MongoDB vs Vald: 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 sottovalutata. Questo post del blog analizzerà due importanti database con capacità di ricerca vettoriale: MongoDB e Vald. Ciascuno offre solide capacità 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 sia più in linea con i loro requisiti specifici.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare MongoDB vs Vald, 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 e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento delle 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.
MongoDB è un database NoSQL con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Vald è un database vettoriale appositamente progettato. 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 documenti 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 per 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 (LLMs).
Per garantire scalabilità e prestazioni, MongoDB Atlas fornisce Search Nodes, che offre 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, così ottieni prestazioni migliori su larga scala.
Grazie a 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.
Vald: Le basi
Vald è uno strumento potente per cercare molto rapidamente in enormi quantità di dati vettoriali. È progettato per gestire miliardi di vettori e può crescere facilmente man mano che le tue esigenze aumentano. La cosa interessante di Vald è che usa un algoritmo super rapido chiamato NGT per trovare vettori simili.
Una delle migliori funzionalità di Vald è il modo in cui gestisce l’indicizzazione. Di solito, quando si costruisce un indice, tutto deve fermarsi. Ma Vald è intelligente: distribuisce l’indice su diverse macchine, così le ricerche possono continuare anche mentre l’indice viene aggiornato. Inoltre, Vald esegue automaticamente il backup dei dati dell’indice, così non devi preoccuparti di perdere tutto se qualcosa va storto.
Vald è ottimo nell’adattarsi a diversi ambienti. Puoi personalizzare il modo in cui i dati entrano ed escono, facendolo funzionare bene con gRPC. È anche progettato per funzionare senza problemi nel cloud, così puoi aggiungere facilmente più potenza di calcolo o memoria quando ne hai bisogno. Vald distribuisce i tuoi dati su più macchine, il che lo aiuta a gestire enormi quantità di informazioni.
Un altro trucco interessante di Vald è la replica degli indici. Archivia copie di ogni indice su macchine diverse. Questo significa che se una macchina ha un problema, le tue ricerche possono comunque funzionare bene. Vald bilancia automaticamente queste copie, così non devi preoccupartene. Tutto questo rende Vald una scelta solida per gli sviluppatori che devono cercare in tonnellate di dati vettoriali in modo rapido e affidabile.
Differenze principali
Quando scegli tra MongoDB Atlas Vector Search e Vald per le tue esigenze di ricerca vettoriale, devi comprenderne le differenze. Entrambi offrono una potente gestione dei dati vettoriali, ma hanno approcci e punti di forza diversi. 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. Questo crea un grafo multilivello dello spazio vettoriale per ricerche Approximate Nearest Neighbor (ANN). Supporta anche ricerche Exact Nearest Neighbors (ENN) per dataset più piccoli.
Vald utilizza l’algoritmo NGT per ricerche rapide di similarità vettoriale. Questo è progettato per gestire miliardi di vettori.
Gestione dei dati
MongoDB integra la ricerca vettoriale con il suo modello di documenti flessibile. Puoi archiviare gli embedding vettoriali insieme ad altri dati del documento ed eseguire ricerche più contestuali e precise. Puoi combinare le ricerche per similarità vettoriale con il filtraggio dei documenti e persino eseguire ricerche ibride che uniscono ricerca vettoriale e full-text.
Vald è focalizzato sui dati vettoriali ed è progettato per gestirne quantità enormi. Anche se potrebbe non avere la stessa flessibilità per i dati non vettoriali di MongoDB, la sua ricerca vettoriale pura è imbattibile.
Scalabilità e prestazioni
MongoDB Atlas dispone di Search Nodes dedicati per i carichi di lavoro di Vector Search, così puoi scalare le risorse di ricerca indipendentemente dai tuoi dati e dalle tue esigenze di ricerca.
Vald è progettato per essere scalabile fin dall’inizio. Distribuisce l’indicizzazione su più macchine, così puoi eseguire ricerche durante gli aggiornamenti dell’indice. L’architettura distribuita di Vald può gestire miliardi di vettori e scalare orizzontalmente secondo necessità.
Flessibilità e personalizzazione
Il modello di documenti di MongoDB è molto flessibile nella modellazione e nell’interrogazione dei dati. Puoi archiviare e interrogare vettori fino a 4096 dimensioni e combinare le ricerche vettoriali con altri tipi di query.
Vald offre opzioni di personalizzazione per l’input e l’output dei dati e un buon supporto gRPC. Anche se potrebbe non avere la stessa flessibilità di modellazione dei dati di MongoDB, la sua ricerca vettoriale pura è imbattibile.
Integrazione ed ecosistema
MongoDB Atlas Vector Search si integra con il più ampio ecosistema MongoDB. Funziona bene con servizi e strumenti di IA popolari, inclusi i modelli di embedding di OpenAI e framework come LangChain e LlamaIndex.
Vald è progettato per funzionare nel cloud e può integrarsi con altri sistemi tramite i suoi data handler. Ma potrebbe non avere un ecosistema grande quanto quello di MongoDB.
Facilità d’uso
MongoDB dispone di una documentazione estesa e di una grande community, quindi è più facile da imparare e usare. Se conosci già MongoDB, aggiungere la ricerca vettoriale potrebbe essere una scelta ovvia.
Vald è potente ma potrebbe avere una curva di apprendimento più ripida, soprattutto se sei nuovo ai database vettoriali. Ma è focalizzato sulla ricerca vettoriale, quindi potrebbe essere più semplice per il tuo caso d’uso.
Costo
MongoDB Atlas è un servizio gestito, quindi semplifica le operazioni ma può costare di più. I prezzi variano in base al tuo utilizzo e ai tuoi requisiti.
Vald è open-source, quindi è più economico, ma dovrai considerare il costo di eseguire e mantenere l’infrastruttura in autonomia.
Sicurezza
MongoDB Atlas offre solide funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia, autenticazione e controllo degli accessi granulare, che si estendono alla ricerca vettoriale.
La sicurezza di Vald dipende dalla tua implementazione e dall’infrastruttura con cui lo circondi.
Quando usare ciascuno
Usa MongoDB Atlas Vector Search quando hai bisogno di una soluzione che combini la ricerca vettoriale con i database documentali. È ottimo per applicazioni che richiedono ricerche contestuali in cui devi considerare sia la similarità vettoriale sia altri attributi del documento. MongoDB è indicato quando hai tipi di dati misti, devi eseguire ricerche ibride o vuoi sfruttare l’intero ecosistema MongoDB. Usa MongoDB quando stai sviluppando applicazioni basate sull’IA, sistemi di raccomandazione o funzionalità di ricerca avanzate che devono funzionare con i tuoi dati MongoDB esistenti.
Vald è la scelta quando il tuo requisito principale è una ricerca vettoriale ad alte prestazioni su larga scala. È ottimo per applicazioni che hanno miliardi di vettori e necessitano di ricerche di similarità rapide ed efficienti. Vald è indicato quando hai bisogno di indicizzazione continua senza interrompere le operazioni di ricerca o quando ti serve un sistema che possa scalare orizzontalmente su più macchine. Usa Vald quando stai sviluppando motori di ricerca di immagini o video su larga scala, sistemi di raccomandazione di contenuti o qualsiasi applicazione in cui le prestazioni della ricerca vettoriale pura siano la priorità assoluta.
Conclusione
MongoDB Atlas Vector Search è una soluzione completa che combina la ricerca vettoriale con un database documentale flessibile, un ricco ecosistema e opzioni di ricerca ibrida. Vald è una ricerca vettoriale ad alte prestazioni per una scalabilità massiva e un’indicizzazione continua. La tua scelta tra questi dovrebbe basarsi sul tuo caso d’uso, sul tipo di dati con cui lavori e sui tuoi requisiti di prestazioni. Se hai bisogno di un database in grado di gestire sia dati vettoriali sia non vettoriali con un forte supporto dell’ecosistema, MongoDB potrebbe essere la strada giusta. Se ti concentri sulla ricerca vettoriale ad alta velocità su larga scala e ti senti a tuo agio nel gestire la tua infrastruttura, Vald potrebbe essere la scelta migliore. Considera il tuo stack tecnologico esistente, le competenze del team e le esigenze future di scalabilità quando decidi.
Leggi questo per avere una panoramica di MongoDB e Vald, 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.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli 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 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 concesso in licenza sotto la 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 di prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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