OpenSearch vs ClickHouse: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l'evoluzione delle applicazioni basate sull'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: OpenSearch vs ClickHouse. Ognuno 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.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare OpenSearch e ClickHouse, 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 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 purpose-built 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 di ricerca vettoriale capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Sia OpenSearch sia ClickHouse sono database tradizionali che si sono evoluti per includere capacità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo.
Che cos'è OpenSearch? Una panoramica
OpenSearch è una suite di ricerca e analisi robusta e open-source che gestisce una vasta gamma di tipi di dati, da dati strutturati e semi-strutturati a dati non strutturati. Lanciata nel 2021 come fork guidato dalla comunità di Elasticsearch e Kibana, questa suite OpenSearch include il data store e motore di ricerca OpenSearch, OpenSearch Dashboards per la visualizzazione avanzata dei dati e Data Prepper per una raccolta dei dati efficiente lato server.
Basato sulle solide fondamenta di Apache Lucene, OpenSearch consente ricerche full-text (ricerca per parole chiave) altamente scalabili ed efficienti, rendendolo ideale per gestire grandi dataset. Con le sue versioni più recenti, OpenSearch ha ampliato in modo significativo le proprie capacità di ricerca per includere la ricerca vettoriale tramite plugin aggiuntivi, essenziale per creare applicazioni basate sull'IA. OpenSearch ora supporta una gamma di metodi di ricerca basati sul machine learning, tra cui ricerche lessicali tradizionali, k-nearest neighbors (k-NN), ricerca semantica, ricerca multimodale, neural sparse search e modelli di ricerca ibrida. Questi miglioramenti integrano i modelli neurali direttamente nel framework di ricerca, consentendo la generazione di embedding al volo e la ricerca nel punto di ingestione dei dati. Questa integrazione non solo semplifica i processi, ma migliora anche in modo marcato la pertinenza e l'efficienza della ricerca.
Gli aggiornamenti recenti hanno ulteriormente avanzato la funzionalità di OpenSearch, introducendo caratteristiche come la ricerca vettoriale ottimizzata per disco, quantizzazione binaria e codifica di vettori byte nelle ricerche k-NN. Queste aggiunte, insieme ai miglioramenti nell'elaborazione delle attività di machine learning e nelle prestazioni delle query di ricerca, riconfermano OpenSearch come uno strumento all'avanguardia per sviluppatori e aziende che mirano a sfruttare appieno i propri dati. Supportato da una community dinamica e collaborativa, OpenSearch continua a evolversi, offrendo una piattaforma di ricerca e analytics completa, scalabile e adattabile che si distingue come una scelta di primo livello per gli sviluppatori che necessitano di capacità di ricerca avanzate nelle loro applicazioni.
Che cos'è ClickHouse? Una panoramica
ClickHouse è un database OLAP open-source per analytics in tempo reale con pieno supporto SQL ed elaborazione rapida delle query. È ottimo per le query analitiche grazie alla pipeline di query completamente parallelizzata e può eseguire rapidamente la ricerca vettoriale. Ha un'elevata compressione (personalizzabile tramite codec), quindi può archiviare ed eseguire query su grandi dataset. Uno dei suoi principali vantaggi è che può gestire dataset multi-TB senza essere vincolato dalla memoria, quindi è un ottimo strumento per utenti con grandi volumi di dati vettoriali. Supporta anche il filtraggio e l'aggregazione sui metadati, così puoi eseguire query sui vettori e sui relativi metadati.
ClickHouse offre funzionalità di ricerca vettoriale tramite SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono esattamente come qualsiasi altra funzione SQL. Quindi puoi combinarle con filtraggio e aggregazione tradizionali. È ottimo per casi d'uso in cui devi eseguire query su dati vettoriali insieme a metadati o altre informazioni. Ha anche indici sperimentali Approximate Nearest Neighbour (ANN) per un matching più rapido (ma approssimativo). E matching esatto tramite scansione lineare delle righe con elaborazione parallela per velocità ed efficienza.
ClickHouse è ottimo per la ricerca vettoriale quando devi combinare il matching vettoriale con il filtraggio o l'aggregazione dei metadati. Soprattutto per dataset vettoriali molto grandi che devono essere elaborati in parallelo su più core CPU. ClickHouse è anche valido quando hai bisogno del supporto SQL e il tuo dataset vettoriale è troppo grande per stare in indici solo in memoria. Inoltre, se hai già dati correlati in ClickHouse o non vuoi imparare un altro strumento per gestire milioni di vettori, ClickHouse può farti risparmiare tempo e risorse. Il matching esatto rapido e parallelizzato e la gestione di grandi dataset sono ciò in cui ClickHouse eccelle, quindi è pensato per utenti di ricerca avanzati.
ClickHouse è una piattaforma general purpose per la ricerca vettoriale, specialmente per grandi dataset che richiedono elaborazione parallela e quando combini la ricerca vettoriale con filtraggio e aggregazione basati su SQL. Non è efficace quanto i database vettoriali specializzati per piccoli dataset vincolati alla memoria o scenari ad alto QPS, ma può gestire query complesse inclusi i metadati, quindi è ottimo per sviluppatori che conoscono SQL e hanno bisogno di una ricerca vettoriale rapida.
Confronto tra OpenSearch e ClickHouse: differenze chiave per GenAI
Metodologia di ricerca
OpenSearch: Basato su Apache Lucene, OpenSearch ha avanzato significativamente le sue capacità di ricerca, includendo ora la ricerca vettoriale con supporto per vari metodi basati sul machine learning, come k-nearest neighbors (k-NN), ricerca semantica e modelli di ricerca ibrida. Queste funzionalità consentono l’integrazione diretta di modelli neurali per la generazione dinamica di embedding, migliorando sia l’efficienza sia la pertinenza delle operazioni di ricerca.
ClickHouse: ClickHouse ha integrato funzionalità di ricerca vettoriale nel suo motore SQL, supportando operazioni di distanza vettoriale come funzioni SQL. Ciò consente l’interrogazione efficiente di dati vettoriali insieme alle query SQL tradizionali, inclusi il filtraggio e l’aggregazione dei metadati. ClickHouse offre anche capacità di corrispondenza approssimativa ed esatta per i dati vettoriali, ottimizzate tramite elaborazione parallela per gestire in modo efficiente grandi dataset.
Gestione dei dati
OpenSearch: Gestisce un’ampia gamma di tipi di dati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. I recenti aggiornamenti con ricerca vettoriale ottimizzata per disco e miglioramenti nella codifica dei vettori in byte hanno rafforzato la sua capacità di gestire dataset grandi e complessi, in particolare nelle applicazioni basate sull’AI.
ClickHouse: Ottimizzato principalmente per OLAP con un modello di dati colonnare, ClickHouse ora gestisce efficacemente anche grandi dataset vettoriali, supportando un’elevata compressione e l’elaborazione dei dati parallelizzata. È abile nella gestione di grandi volumi di dati senza essere vincolato dalla memoria, rendendolo adatto a query analitiche estese.
Scalabilità e prestazioni
OpenSearch: Altamente scalabile, sfrutta la sua base Lucene per eseguire ricerche full-text e vettoriali efficienti su grandi dataset. La piattaforma è progettata per scalare orizzontalmente, migliorando la sua capacità di gestire senza problemi la crescita del volume dei dati.
ClickHouse: Noto per la sua capacità di elaborare rapidamente le query grazie alla sua pipeline di query completamente parallelizzata, ClickHouse eccelle nella scalabilità, in particolare per l’analisi in tempo reale su dataset multi-terabyte. La sua architettura gli consente di eseguire rapidamente query su dataset grandi e complessi.
Flessibilità e personalizzazione
OpenSearch: Offre ampia flessibilità nella modellazione dei dati e nelle query, supportata da un ricco insieme di API e plugin. I recenti miglioramenti nelle capacità di ricerca consentono un alto grado di personalizzazione, soddisfacendo esigenze applicative diverse e in evoluzione.
ClickHouse: Pur offrendo un solido supporto SQL e opzioni di personalizzazione tramite funzioni SQL per la ricerca vettoriale, la flessibilità di ClickHouse è più focalizzata sulle capacità analitiche che sulla ricerca testuale. Il suo approccio incentrato su SQL fornisce strumenti familiari a chi ha competenze SQL, consentendo query complesse combinate con operazioni vettoriali.
Integrazione ed ecosistema
OpenSearch: Mantiene un forte ecosistema di integrazione, compatibile con una varietà di strumenti di raccolta, elaborazione e visualizzazione dei dati. Questo ecosistema è sostenuto da una comunità dinamica e collaborativa che contribuisce alla sua continua evoluzione.
ClickHouse: Vanta anch’esso significative capacità di integrazione, in particolare con strumenti che supportano analisi e data warehousing. La sua capacità di gestire query SQL consente un’integrazione semplice con sistemi e flussi di lavoro esistenti basati su SQL.
Facilità d’uso
OpenSearch: Nonostante le sue capacità sofisticate, OpenSearch mantiene una curva di apprendimento gestibile, supportata da documentazione completa e da una comunità di supporto che facilita configurazione e manutenzione.
ClickHouse: ClickHouse richiede familiarità con SQL avanzato e ottimizzazione dei database, presentando potenzialmente una curva di apprendimento più ripida. Tuttavia, la sua documentazione dettagliata e la comunità attiva forniscono un supporto prezioso ai nuovi utenti.
Considerazioni sui costi
OpenSearch: In quanto soluzione open-source, OpenSearch può essere conveniente se gestito autonomamente. Tuttavia, i costi operativi, soprattutto per implementazioni di grandi dimensioni, possono essere significativi. I servizi gestiti come Amazon OpenSearch Service sono comodi ma aumentano i costi.
ClickHouse: Gli elevati tassi di compressione dei dati e le capacità di elaborazione efficienti di ClickHouse lo rendono un'opzione conveniente per l'analisi dei dati su larga scala. Pur offrendo vantaggi in termini di costi, soprattutto nella gestione di grandi set di dati, i servizi gestiti e le funzionalità premium possono aumentare i costi complessivi.
Funzionalità di sicurezza
OpenSearch: Offre robuste funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli e registrazione degli audit, garantendo una sicurezza completa per i dati in transito e a riposo.
ClickHouse: Fornisce funzionalità di sicurezza essenziali come la crittografia SSL/TLS e il controllo degli accessi basato sui ruoli. Potrebbero essere necessarie misure di sicurezza aggiuntive per eguagliare le funzionalità di sicurezza complete offerte da OpenSearch.
Quando scegliere OpenSearch e ClickHouse per la GenAI
Scegli OpenSearch per la ricerca vettoriale quando:
- Esigenze di ricerca integrate: Vuoi combinare la ricerca vettoriale con le funzionalità tradizionali di ricerca full-text. OpenSearch supporta una varietà di metodologie di ricerca, tra cui k-nearest neighbors (k-NN), ricerca semantica e modelli ibridi, consentendo scenari di ricerca sofisticati.
- Ricerca e analisi in tempo reale: Hai bisogno della capacità di eseguire la ricerca vettoriale in tempo reale, richiedendo al contempo funzionalità di analisi e visualizzazione dei dati. OpenSearch può gestire l'elaborazione dei dati in tempo reale e offre strumenti per la visualizzazione immediata dei dati e l'ottenimento di insight.
- Miglioramenti tramite machine learning: La tua applicazione trae vantaggio da modelli di machine learning che migliorano l'accuratezza e la pertinenza della ricerca, in particolare quando si lavora con tipi di dati complessi o si richiede la generazione di embedding al volo.
Scegli ClickHouse per la ricerca vettoriale quando:
- Analisi ad alte prestazioni: Richiedi query rapide ed efficienti su set di dati molto grandi, in particolare quando devi combinare il matching vettoriale con filtri e aggregazioni dei dati dettagliati basati su SQL.
- Gestione di set di dati enormi: Le tue operazioni di ricerca vettoriale devono scalare su grandi volumi di dati senza compromettere le prestazioni. ClickHouse è ottimizzato per gestire in modo efficiente set di dati multi-terabyte, rendendolo ideale per carichi di lavoro analitici intensivi.
- Operazioni vettoriali basate su SQL: Preferisci usare SQL per le operazioni di ricerca vettoriale, integrando i calcoli della distanza vettoriale direttamente nelle query SQL. Questo è particolarmente utile quando la tua ricerca vettoriale deve essere combinata con query SQL complesse che coinvolgono grandi set di dati.
Quando scegliere un database vettoriale specializzato?
Sebbene OpenSearch e ClickHouse offrano funzionalità di ricerca vettoriale tramite un’estensione, non sono ottimizzati per attività di ricerca vettoriale su larga scala e ad alte prestazioni. Se la tua applicazione si basa su ricerche di similarità rapide e accurate su milioni o miliardi di vettori ad alta dimensionalità, come nel riconoscimento delle immagini, nelle raccomandazioni per l’e-commerce o nelle attività di NLP, database vettoriali specializzati come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) sono una scelta più adatta. Questi database sono progettati per gestire dati vettoriali su larga scala, utilizzando algoritmi avanzati di Approximate Nearest Neighbor (ANN) (ad es., HNSW, IVF ) e offrendo funzionalità avanzate come la ricerca ibrida (inclusa la ricerca ibrida sparsa e densa, la ricerca multimodale, la ricerca vettoriale con filtro dei metadati e la ricerca ibrida densa e full-text), ingestione in tempo reale e scalabilità distribuita per prestazioni elevate in ambienti dinamici.
D’altra parte, sistemi general-purpose comeOpenSearch e ClickHouse sono adatti quando la ricerca vettoriale non è l’obiettivo principale e gestisci dati strutturati o semi-strutturati con dataset vettoriali più piccoli o requisiti di prestazioni moderati. Se utilizzi già questi sistemi e vuoi evitare il sovraccarico derivante dall’introduzione di una nuova infrastruttura, i plugin di ricerca vettoriale possono estenderne le capacità e fornire una soluzione conveniente per attività di ricerca vettoriale più semplici e su scala ridotta.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) usando i propri dataset, e di determinare quello più adatto ai propri casi d’uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché affidarsi a dichiarazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e rilasciato 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.
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