Scegliere un database vettoriale: Milvus vs. Chroma DB
Questo confronto tra Milvus e Chroma DB è stato aggiornato l’ultima volta il 21 gennaio 2025. Per fornirti le informazioni più recenti, questo blog sarà aggiornato regolarmente con le ultime informazioni.
L’ascesa dei large language models (LLMs) come ChatGPT ha alimentato la domanda di database vettoriali che fungono da memoria a lungo termine per questi modelli. Questa domanda ha portato allo sviluppo di vari sistemi di ricerca vettoriale, che spaziano dai database tradizionali con plugin di ricerca vettoriale integrati, ai database vettoriali leggeri e ai database vettoriali purpose-built. Diversi database vettoriali utilizzano varie metriche di distanza per valutare relazioni e somiglianze tra punti dati, evidenziando l’importanza di scegliere il database giusto per una ricerca efficace della similarità vettoriale.
Il database vettoriale Chroma è un database vettoriale leggero degno di nota, che dà priorità alla facilità d’uso e alla semplicità per gli sviluppatori. Al contrario, Milvus, un database vettoriale purpose-built open-source, nativo per l’AI, eccelle nella gestione di applicazioni su larga scala, ad alte prestazioni e a bassa latenza.
Sebbene entrambi i database gestiscano efficacemente i dati vettoriali, rispondono a esigenze distinte. Chroma è una buona scelta per gli sviluppatori che lavorano con dataset inferiori a un milione di vettori, privilegiando un’implementazione rapida e semplice. D’altra parte, Milvus, realizzato da Zilliz, è specificamente progettato per applicazioni che richiedono una scalabilità estrema fino a miliardi o persino trilioni di punti vettoriali, solide capacità di ricerca e tempi di risposta rapidi. La sua architettura è finemente ottimizzata per queste metriche di prestazione critiche, posizionando Milvus come una soluzione robusta e innovativa per le applicazioni di database vettoriali più esigenti. Inoltre, un’analisi comparativa di database vettoriali popolari come Pinecone, Milvus e Weaviate rivela i loro punti di forza, compromessi e casi d’uso, il che è cruciale per selezionare quello appropriato in base a esigenze specifiche.
Questo confronto tra Chroma e Milvus mira ad approfondire queste distinzioni e a fornire una comprensione completa delle rispettive capacità. Presenteremo anche Milvus Lite, una versione leggera di Milvus, e la confronteremo con Chroma.
Milvus supera Chroma in scalabilità elastica e orizzontale.
| Funzionalità | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Separazione di storage ed elaborazione | Sì | Sì |
| Separazione di query e inserimenti | Sì. A livello di componente (il che fornisce una scalabilità più granulare). | No. Non può scalare oltre un singolo nodo. |
| Posizionamento dinamico dei segmenti vs. sharding statico dei dati | Posizionamento dinamico dei segmenti | Nessuna sostituzione distribuita dei dati |
| Cloud-native | Sì | No |
| Supporto vettoriale su scala di miliardi/trilioni | Sì | No. Può gestire solo fino a un milione di vettori. |
Milvus presenta un sistema distribuito con componenti di elaborazione e storage separati, fornendo una scalabilità fluida fino a miliardi o persino trilioni di vettori per soddisfare esigenze aziendali crescenti. Questa architettura consente inoltre la scalabilità indipendente delle risorse di elaborazione e storage, offrendo flessibilità ed efficienza dei costi in linea con l’evoluzione dei requisiti aziendali.
Inoltre, Milvus può allocare dinamicamente nuovi nodi a un gruppo di azioni, accelerando le operazioni o riducendo il numero di nodi, liberando così risorse per altre azioni. L’allocazione dinamica dei nodi consente una scalabilità e una pianificazione delle risorse più semplici e garantisce bassa latenza e throughput elevato.
Al contrario, pur dando priorità alla semplicità e alla facilità d'uso, Chroma si confronta con limitazioni di scalabilità, con un limite massimo di archiviazione fino a un milione di punti vettoriali. Il suo confinamento a un singolo nodo e l'assenza di sostituzione distribuita dei dati ne ostacolano l'idoneità per applicazioni con esigenze crescenti.
In termini di funzionalità, sia Milvus sia Chroma offrono una suite di funzionalità progettate per gestire e recuperare in modo efficiente gli embedding vettoriali.
| Funzionalità | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) | Sì | No |
| Supporto per Disk Index | Sì | No |
| Ricerca ibrida (ovvero filtraggio scalare) | Sì con filtraggio scalare | Sì con filtraggio scalare |
| Partizioni/namespace/gruppi logici | Sì | No |
| Tipo di indice supportato | 14 indici: FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT e GPU_IVF_PQ), HNSW |
Milvus si distingue per il solido supporto al controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC), fornendo un meccanismo efficace per la gestione dell'accesso ai dati. Questa funzionalità si dimostra particolarmente preziosa per applicazioni di livello enterprise, migliorando le capacità di isolamento e protezione dei dati. Milvus incorpora inoltre molteplici indici in memoria e partizioni a livello di tabella, garantendo un recupero ad alte prestazioni nei casi d'uso in tempo reale. Inoltre, la piattaforma offre flessibilità con indici su disco, fornendo opzioni per sviluppatori e aziende più sensibili alle considerazioni sui costi e che non richiedono query per secondo (QPS) elevate.
D'altra parte, Chroma non dispone del supporto RBAC, il che potrebbe limitarne le capacità di gestione e protezione dell'accesso ai dati. La piattaforma si basa principalmente sull'indicizzazione di base in memoria, presentando un approccio più semplice ma con potenziali limitazioni per applicazioni con requisiti più complessi.
Milvus e Chroma consentono operazioni di ricerca ibrida, permettendo agli utenti di effettuare ricerche vettoriali con un filtraggio efficiente dei metadati prima e dopo l'operazione di ricerca. In Milvus 2.4, supporteremo l'indice invertito con tantivy, promettendo un notevole incremento della velocità di prefiltraggio.
Un'altra differenza notevole tra Milvus e Chroma risiede nel loro supporto ai tipi di indice. Milvus supporta un'ampia gamma di 14 indici, inclusi 14 indici, tra cui FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT e GPU_IVF_PQ. Al contrario, Chroma si affida esclusivamente all'algoritmo HNSW per la sua ricerca KNN.
Sebbene le funzionalità di Chroma possano essere adeguate per applicazioni specifiche, le sue limitazioni potrebbero influire sulla sua adattabilità a diversi casi d'uso. Con la sua funzionalità completa, Milvus è una soluzione versatile che risponde a uno spettro più ampio di esigenze di gestione dei dati vettoriali.
Che cos'è un database vettoriale?
Un database vettoriale è un tipo specializzato di database progettato per archiviare dati come vettori ad alta dimensionalità. Questi vettori sono essenzialmente elenchi di numeri che racchiudono le caratteristiche o i tratti distintivi di un oggetto, rendendoli ideali per rappresentare dati complessi e non strutturati come immagini, video e linguaggio naturale. A differenza dei database tradizionali, che sono ottimizzati per dati strutturati e query relazionali, i database vettoriali eccellono nella gestione di vettori ad alta dimensionalità e nell'esecuzione di confronti matematici per determinare la somiglianza o la dissimilarità tra punti dati.
I database vettoriali sono particolarmente vantaggiosi negli scenari in cui i dati sono non strutturati e richiedono capacità di ricerca sofisticate. Ad esempio, consentono alle applicazioni di eseguire query complesse come trovare immagini simili a una data o recuperare documenti semanticamente correlati a un testo specifico. Questa capacità è cruciale per le applicazioni moderne in campi come l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e i sistemi di raccomandazione, dove la capacità di archiviare e cercare in modo efficiente attraverso vaste quantità di dati vettoriali rappresenta un significativo vantaggio in termini di prestazioni.
Funzionalità principali dei database vettoriali
Le funzionalità principali dei database vettoriali sono progettate per ottimizzare l'archiviazione, il recupero e la gestione di dati vettoriali ad alta dimensionalità. Queste funzionalità includono:
Indicizzazione vettoriale: I database vettoriali impiegano algoritmi di indicizzazione specializzati per archiviare e recuperare in modo efficiente dati vettoriali ad alta dimensionalità. Ciò garantisce che le ricerche siano rapide e accurate, anche quando il dataset cresce.
Ricerca vettoriale: Una delle funzioni principali di un database vettoriale è consentire ricerche rapide ed efficienti di vettori simili. Questo permette query complesse come “trovami immagini simili a questa” o “recupera documenti semanticamente correlati a questo testo,” rendendolo inestimabile per le applicazioni di IA e machine learning.
Sostituzione dei dati distribuiti: I database vettoriali avanzati come Milvus supportano la sostituzione dei dati distribuiti, che migliora la gestione dei dati e la scalabilità. Questa funzionalità consente al database di gestire dati su larga scala su più nodi, garantendo alta disponibilità e prestazioni.
Supporto per diversi tipi di dati: I database vettoriali sono versatili nella gestione di vari tipi di dati, inclusi dati sia strutturati sia non strutturati. Forniscono supporto per diversi formati di dati, rendendoli adatti a un'ampia gamma di applicazioni.
Queste funzionalità principali rendono i database vettoriali uno strumento potente per gestire e interrogare dati vettoriali ad alta dimensionalità, offrendo vantaggi significativi rispetto ai database tradizionali in casi d'uso specifici.
Milvus vs. Chroma su basi open-source e funzionalità appositamente progettate nei database vettoriali
Sia Milvus sia Chroma sono database open-source concessi in licenza con Apache 2.0.
| Funzionalità | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Appositamente progettato per i vettori | Sì | Sì |
| Consistenza regolabile | Sì | No |
| Supporto sia per stream sia per batch di dati vettoriali | Sì | No |
| Supporto per vettori binari | Sì | No |
| SDK multilingua | SDK Python, Java, JavaScript, Go e Node.js pienamente supportati | Python, Javascript |
Milvus è stato costruito dagli ingegneri di Zilliz nel 2019. Successivamente è stato donato alla LF AI & Data Foundation nel 2021 per aumentarne l'accessibilità a una gamma più ampia di sviluppatori e organizzazioni. Milvus vanta 32.000+ stelle GitHub, oltre 260 contributori della community e oltre 70 milioni di download di immagini docker.
Chroma è mantenuto da un'unica entità commerciale chiamata Chroma. Con oltre 17.000 stelle GitHub, Chroma inizialmente si concentrava sui carichi di lavoro analitici sugli embedding. Tuttavia, con l'emergere dell'IA e degli LLM come ChatGPT, si è trasformato in un archivio di embedding general-purpose.
Milvus e Chroma offrono funzionalità appositamente progettate per soddisfare esigenze specifiche nelle applicazioni di dati vettoriali. Milvus fornisce un set completo di funzionalità, tra cui consistenza configurabile, supporto per l’elaborazione in streaming e batch dei dati vettoriali, supporto per vettori binari e un SDK multilinguaggio che comprende Python, Java, Go, C++, Node.js e Ruby.
Chroma dà priorità alla semplicità e alla facilità d’uso rispetto a funzionalità estese, risultando in un’offerta più limitata. Fornisce una selezione limitata di SDK, concentrandosi principalmente su Python e JavaScript.
Chroma dà priorità a un avvio e a un utilizzo semplici. Tuttavia, questa semplicità comporta compromessi, tra cui prestazioni di ricerca compromesse, limitazioni di scalabilità e l’esclusione di molte funzionalità utili di gestione del database.
Milvus Lite è un’alternativa leggera a Milvus che viene eseguita localmente all’interno della tua applicazione Python. Preserva la facilità di avvio mantenendo al contempo un ampio set di funzionalità. Basato sul popolare database vettoriale open-source Milvus, Milvus Lite riutilizza i componenti principali per l’indicizzazione vettoriale e l’analisi delle query, rimuovendo al contempo gli elementi progettati per un’elevata scalabilità nei sistemi distribuiti. Questo design lo rende una soluzione compatta ed efficiente, ideale per ambienti con risorse di calcolo limitate, come laptop, Jupyter Notebooks e dispositivi mobili o edge.
Milvus Lite si integra con vari stack di sviluppo AI come LangChain e LlamaIndex, consentendone l’uso come archivio vettoriale nelle pipeline di Retrieval Augmented Generation (RAG) per il recupero efficiente degli embedding vettoriali senza la necessità di configurare un server. Esegui semplicemente pip install pymilvus (versione 2.4.3 o successiva) per incorporarlo nella tua applicazione AI come libreria Python.
Milvus Lite condivide l’API di Milvus, garantendo che il tuo codice lato client funzioni sia per distribuzioni locali su piccola scala sia per server Milvus distribuiti su Docker o Kubernetes con miliardi di vettori.
Nota: Milvus Lite è adatto per iniziare con la ricerca di similarità vettoriale o per creare demo e prototipi. Per un caso d’uso in produzione, consigliamo di utilizzare Milvus su Docker e Kubenetes oppure di prendere in considerazione Milvus completamente gestito su Zilliz Cloud.
Per informazioni più dettagliate su Milvus Lite, consulta le seguenti risorse:
Nota: Milvus Lite è adatto per iniziare con la ricerca vettoriale o per creare demo e prototipi. Per un caso d’uso in produzione, consigliamo di utilizzare Milvus su Docker e Kubenetes oppure di prendere in considerazione Milvus completamente gestito su .
Per informazioni più dettagliate su Milvus Lite, consulta le seguenti risorse:
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Scalabilità e prestazioni
Milvus: Milvus è progettato per ambienti distribuiti su larga scala, offrendo scalabilità elastica e orizzontale. Questo lo rende una scelta eccellente per applicazioni ad alte prestazioni che richiedono la capacità di scalare senza problemi man mano che i volumi di dati crescono. L'architettura di Milvus supporta l'aggiunta di nuovi nodi per gestire carichi di lavoro maggiori, garantendo bassa latenza e throughput elevato.
Chroma: Chroma, d'altra parte, è ottimizzato per capacità di ricerca in tempo reale e a bassa latenza. La sua architettura a nodo singolo è progettata per applicazioni che privilegiano prestazioni di ricerca rapide rispetto alla scalabilità. Sebbene questo renda Chroma adatto a dataset più piccoli e ad applicazioni che richiedono un'implementazione rapida, potrebbe incontrare limitazioni con l'aumentare dei volumi di dati.
Funzionalità e facilità d'uso
Milvus: Milvus offre un set completo di funzionalità che include coerenza configurabile, supporto sia per l'elaborazione stream sia batch dei dati vettoriali, supporto per vettori binari e un SDK multilingua. Queste funzionalità rendono Milvus adatto ad applicazioni complesse che richiedono una gestione dei dati robusta e flessibilità nella gestione di diversi tipi di dati vettoriali.
Chroma: Chroma si concentra sul fornire un'API semplice e facile da usare, rendendolo molto adatto allo sviluppo. Questa semplicità è ideale per applicazioni che necessitano di una soluzione di database diretta senza la complessità di funzionalità estese. Tuttavia, questa facilità d'uso comporta compromessi in termini di scalabilità e funzionalità avanzate.
Gestione dei dati vettoriali
Milvus: Milvus supporta un'ampia gamma di algoritmi di indicizzazione, tra cui IVF e HNSW, essenziali per una ricerca e un recupero vettoriale efficienti. Inoltre, Milvus fornisce un solido supporto per la replica dei dati e il failover, garantendo alta disponibilità e affidabilità negli ambienti di produzione.
Chroma: Chroma utilizza un algoritmo di indicizzazione proprietario progettato per prestazioni di ricerca rapide. Supporta anche la replica dei dati e il failover, ma la sua architettura a nodo singolo potrebbe limitarne l'efficacia nella gestione di dati su larga scala e query complesse.
In sintesi, sebbene sia Milvus sia Chroma offrano funzionalità preziose per la gestione dei dati vettoriali, rispondono a esigenze diverse. Milvus è ideale per applicazioni su larga scala e ad alte prestazioni che richiedono funzionalità estese e scalabilità, mentre Chroma è adatto ad applicazioni su scala più ridotta che privilegiano la facilità d'uso e un'implementazione rapida.
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