LanceDB vs Rockset Scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare LanceDB e 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 di IA, permettendo un'analisi e un recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti nell'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 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 Rockset è un database di ricerca e analisi con la 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 efficacia in termini di costi. Può essere eseguito incorporato nei backend esistenti, direttamente nelle 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 vicini più prossimi (kNN) sia la ricerca approssimata dei vicini più prossimi (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 potenziare le prestazioni di ricerca su diversi tipi di dati.
LanceDB supporta varie metriche di distanza per la similarità vettoriale, tra cui distanza euclidea, similarità del coseno e prodotto scalare. Il database consente la ricerca ibrida combinando approcci semantici e basati su parole chiave e il filtraggio sui campi di metadati. Ciò permette 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.
Rockset: panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analisi in tempo reale per dati strutturati e non strutturati, inclusi i vector embeddings. Il suo punto di forza è l’acquisizione, l’indicizzazione e l’interrogazione dei dati in tempo reale, quindi è ottimo per applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l’acquisizione 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 il Converged Indexing basato 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 dei vettori fino a 200.000, quindi è adatto a un’ampia gamma di casi d’uso di vector embedding.
Rockset integra la ricerca vettoriale 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 indici di ricerca, ANN, colonnari e 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 filtraggio 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 di API SQL e REST per l’interfaccia di query.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
LanceDB offre la ricerca per similarità vettoriale con supporto per la ricerca k-Nearest Neighbor (kNN) e Approximate Nearest Neighbor (ANN) utilizzando un indice IVF_PQ. Questo indice partiziona i dati e applica la product quantization per la compressione dei vettori. LanceDB supporta anche la ricerca ibrida, combinando ricerca semantica e basata su parole chiave, rendendolo perfetto per casi d’uso complessi come sistemi di raccomandazione e ricerca personalizzata.
Rockset include la ricerca vettoriale nel suo framework di Converged Indexing e utilizza un indice FAISS distribuito. Questo supporta la ricerca ANN e kNN e consente l’ottimizzazione dinamica tra le due per le migliori prestazioni. La flessibilità di Rockset si estende alla ricerca multi-modale e consente query su diversi tipi di dati.
Dati
LanceDB è ottimo con i dati multi-modali, con storage integrato e indicizzazione scalare e full-text. Gestisce dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati e offre un robusto filtraggio dei metadati.
Rockset è progettato per l’acquisizione e gli aggiornamenti dei dati in tempo reale, inclusi flussi di eventi e change data capture (CDC). La sua base RocksDB mutabile consente aggiornamenti in-place per embedding e metadati, perfetta per dati dinamici e ad alta velocità.
Scalabilità e prestazioni
LanceDB è scalabile e supporta backend embedded, serverless ed esistenti. Questo significa che è adatto dallo sviluppo locale alle applicazioni su larga scala.
Rockset è unico grazie alla sua architettura distribuita e all’elaborazione in tempo reale. Scala orizzontalmente per big data e può gestire applicazioni ad alto throughput che necessitano di risultati aggiornati al secondo.
Flessibilità e personalizzazione
LanceDB ha un’API developer-friendly, supporto per più linguaggi e metriche di ricerca personalizzabili (ad es. distanza euclidea, similarità coseno, prodotto scalare). È pensato per sviluppatori che vogliono un controllo granulare sul comportamento della ricerca e sul filtraggio.
Rockset dispone di API SQL e REST e di ricerca vettoriale indipendente dall’algoritmo. Il suo ottimizzatore basato sui costi sceglie automaticamente il miglior percorso di esecuzione delle query, così gli utenti non devono farlo.
Integrazione ed ecosistema
LanceDB si integra bene con i workflow di IA e ML, con embedding e recupero semplici per motori di ricerca e sistemi di raccomandazione. È open source, quindi favorisce i contributi della community e l’estensibilità.
Rockset si integra con le principali pipeline di dati, tra cui Kafka, Kinesis e Snowflake. Supporta l’ingestione di dati in streaming e l’analisi in tempo reale, quindi è perfetto per applicazioni che richiedono risultati a bassa latenza.
Facilità d’uso
LanceDB è semplice, ha una documentazione chiara ed è facile da configurare. È versatile, quindi puoi distribuirlo in ambienti diversi, embedded e serverless.
Rockset ha una curva di apprendimento più ripida a causa delle sue funzionalità avanzate di indicizzazione e ottimizzazione delle query. Ma la sua documentazione e l’interfaccia di query basata su SQL aiutano a mitigare questo aspetto.
Costi
LanceDB è open source, quindi può ridurre i costi iniziali, soprattutto per i team che gestiscono la propria infrastruttura. Eseguirlo in modalità embedded o serverless aggiunge ulteriore efficienza dei costi.
Rockset è un servizio gestito, quindi semplifica la manutenzione ma può diventare costoso con big data o query complesse.
Sicurezza
Entrambi hanno funzionalità di sicurezza di base come crittografia e autenticazione. Rockset ha funzionalità di livello enterprise come il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC), che può essere richiesto per la conformità in settori regolamentati.
Quando usare LanceDB
LanceDB è ottimo per sviluppatori e ingegneri che creano applicazioni di IA come sistemi di raccomandazione o motori di ricerca che necessitano di ricerca per similarità vettoriale su larga scala. Con la ricerca kNN e ANN e le funzionalità di ricerca ibrida, è perfetto per applicazioni con esigenze complesse di ricerca e filtraggio. I dati multimodali e l’open source lo rendono conveniente e incorporabile per workflow incentrati sugli embedding. E la flessibilità di distribuzione (embedded, serverless o con backend esistenti) significa che può passare dallo sviluppo locale a sistemi di livello produzione.
Quando usare Rockset
Rockset è ottimo per l’analisi e la ricerca in tempo reale, soprattutto quando si gestiscono flussi di dati ad alta velocità o dataset dinamici. Converged Indexing (indici vettoriali, colonnari e full-text) supporta un’ampia gamma di pattern di query, quindi è perfetto per applicazioni che richiedono insight a bassa latenza o una combinazione di ricerca vettoriale e query su dati strutturati. La forte integrazione con pipeline di dati popolari come Kafka e Snowflake lo rende ottimo per dashboard operative in tempo reale o carichi di lavoro di analisi. Per i team che desiderano un servizio gestito con sicurezza e scalabilità di livello enterprise, Rockset è una buona scelta.
Riepilogo
LanceDB e Rockset sono strumenti diversi per casi d’uso diversi. LanceDB è ottimo per applicazioni di IA incentrate sugli embedding, grazie al suo design leggero e orientato agli sviluppatori e alle opzioni di distribuzione flessibili. Rockset è ottimo per l’analisi in tempo reale e pattern di query diversificati grazie alla sua potente indicizzazione e al modello di servizio gestito. In definitiva, dipende dal tuo caso d’uso, dal tipo di dati che hai, dai requisiti di prestazioni e dalla configurazione operativa. Valuta le esigenze della tua applicazione e scegli lo strumento che si adatta ai tuoi obiettivi.
Leggi questo per ottenere una panoramica di LanceDB 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 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 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 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 dicerie.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può utilizzarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community 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 VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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