MongoDB vs Deep Lake: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l’evoluzione delle applicazioni guidate dall’IA, l’importanza delle capacità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sopravvalutata. Questo post del blog discuterà due importanti database con capacità di ricerca vettoriale: MongoDB e Deep Lake. 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.
Cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare MongoDB vs Deep Lake, 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 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 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 (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell’IA.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, tra cui:
- Database vettoriali creati appositamente 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.
MongoDB è un database NoSQL che archivia i dati in documenti simili a JSON e Deep Lake è un data lake ottimizzato per gli embedding vettoriali. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
MongoDB: Le basi
MongoDB Atlas Vector Search è una funzionalità che consente di eseguire ricerche di similarità vettoriale sui dati archiviati in MongoDB Atlas. Puoi indicizzare e interrogare embedding vettoriali ad alta dimensionalità insieme ai dati dei tuoi documenti ed eseguire IA e machine learning direttamente nel database.
Alla base, Atlas Vector Search utilizza l’algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per indicizzare e cercare dati vettoriali. Questo crea un grafo multilivello dello spazio vettoriale, così puoi eseguire ricerche Approximate Nearest Neighbor (ANN). È un equilibrio tra velocità e accuratezza per la ricerca vettoriale su larga scala. Atlas Vector Search supporta anche ricerche Exact Nearest Neighbors (ENN), che privilegiano l’accuratezza rispetto alle prestazioni per query fino a 10.000 documenti.
Uno dei grandi vantaggi di Atlas Vector Search è la sua integrazione con il modello di documento flessibile di MongoDB. Puoi archiviare gli embedding vettoriali insieme ad altri dati del documento, così puoi effettuare ricerche in modo più contestuale e preciso. Puoi interrogare qualsiasi tipo di dato che possa essere incorporato fino a 4096 dimensioni. Atlas Vector Search ti consente di combinare ricerche di similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale dei documenti. Ad esempio, una ricerca semantica di prodotti potrebbe essere filtrata per categoria, fascia di prezzo o disponibilità.
Atlas Vector Search supporta anche la ricerca ibrida, combinando la ricerca vettoriale con la ricerca full text per risultati più granulari. Questo è diverso da Atlas Search, che è focalizzato sulla ricerca basata su parole chiave. La piattaforma si integra con servizi e strumenti di IA popolari, così puoi usarla con modelli di embedding di provider come OpenAI, VoyageAI e molti altri elencati su Hugging Face. Supporta anche framework open-source come LangChain e LlamaIndex per creare applicazioni che utilizzano Large Language Models (LLM).
Per garantire scalabilità e prestazioni, MongoDB Atlas fornisce Search Nodes, che offrono un’infrastruttura dedicata per i carichi di lavoro di Atlas Search e Vector Search. Questo ti consente di avere risorse di calcolo ottimizzate e una scalabilità indipendente delle esigenze di ricerca, ottenendo così prestazioni migliori su larga scala.
Avendo queste capacità nell’ecosistema MongoDB, Atlas Vector Search è una soluzione completa per gli sviluppatori che creano applicazioni basate sull’IA, sistemi di raccomandazione o funzionalità di ricerca avanzate. Non serve un database vettoriale separato: puoi usare la scalabilità e le ricche funzionalità di MongoDB insieme alla ricerca vettoriale.
Cos’è Deep Lake? Una panoramica
Deep Lake è un database specializzato progettato per gestire dati vettoriali e multimediali—come immagini, audio, video e altri tipi non strutturati—ampiamente utilizzato nell’IA e nel machine learning. Funziona sia come data lake sia come vector store:
- Come Data Lake: Deep Lake supporta l’archiviazione e l’organizzazione di dati non strutturati (immagini, audio, video, testo e formati come NIfTI per l’imaging medico) in un formato con controllo delle versioni. Questa configurazione migliora le prestazioni nelle attività di deep learning. Consente l’interrogazione e la visualizzazione rapide dei dataset, rendendo più facile creare set di addestramento di alta qualità per modelli di IA.
- Come Vector Store: Deep Lake è progettato per archiviare e cercare embedding vettoriali e metadati correlati (ad es., testo, JSON, immagini). I dati possono essere archiviati localmente, nel tuo ambiente cloud o nello storage gestito di Deep Lake. Si integra perfettamente con strumenti come LangChain e LlamaIndex, semplificando lo sviluppo di applicazioni Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake utilizza l’indice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basato sul pacchetto Hnswlib con ottimizzazioni aggiunte, per la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Questo consente di interrogare oltre 35 milioni di embedding in meno di 1 secondo. Le caratteristiche uniche includono il multi-threading per una creazione più rapida degli indici e una gestione efficiente della memoria per ridurre l’uso della RAM.
Per impostazione predefinita, Deep Lake utilizza la ricerca lineare degli embedding per dataset con un massimo di 100.000 righe. Per dataset più grandi, passa ad ANN per bilanciare accuratezza e prestazioni. L’API consente agli utenti di regolare questa soglia secondo necessità.
Sebbene l’indice di Deep Lake non sia utilizzato per ricerche combinate per attributi e vettori (che attualmente si basano sulla ricerca lineare), i prossimi aggiornamenti affronteranno questa limitazione per migliorarne ulteriormente la funzionalità.
Deep Lake come archivio vettoriale: Deep Lake offre una soluzione robusta per archiviare e cercare embedding vettoriali e i relativi metadati associati, inclusi testo, JSON, immagini, audio e file video. Puoi archiviare i dati localmente, nel tuo ambiente cloud preferito o nello storage gestito di Deep Lake. Deep Lake offre inoltre un'integrazione senza soluzione di continuità con strumenti come LangChain e LlamaIndex, consentendo agli sviluppatori di creare facilmente applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Differenze principali
Quando scegli tra MongoDB e Deep Lake come strumento di ricerca vettoriale, devi comprendere le differenze. Entrambi hanno funzionalità uniche per diversi casi d'uso nel mondo dei database vettoriali. Confrontiamoli in diverse aree chiave per aiutarti a prendere una decisione.
Metodologia di ricerca
MongoDB Atlas Vector Search utilizza l'algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per indicizzare e cercare dati vettoriali. Supporta sia la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) sia Exact Nearest Neighbors (ENN). È un equilibrio tra velocità e accuratezza.
Deep Lake utilizza HNSW per la ricerca ANN, con multi-threading e ottimizzazioni della memoria. Usa la ricerca lineare degli embedding per dataset più piccoli (fino a 100.000 righe) e passa ad ANN per quelli più grandi, con la possibilità di regolare questa soglia.
Dati
MongoDB è eccellente nella gestione di dati strutturati e semi-strutturati insieme agli embedding vettoriali. Il suo modello documentale flessibile consente di archiviare insieme diversi tipi di dati, così puoi effettuare ricerche in modo più contestuale e preciso.
Deep Lake è progettato per dati non strutturati come immagini, audio e video insieme agli embedding vettoriali. È un data lake e un archivio vettoriale in uno, quindi è perfetto per carichi di lavoro di AI e machine learning ad alto contenuto multimediale.
Scalabilità e prestazioni
MongoDB Atlas dispone di Search Nodes dedicati per risorse di calcolo ottimizzate e scaling indipendente dei carichi di lavoro di ricerca. Questo significa prestazioni su larga scala.
Deep Lake dichiara di interrogare oltre 35 milioni di embedding in meno di 1 secondo. Ma utilizza la ricerca lineare per la ricerca combinata per attributi e vettori, il che potrebbe non essere adatto a tutti i casi d'uso.
Flessibilità e personalizzazione
MongoDB consente di combinare la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio dei documenti e la ricerca full-text.
Deep Lake dispone del controllo di versione per i dataset e consente di personalizzare le soglie di ricerca. Ma potrebbe non essere in grado di combinare la ricerca per attributi e vettori tanto quanto MongoDB.
Integrazione ed ecosistema
Entrambi i sistemi si integrano con servizi e strumenti AI popolari. MongoDB funziona con modelli di embedding di OpenAI e VoyageAI e supporta LangChain e LlamaIndex.
Facilità d'uso
MongoDB ha un ecosistema consolidato, molta documentazione e gli sviluppatori lo conoscono bene. Se stai già usando MongoDB, aggiungere la ricerca vettoriale potrebbe essere una scelta ovvia.
La facilità d'uso di Deep Lake dipende dal tuo caso d'uso, soprattutto se lavori con dati multimediali in applicazioni AI.
Costo
MongoDB Atlas è un servizio gestito con diversi livelli di prezzo basati sull'utilizzo e sulle funzionalità. I costi aumenteranno con la scala, ma ottieni una soluzione completamente gestita.
Deep Lake offre opzioni per storage locale, storage cloud o il loro servizio gestito. Il confronto dei costi dipenderà dal tuo utilizzo e dalle esigenze di storage.
Funzionalità di sicurezza
MongoDB Atlas dispone di solide funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia, autenticazione e controllo degli accessi, basate sul suo modello di sicurezza dei database maturo.
Quando usare ciascuno
MongoDB Atlas Vector Search è la scelta migliore quando hai dati strutturati o semi-strutturati e hai bisogno di funzionalità di ricerca vettoriale. È perfetto per progetti in cui devi combinare il filtraggio tradizionale dei documenti con ricerche di similarità vettoriale, come raccomandazioni di prodotti avanzate o piattaforme di scoperta dei contenuti. MongoDB è ottimo quando stai già usando MongoDB per l’archiviazione primaria dei dati e vuoi aggiungere la ricerca vettoriale senza introdurre un nuovo sistema. La sua capacità di eseguire ricerche ibride, combinando ricerca vettoriale e full-text search, lo rende estremamente utile per applicazioni che richiedono risultati di ricerca sfumati e sensibili al contesto.
Deep Lake è la scelta migliore quando il tuo progetto coinvolge una grande quantità di dati multimediali non strutturati come immagini, audio e video, soprattutto in scenari di AI e machine learning. È perfetto per attività di computer vision, elaborazione audio o qualsiasi applicazione che richieda il controllo di versione di grandi dataset insieme a funzionalità di ricerca vettoriale. Deep Lake è forte quando può essere sia un data lake sia un vector store, quindi è ottimo per team di ricerca o aziende che costruiscono modelli di AI complessi e devono gestire e interrogare in modo efficiente grandi quantità di dati multimediali.
Conclusione
MongoDB Atlas Vector Search è una scelta solida per aggiungere la ricerca vettoriale alla tua infrastruttura MongoDB esistente: offre scalabilità, query flessibili e integrazione fluida con dati strutturati. Deep Lake è ottimo per dati multimediali non strutturati, ha funzionalità specializzate per workflow di AI e machine learning. La scelta tra questi dovrebbe essere guidata dai tuoi tipi di dati, dall’infrastruttura esistente e dal tipo di ricerca di cui hai bisogno. Scegli MongoDB se hai bisogno di una soluzione general-purpose che combini ricerca tradizionale e vettoriale, soprattutto se sei già nell’ecosistema MongoDB. Scegli Deep Lake se stai gestendo e cercando grandi quantità di dati multimediali in applicazioni incentrate sull’AI. In definitiva, si tratta di allineare i punti di forza della tecnologia alle esigenze specifiche e ai requisiti di prestazione del tuo progetto.
Leggi questo per ottenere una panoramica di MongoDB e Deep Lake, 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 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 in autonomia
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) usando 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 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 community di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati di 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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