LanceDB vs Aerospike: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare LanceDB e Aerospike, 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 di IA, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti nell'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 (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, 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 per la ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
LanceDB è un database vettoriale serverless e Aerospike è anche un database NoSQL distribuito e scalabile con ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
LanceDB: Panoramica e tecnologia di base
LanceDB è un database vettoriale open-source per l'IA che archivia, gestisce, interroga e recupera embedding da dati multimodali su larga scala. Basato su Lance, un formato di dati colonnare open-source, LanceDB offre facile integrazione, scalabilità ed efficienza dei costi. Può essere eseguito incorporato in backend esistenti, direttamente in applicazioni client o come database serverless remoto, quindi è versatile per molti casi d'uso.
La ricerca vettoriale è al centro di LanceDB. Supporta sia la ricerca esaustiva dei k-nearest neighbors (kNN) sia la ricerca approximate nearest neighbor (ANN) utilizzando un indice IVF_PQ. Questo indice divide il dataset in partizioni e applica la quantizzazione del prodotto per una compressione vettoriale efficiente. LanceDB dispone anche di ricerca full-text e indici scalari per migliorare le prestazioni di ricerca su diversi tipi di dati.
LanceDB supporta varie metriche di distanza per la similarità vettoriale, tra cui distanza euclidea, similarità coseno e prodotto scalare. Il database consente la ricerca ibrida combinando approcci semantici e basati su parole chiave, e il filtraggio sui campi dei metadati. Ciò consente agli sviluppatori di creare sistemi complessi di ricerca e raccomandazione.
Il pubblico principale di LanceDB è costituito da sviluppatori e ingegneri che lavorano su applicazioni di IA, sistemi di raccomandazione o motori di ricerca. Il suo core basato su Rust e il supporto per più linguaggi di programmazione lo rendono accessibile a un'ampia gamma di utenti tecnici. L'attenzione di LanceDB alla facilità d'uso, alla scalabilità e alle prestazioni lo rende un ottimo strumento per chi gestisce dati vettoriali su larga scala e cerca soluzioni efficienti di ricerca per similarità.
Aerospike: panoramica e tecnologia di base
Aerospike è un database NoSQL per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni. Ha aggiunto il supporto per l’indicizzazione e la ricerca vettoriale, quindi è adatto ai casi d’uso dei database vettoriali. La funzionalità vettoriale si chiama Aerospike Vector Search (AVS) ed è in Preview. Puoi richiedere l’accesso anticipato ad Aerospike.
AVS supporta solo indici Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale. Quando vengono effettuati aggiornamenti o inserimenti in AVS, i dati del record, incluso il vettore, vengono scritti nell’Aerospike Database (ASDB) e sono immediatamente visibili. Per l’indicizzazione, ogni record deve avere almeno un vettore nel campo vettoriale specificato di un indice. Puoi avere più vettori e indici per un singolo record, così puoi cercare gli stessi dati in modi diversi. Aerospike consiglia di assegnare i record sottoposti a upsert a un set specifico, in modo da poterli monitorare e gestire.
AVS ha un modo unico di costruire l’indice: è concorrente su tutti i nodi AVS. Mentre gli aggiornamenti dei record vettoriali vengono scritti direttamente in ASDB, i record dell’indice vengono elaborati in modo asincrono da una coda di indicizzazione. Questo avviene in batch ed è distribuito su tutti i nodi AVS, quindi utilizza tutti i core CPU nel cluster AVS ed è scalabile. Le prestazioni di ingestion dipendono fortemente dalla memoria dell’host e dalla configurazione del livello di storage.
Per ogni elemento nella coda di indicizzazione, AVS elabora il vettore per l’indicizzazione, costruisce i cluster per ciascun vettore e li committa in ASDB. Un record di indice contiene una copia del vettore stesso e i cluster per quel vettore a un determinato livello del grafo HNSW. L’indicizzazione utilizza estensioni vettoriali (AVX) per l’elaborazione parallela single instruction, multiple data.
AVS esegue query durante l’ingestion per “pre-idratare” la cache dell’indice perché i record nei cluster sono interconnessi. Queste query non vengono conteggiate come richieste di query, ma appaiono come letture sul livello di storage. In questo modo, la cache viene popolata con dati rilevanti e può migliorare le prestazioni delle query. Questo mostra come AVS gestisce i dati vettoriali e costruisce indici per la ricerca per similarità, così da poter scalare per ricerche vettoriali ad alta dimensionalità.
Differenze principali
Prestazioni e metodi di ricerca
LanceDB utilizza l’indicizzazione IVF_PQ, suddividendo i dati in partizioni con quantizzazione del prodotto per la compressione. Supporta sia la ricerca kNN esatta sia la ricerca approssimata del vicino più prossimo.
Aerospike Vector Search utilizza esclusivamente indici HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Elabora i vettori in modo asincrono in batch su più nodi e utilizza istruzioni AVX per l’elaborazione parallela.
Gestione dei dati
LanceDB, basato sul formato colonnare Lance, gestisce dati strutturati e non strutturati. Supporta la ricerca ibrida che combina la similarità vettoriale con il filtraggio dei metadati.
Aerospike archivia i dati vettoriali nel suo database NoSQL. Ogni record può avere più vettori e indici, con visibilità immediata per gli aggiornamenti ma costruzione asincrona degli indici.
Scalabilità
LanceDB viene eseguito incorporato nelle applicazioni o come database serverless. Essendo basato su un formato colonnare, è efficiente per carichi di lavoro con molte letture.
Aerospike distribuisce l’indicizzazione tra i nodi utilizzando tutti i core CPU disponibili. La sua strategia di cache con pre-idratazione aiuta le prestazioni delle query su larga scala.
Configurazione e utilizzo
LanceDB offre opzioni di integrazione per più linguaggi di programmazione tramite il suo core Rust. La natura open-source consente l’accesso diretto al codice sorgente e il supporto della community.
Aerospike Vector Search è attualmente in Preview con accesso solo su richiesta. Si integra con le distribuzioni Aerospike esistenti, ma richiede una configurazione specifica per le operazioni vettoriali.
Struttura dei costi
LanceDB è open-source e può essere eseguito in modalità incorporata, riducendo potenzialmente i costi operativi. I costi di distribuzione su server dipendono dalla tua infrastruttura.
Aerospike richiede una licenza commerciale. I costi includono la licenza del database e l’infrastruttura sia per il database sia per i nodi di ricerca vettoriale.
Sicurezza
LanceDB eredita le funzionalità di sicurezza dal tuo ambiente di distribuzione quando viene eseguito in modalità embedded. Per le distribuzioni server, dovrai implementare misure di sicurezza.
Aerospike offre sicurezza di livello enterprise con crittografia, autenticazione e controllo degli accessi basato sui ruoli integrati nella loro piattaforma.
Quando scegliere LanceDB
LanceDB funziona al meglio per i team che sviluppano applicazioni AI che necessitano di funzionalità di ricerca vettoriale embedded, soprattutto quando lavorano con tipi di dati diversi e requisiti di ricerca ibrida. La sua natura open-source, l’archiviazione colonnare e la capacità di essere eseguito direttamente all’interno delle applicazioni lo rendono ideale per progetti in cui il controllo dello stack tecnologico e l’efficienza dei costi sono priorità, in particolare nello sviluppo di sistemi di machine learning e di raccomandazione.
Quando scegliere Aerospike
Aerospike Vector Search è adatto ad ambienti enterprise che necessitano di operazioni vettoriali ad alte prestazioni all’interno di un’infrastruttura NoSQL esistente. È la scelta migliore per le organizzazioni che richiedono capacità di calcolo distribuito, rigorosa coerenza dei dati e funzionalità di sicurezza di livello enterprise. La piattaforma eccelle in particolare nei casi d’uso che richiedono operazioni di ricerca vettoriale in tempo reale su sistemi distribuiti su larga scala.
Conclusione
LanceDB offre flessibilità ed efficienza dei costi tramite il suo approccio open-source ed embedded, mentre Aerospike fornisce ricerca vettoriale distribuita su scala enterprise con solide funzionalità di sicurezza. La tua scelta dovrebbe essere allineata ai tuoi requisiti tecnici: LanceDB per applicazioni AI embedded e necessità di ricerca ibrida, oppure Aerospike per sistemi distribuiti di livello enterprise che richiedono alta coerenza e sicurezza. Considera la tua scala, il budget e se hai bisogno di un’architettura embedded o distribuita come fattori decisionali principali.
Leggi questo per ottenere una panoramica di LanceDB e Aerospike, 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.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
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) 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 affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito 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 Leaderboard 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
Build Multimodal Search for 3D Assets with Tripo and Zilliz Cloud
Generate 3D assets with Tripo, then search them by text, image, and metadata with multimodal embeddings and Zilliz Cloud.
Introducing Zilliz MCP Server: Natural Language Access to Your Vector Database
Developers can easily manage and query vector databases with natural language via Zilliz MCP Server in AI-native environments.
AI Agents Are Quietly Transforming E-Commerce — Here’s How
Discover how AI agents transform e-commerce with autonomous decision-making, enhanced product discovery, and vector search capabilities for today's retailers.
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.