coerente durante gli aggiornamenti e supporta operazioni concorrenti senza locking.
Vald utilizza la replica degli indici su più macchine per garantire affidabilità. Gestisce automaticamente la distribuzione e il bilanciamento dei dati, quindi è resiliente ai guasti delle macchine. Questa architettura è adatta per operazioni vettoriali su larga scala.
Quando scegliere Elasticsearch o Vald
Elasticsearch: per esigenze di ricerca combinate
Elasticsearch è la scelta migliore quando hai bisogno di una soluzione di ricerca completa che gestisca sia la ricerca tradizionale sia quella vettoriale. È la scelta giusta se la tua app necessita di ricerca testuale, query su dati strutturati e ricerca di similarità vettoriale tutte insieme. La piattaforma è adatta alle aziende che usano già ELK Stack per logging o ricerca, che necessitano di una forte coerenza dei dati o che vogliono combinare la ricerca vettoriale con il filtraggio testuale. Alcuni esempi sono piattaforme e-commerce che usano la similarità delle immagini con filtri testuali, sistemi di raccomandazione dei contenuti che combinano ricerca semantica e per parole chiave o sistemi di recupero documentale che necessitano sia di embedding vettoriali sia di ricerca full-text.
Vald: per ricerca vettoriale pura su larga scala
Vald è la scelta migliore quando devi gestire enormi quantità di dati vettoriali in modo efficiente. È progettato per applicazioni che richiedono ricerca di similarità vettoriale pura su larga scala, soprattutto quando l’indicizzazione continua è fondamentale. Vald è adatto a scenari in cui hai miliardi di vettori, devi aggiornare gli indici senza downtime o vuoi un sistema che gestisca automaticamente operazioni distribuite e failover. Questo è utile per ricerche di similarità tra immagini su larga scala, motori di raccomandazione in tempo reale o qualsiasi applicazione in cui le operazioni vettoriali siano il requisito principale.
Conclusione
La scelta tra Elasticsearch e Vald spetta a te. Elasticsearch è una piattaforma completa che combina la ricerca tradizionale con funzionalità vettoriali, quindi è adatta ad applicazioni che necessitano di entrambe. Vald è una soluzione specializzata per la ricerca vettoriale pura su larga scala, con solide capacità distribuite. La tua scelta dovrebbe basarsi sul fatto che tu abbia bisogno di una piattaforma di ricerca con funzionalità vettoriali (Elasticsearch) o di una soluzione di ricerca vettoriale (Vald). Considera la tua infrastruttura esistente, la scala delle operazioni vettoriali di cui hai bisogno e se ti servono funzionalità di ricerca aggiuntive oltre alla similarità vettoriale.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Elasticsearch e Vald, ma per valutarli devi fare una valutazione basata sul 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 Open-source VectorDBBench per valutare e confrontare database vettoriali autonomamente
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 trovare quello adatto ai loro casi d'uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su dichiarazioni di marketing o dicerie.
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 database vettoriali mainstream nella Classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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