Elasticsearch vs Vearch: 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 sopravvalutata. Questo post del blog discuterà due database importanti con capacità di ricerca vettoriale: Elasticsearch e Vearch. 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 allinea meglio ai loro requisiti specifici.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Elasticsearch vs Vearch, 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. Abilitando ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, consentendo 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 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 (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 add-on di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Elasticsearch è un motore di ricerca basato su Apache Lucene con la ricerca vettoriale come add-on. Vearch 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 pesanti 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 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 allo 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. 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 senza lock 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 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 ricerche ibride che mescolano 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 moderni casi d’uso di ricerca.
Che cos’è Vearch? Panoramica e tecnologia di base
Vearch è uno strumento per sviluppatori che realizzano applicazioni AI che necessitano di ricerche di similarità rapide ed efficienti. È come un database potenziato, ma invece di archiviare dati normali, è progettato per gestire quei complessi embedding vettoriali che alimentano molta della tecnologia AI moderna.
Una delle cose più interessanti di Vearch è la sua ricerca ibrida. Puoi cercare per vettori (pensa a trovare immagini o testi simili) e anche filtrare per dati normali come numeri o testo. Quindi puoi eseguire ricerche complesse come “trova prodotti simili a questo, ma solo nella categoria elettronica e sotto i 500 $”. È anche veloce: parliamo di ricerche su un corpus di milioni di vettori in millisecondi.
Vearch è progettato per crescere con le tue esigenze. Utilizza una configurazione a cluster, come un team di computer che lavorano insieme. Hai diversi tipi di nodi (master, router e partition server) che gestiscono compiti diversi, dalla gestione dei metadati all’archiviazione e al calcolo dei dati. Questo consente a Vearch di scalare orizzontalmente ed essere affidabile man mano che i tuoi dati crescono. Puoi aggiungere più macchine per gestire più dati o traffico senza alcuno sforzo.
Per gli sviluppatori, Vearch offre alcune funzionalità utili che semplificano la vita. Puoi aggiungere dati al tuo indice in tempo reale, così i risultati di ricerca sono sempre aggiornati. Supporta più campi vettoriali in un singolo documento, il che è utile per dati complessi. C’è anche un SDK Python per sviluppo e test rapidi. Vearch è flessibile con i metodi di indicizzazione (IVFPQ e HNSW) e supporta sia versioni CPU sia GPU, così puoi ottimizzare per il tuo hardware specifico e il tuo caso d’uso. Che tu stia costruendo un sistema di raccomandazione, una ricerca di immagini simili o qualsiasi app AI che necessiti di corrispondenza di similarità rapida, Vearch ti offre gli strumenti per realizzarla in modo efficiente.
Differenze chiave
Elasticsearch vs Vearch per la ricerca vettoriale: una guida per sviluppatori
Quando scegli tra Elasticsearch e Vearch come strumento di ricerca vettoriale, devi confrontarli su più dimensioni. Entrambi hanno funzionalità di ricerca vettoriale, ma rispondono a esigenze diverse ed eccellono in scenari differenti. Ecco una rapida panoramica per aiutarti a scegliere lo strumento giusto per il tuo caso d’uso.
Metodologia di ricerca
Elasticsearch: Elasticsearch utilizza la ricerca vettoriale con l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) tramite Apache Lucene. HNSW costruisce un grafo in cui vettori simili sono connessi, così puoi effettuare ricerche in modo efficiente. Supporta query ibride, combinando ricerche basate su vettori con filtri tradizionali basati su parole chiave, quindi è adatto per applicazioni che richiedono combinazioni di query complesse.
Vearch:Vearch supporta anche HNSW e IVFPQ (Inverted File with Product Quantization). HNSW è adatto per velocità e precisione, IVFPQ è adatto per l’efficienza della memoria, specialmente quando si usano GPU. Vearch è costruito per applicazioni AI e si concentra fortemente sul matching di similarità tra embedding vettoriali.
Gestione dei dati
Elasticsearch: Elasticsearch è progettato per dati strutturati e semi-strutturati. Può gestire dati non strutturati (come testo ed embedding) ma ha le sue radici nella ricerca full-text. Combina ricerca e analytics con la ricerca vettoriale, quindi è adatto per casi d’uso ibridi.
Vearch: Vearch è progettato per dati non strutturati, specificamente embedding vettoriali. Supporta più campi vettoriali in un singolo documento, il che è utile per applicazioni AI in cui le entità hanno più embedding (ad es. embedding di testo e immagini). Gestisce bene anche gli aggiornamenti in tempo reale, quindi i risultati di ricerca sono aggiornati.
Scalabilità e prestazioni
Elasticsearch: Elasticsearch scala orizzontalmente tra cluster e offre buone prestazioni quando i dati vettoriali rientrano in memoria. Gestisce grandi dataset segmentando i dati e unendoli periodicamente, ma le prestazioni peggiorano se le query superano la RAM disponibile.
Vearch: L’architettura di Vearch è progettata per la scalabilità. Utilizza un design basato su cluster con ruoli di nodo dedicati—master, router e partition server. Questo consente a Vearch di scalare in modo fluido man mano che i dati o il traffico crescono e nodi specifici possono gestire operazioni vettoriali ad alta intensità computazionale. Il supporto GPU è disponibile anche per carichi di lavoro AI impegnativi.
Flessibilità e personalizzazione
Elasticsearch: Elasticsearch è efficace nel combinare la ricerca vettoriale con le sue mature capacità di ricerca full-text. Puoi filtrare e ordinare i risultati usando campi tradizionali mentre esegui il matching di similarità vettoriale. Supporta anche aggregazioni e ricerche ibride, quindi è adatto per vari modelli di dati.
Vearch: Vearch è altamente personalizzabile per casi d’uso guidati dall’AI come sistemi di raccomandazione e ricerche multimediali. Ha indicizzazione in tempo reale e supporta il calcolo sia su CPU sia su GPU, quindi puoi ottimizzare le prestazioni in base al tuo hardware. Supporta anche più metodi di indicizzazione vettoriale, quindi hai un ulteriore livello di flessibilità.
Integrazione ed ecosistema
Elasticsearch: Essendo uno strumento maturo, Elasticsearch si integra bene con molti ecosistemi e framework, inclusi Kibana per la visualizzazione e Logstash per l’ingestione dei dati. È compatibile con i tuoi workflow esistenti, quindi è una scelta più sicura se stai già usando il suo ecosistema.
Vearch: Vearch è meno maturo ma più specializzato. Il suo SDK Python rende facile l’integrazione nelle pipeline AI, specialmente per applicazioni di machine learning e deep learning. Non ha l’ecosistema più ampio di Elasticsearch, ma è focalizzato sulle applicazioni AI, quindi è adatto per sistemi con un forte utilizzo di embedding.
Facilità d’uso
Elasticsearch: Elasticsearch è facile da usare se hai già familiarità con il suo ecosistema. Ma le sue capacità di ricerca vettoriale sono relativamente nuove, quindi potresti doverle configurare e avere una certa competenza. La sua documentazione e il supporto della community sono un grande vantaggio.
Vearch: Vearch è più semplice per casi d’uso AI fin da subito. Il suo SDK Python e l’indicizzazione in tempo reale rendono più facile per gli sviluppatori lavorare con gli embedding. Ma il suo ecosistema è più ristretto e un minore supporto della community può rappresentare una sfida per alcuni.
Considerazioni sui costi
Elasticsearch: Il costo dipende dalle dimensioni del cluster e dal volume dei dati. I servizi Elasticsearch gestiti possono aggiungere comodità ma aumentano i costi. Potrebbe anche richiedere più memoria per prestazioni ottimali nella ricerca vettoriale e questo aumenterà il costo.
Vearch: Vearch è progettato per applicazioni AI su larga scala. Il suo supporto GPU può aumentare il costo dell’hardware ma offre un significativo guadagno in termini di prestazioni. A seconda del tuo caso d’uso, questo può rappresentare un valore migliore per applicazioni incentrate sull’AI.
Funzionalità di sicurezza
Elasticsearch: Elasticsearch dispone di robuste funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia, autenticazione e controllo degli accessi. Sono tutte integrate nel suo core e nei servizi gestiti, quindi è conforme agli standard di sicurezza aziendali.
Vearch: Vearch ha meno funzionalità di sicurezza pronte all’uso, ma supporta l’autenticazione di base e il controllo degli accessi. Per applicazioni che richiedono sicurezza avanzata, dovrai implementare manualmente livelli aggiuntivi.
Quando scegliere Elasticsearch
Elasticsearch è per casi d’uso che combinano la ricerca vettoriale con la ricerca tradizionale e l’analisi su big data. È ottimo per scenari di ricerca ibrida in cui devi combinare ricerca full-text, filtraggio per parole chiave e query di similarità vettoriale. Se stai già usando Elasticsearch per l’analisi dei log, la ricerca e-commerce o la ricerca aziendale e vuoi sfruttare il suo ecosistema robusto, la scalabilità e le integrazioni, allora è una buona scelta. Se hai bisogno di query complesse, ranking di rilevanza o compatibilità con Kibana e Logstash, allora Elasticsearch è una scommessa sicura.
Quando scegliere Vearch
Vearch è per applicazioni guidate dall’AI che si basano fortemente su embedding vettoriali, come motori di raccomandazione, ricerca di similarità tra immagini e casi d’uso di AI generativa. È progettato per dati vettoriali non strutturati ed è ottimo per l’indicizzazione in tempo reale e prestazioni accelerate da GPU. Vearch può gestire più campi vettoriali per documento e supporta vari metodi di indicizzazione, quindi è perfetto per modelli di dati complessi nell’AI. Se ti concentri sulla ricerca multimediale o su applicazioni incentrate sugli embedding con esigenze di scalabilità, allora Vearch è la soluzione per te.
Riepilogo
Elasticsearch e Vearch sono entrambi validi per la ricerca vettoriale ma per motivi diversi. Elasticsearch è versatile, ha un ecosistema e capacità di ricerca ibrida, quindi è una scommessa sicura per carichi di lavoro di ricerca tradizionali ed emergenti. Vearch è ottimizzato per applicazioni AI ed esegue una ricerca di similarità rapida ed efficiente per casi d’uso con un forte impiego di embedding. Scegli tra questi due in base al tuo caso d’uso, al tipo di dati e ai requisiti di prestazioni, in modo che la tecnologia si adatti agli obiettivi del tuo progetto.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Elasticsearch e Vearch, 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 dei database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e i tuoi 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 i database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero dei 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 che si adatta ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali piuttosto che su affermazioni di marketing o dicerie.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in 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 risultati dei nostri 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.
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