OpenSearch vs Deep Lake: 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 sottovalutata. Questo post del blog discuterà due database importanti con capacità di ricerca vettoriale: OpenSearch e Deep Lake. Ciascuno offre funzionalità solide per gestire la ricerca vettoriale, una caratteristica 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 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 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 dei 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 (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell’IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, 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 add-on di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Sia OpenSearch vs Deep Lake sono database tradizionali che si sono evoluti per includere capacità di ricerca vettoriale come add-on.
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 community da Elasticsearch e Kibana, questa suite OpenSearch include l’archivio dati e il motore di ricerca OpenSearch, OpenSearch Dashboards per la visualizzazione avanzata dei dati e Data Prepper per una raccolta efficiente dei dati 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 la gestione di grandi dataset. Con le sue ultime versioni, OpenSearch ha ampliato significativamente le proprie capacità di ricerca includendo 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 ibridi. 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 significativo la pertinenza e l'efficienza della ricerca.
Gli aggiornamenti recenti hanno ulteriormente avanzato le funzionalità di OpenSearch, introducendo caratteristiche come la ricerca vettoriale ottimizzata per il disco, la quantizzazione binaria e la codifica dei vettori di byte nelle ricerche k-NN. Queste aggiunte, insieme ai miglioramenti nell'elaborazione delle attività di machine learning e nelle prestazioni delle query di ricerca, riaffermano 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 piano per gli sviluppatori che necessitano di capacità di ricerca avanzate nelle loro applicazioni.
Cos'è Deep Lake? Una panoramica
Deep Lake è un sistema di database specializzato progettato per gestire l'archiviazione, la gestione e l'interrogazione di dati vettoriali e multimediali, come immagini, audio, video e altri tipi di dati non strutturati, sempre più utilizzati nelle applicazioni di IA e machine learning. Deep Lake può essere utilizzato come data lake e come vector store:
Deep Lake come Data Lake: Deep Lake consente l'archiviazione e l'organizzazione efficienti di dati non strutturati, come immagini, audio, video, testo, formati di imaging medico come NIfTI e metadati, in un formato controllato tramite versioni progettato per migliorare le prestazioni del deep learning. Consente agli utenti di interrogare e visualizzare rapidamente i propri dataset, facilitando la creazione di training set di alta qualità.
Deep Lake come Vector Store: Deep Lake offre una soluzione robusta per l'archiviazione e la ricerca di embedding vettoriali e dei 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 fluida con strumenti come LangChain e LlamaIndex, consentendo agli sviluppatori di creare facilmente applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Confronto tra OpenSearch e Deep Lake: differenze chiave
Metodologia di ricerca
OpenSearch si basa su Apache Lucene per offrire sia ricerche full-text tradizionali sia ricerche vettoriali avanzate, incorporando metodi di machine learning come k-NN e ricerca semantica per migliorare la pertinenza della ricerca su vari tipi di dati.
Deep Lake è specializzato in dati vettoriali e multimediali, concentrandosi su capacità di recupero sofisticate adattate a contenuti multimediali come immagini, audio e video, rendendolo ideale per applicazioni complesse di ricerca multimediale.
Gestione dei dati
OpenSearch gestisce una vasta gamma di tipi di dati, con miglioramenti recenti come la ricerca vettoriale ottimizzata per il disco e la codifica dei vettori di byte per migliorare l'efficienza e le prestazioni nella gestione di grandi dataset.
Deep Lake funziona sia come data lake sia come vector store, organizzando in modo efficiente dati multimediali e vettoriali, supportando un’ampia gamma di casi d’uso dall’addestramento di modelli di machine learning a query vettoriali complesse.
Scalabilità e prestazioni
OpenSearch offre un’elevata scalabilità per implementazioni su larga scala, ottimizzando le prestazioni delle query di ricerca e l’ingestione dei dati per gestire in modo efficace volumi di dati crescenti e requisiti complessi.
Deep Lake fornisce solide opzioni di scalabilità, consentendo l’archiviazione dei dati localmente o nel cloud, ottimizzata per applicazioni di AI e machine learning che gestiscono grandi volumi di dati multimediali.
Flessibilità e personalizzazione
OpenSearch offre ampie capacità di modellazione dei dati e personalizzazione delle query, supportate da una community dinamica e da una varietà di plugin che ne migliorano l’adattabilità.
Deep Lake offre una significativa personalizzazione nell’archiviazione e nell’interrogazione dei dati, inclusa l’integrazione fluida con strumenti come LangChain e LlamaIndex per lo sviluppo di applicazioni AI specializzate.
Integrazione ed ecosistema
OpenSearch beneficia di un ampio ecosistema con solide integrazioni tra strumenti di elaborazione, visualizzazione e raccolta dei dati, continuamente arricchito da una community attiva.
Deep Lake si integra bene con strumenti di AI e machine learning, fornendo supporto specializzato per la gestione e l’utilizzo di dati multimediali su larga scala.
Facilità d’uso
OpenSearch mantiene una curva di apprendimento gestibile nonostante le sue funzionalità complesse, supportata da una documentazione completa e da una community attiva.
Deep Lake si rivolge agli utenti che gestiscono dati AI e multimediali, con l’obiettivo di semplificare la gestione e il recupero di dati su larga scala tramite strumenti e interfacce specifici.
Considerazioni sui costi
OpenSearch è conveniente per implementazioni open-source, ma può comportare costi operativi significativi per implementazioni gestite e di grandi dimensioni.
Deep Lake offre una gestione flessibile dei costi basata sulle strategie di implementazione, con opzioni per operazioni locali o basate sul cloud che possono variare in termini di efficienza dei costi.
Funzionalità di sicurezza
OpenSearch fornisce funzionalità di sicurezza complete, tra cui crittografia, controllo degli accessi e audit logging, adatte ad aziende con rigorosi requisiti di sicurezza.
Deep Lake dovrebbe includere misure di sicurezza di base per proteggere dati multimediali e vettoriali sensibili, fondamentali per le applicazioni AI.
Questo formato presenta un confronto chiaro e conciso che evidenzia gli attributi e le capacità uniche di ciascun database, aiutandoti a prendere una decisione informata in base alle esigenze specifiche della tua applicazione.
Quando scegliere i due database
La scelta tra OpenSearch e Deep Lake dipende principalmente dalle esigenze specifiche della tua applicazione, in particolare dal tipo di dati che gestisci e dalla funzionalità di cui hai bisogno.
Scegli OpenSearch quando:
- È necessaria una ricerca testuale avanzata: La tua applicazione richiede capacità di ricerca testuale sofisticate, inclusa la ricerca full-text, la ricerca fuzzy e l’analisi della ricerca in tempo reale. OpenSearch è adatto ad ambienti in cui la ricerca è integrata con requisiti di query complessi su diversi tipi di dati.
- Analisi e visualizzazione scalabili: Hai bisogno di una piattaforma che non solo gestisca la ricerca, ma fornisca anche potenti strumenti di analisi e visualizzazione. OpenSearch è ideale se devi eseguire analisi dei dati in tempo reale e visualizzare tali risultati, sfruttando OpenSearch Dashboards per insight completi sui dati.
- Integrazione del machine learning: I tuoi progetti traggono vantaggio dall’integrazione di modelli di machine learning direttamente nel framework di ricerca, soprattutto se lavori con applicazioni basate sull’AI che richiedono la generazione di embedding al volo e modelli di ricerca sofisticati come la ricerca semantica.
Scegli Deep Lake quando:
- Applicazioni ricche di contenuti multimediali: La tua applicazione si basa fortemente su contenuti multimediali come immagini, audio e video. Deep Lake è progettato per l’archiviazione, la gestione e il recupero efficienti dei dati multimediali, rendendolo perfetto per casi d’uso che coinvolgono un’elaborazione estesa dei media.
- Requisiti di ricerca vettoriale: Hai bisogno di un supporto solido per archiviare e cercare embedding vettoriali e i metadati associati. Deep Lake eccelle nella gestione dei dati vettoriali, offrendo funzionalità di ricerca specializzate che sono cruciali per applicazioni come sistemi di raccomandazione o piattaforme di scoperta dei contenuti.
- Integrazione con strumenti di IA: Il tuo sviluppo coinvolge la Retrieval Augmented Generation (RAG) o applicazioni di IA simili che richiedono un’integrazione fluida con strumenti come LangChain e LlamaIndex. Deep Lake è progettato per facilitare queste integrazioni, ottimizzando la creazione e la distribuzione di soluzioni basate sull’IA.
Quando scegliere un database vettoriale specializzato?
Sebbene OpenSearch e Deep Lake offrano funzionalità di ricerca vettoriale, 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 costruiti 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), ingestion in tempo reale e scalabilità distribuita per prestazioni elevate in ambienti dinamici.
D’altra parte, sistemi general-purpose come OpenSearch e Deep Lake sono adatti quando la ricerca vettoriale non è l’obiettivo principale e si gestiscono 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 legato all’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.
Usare 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 dei 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) utilizzando i propri dataset, e di determinare quello più adatto ai loro casi d’uso. Usando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali invece di affidarsi a dichiarazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con 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 funzionalità e 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 di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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