OpenSearch vs MyScale: 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 database di rilievo con capacità di ricerca vettoriale: OpenSearch e MyScale. 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 si allinei meglio ai loro requisiti specifici.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare OpenSearch e MyScale, 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 efficienti ricerche di similarità, 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 (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sono disponibili sul mercato 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 componenti aggiuntivi per la ricerca vettoriale capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
OpenSearch è una suite di ricerca e analisi open source con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo; MyScale è un database basato su ClickHouse che combina ricerca vettoriale e analisi SQL.
Che cos'è OpenSearch? Una panoramica
OpenSearch è una solida suite di ricerca e analisi open-source che gestisce una vasta gamma di tipi di dati, da dati strutturati, semi-strutturati a non strutturati. Lanciata nel 2021 come fork guidato dalla comunità di Elasticsearch e Kibana, questa suite OpenSearch include l'archivio dati e 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 (keyword search) altamente scalabili ed efficienti, rendendolo ideale per gestire grandi set di dati. Con le sue versioni più recenti, OpenSearch ha ampliato significativamente le proprie capacità di ricerca includendo la vector search tramite plugin aggiuntivi, essenziale per creare applicazioni basate sull’AI. OpenSearch ora supporta una serie 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 significativo la pertinenza e l’efficienza della ricerca.
Gli aggiornamenti recenti hanno ulteriormente avanzato la funzionalità di OpenSearch, introducendo funzionalità come la ricerca vettoriale ottimizzata per disco, la quantizzazione binaria e la 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, 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 scelta primaria per gli sviluppatori che necessitano di funzionalità di ricerca avanzate nelle proprie applicazioni.
Cos’è MyScale? Una panoramica
MyScale è un database basato sul cloud costruito sopra il database open source ClickHouse, progettato per carichi di lavoro di AI e machine learning. Può gestire dati strutturati e vettoriali, analytics in tempo reale e machine learning. MyScale è focalizzato su serie temporali, vector search e full text search, quindi è adatto all’elaborazione in tempo reale e agli insight basati sull’AI. Utilizzando l’architettura di ClickHouse, MyScale è ad alte prestazioni e scalabile per l’AI.
Una delle caratteristiche chiave di MyScale è il supporto SQL nativo, che semplifica le query basate sull’AI integrando vector search, full text search e query SQL tradizionali in un unico sistema. Questo riduce la necessità di più strumenti e lo rende scalabile per l’AI. MyScale supporta e gestisce l’elaborazione analitica di dati sia strutturati sia vettorializzati su un’unica piattaforma, utilizzando un’architettura di database OLAP per operare su dati vettorializzati. Gli sviluppatori possono interagire con MyScale usando SQL, quindi è accessibile a tutti i programmatori che conoscono i database relazionali.
MyScale ha diversi tipi di indici vettoriali e metriche di similarità per supportare vari casi d’uso. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP) e similarità coseno. Il database dispone di più algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio set di parametri da ottimizzare. Il motore vettoriale proprietario MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, quindi supera i database vettoriali specializzati sia in termini di prestazioni sia di costi.
Combinando la funzionalità di un database SQL, di un database vettoriale e di un motore di ricerca full text in un unico sistema, MyScale riduce i costi di infrastruttura e manutenzione. Questa unificazione consente query e analytics congiunti sui dati e una singola base dati per le applicazioni AI. MyScale offre anche MyScale Telemetry per la piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed eseguire il debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro, in grado di gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database crescenti, mantenendo al contempo le prestazioni di calcolo e l’integrazione tra diversi tipi di dati.
Confronto tra OpenSearch e MyScale per GenAI
Metodologia di ricerca
OpenSearch si basa su Apache Lucene e si è evoluto fino a includere funzionalità di ricerca avanzate come la ricerca vettoriale, la ricerca semantica e i modelli ibridi, rendendolo altamente adattabile per applicazioni basate sull’IA. Ora incorpora metodi basati sul machine learning per la generazione di embedding al volo, migliorando l’accuratezza e la pertinenza dei risultati di ricerca.
MyScale, basato sull’architettura ClickHouse, offre anch’esso una solida capacità di ricerca, ma con un focus sull’integrazione di SQL con ricerche vettoriali e full-text. Questa integrazione rende MyScale particolarmente adatto ai carichi di lavoro di IA e machine learning, semplificando query complesse su diversi tipi di dati.
Gestione dei dati
OpenSearch gestisce un’ampia gamma di tipi di dati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, supportati da funzionalità come la ricerca vettoriale ottimizzata per disco e la quantizzazione binaria. La sua flessibilità consente l’elaborazione e l’archiviazione efficienti di vasti dataset.
MyScale si concentra su dati strutturati e vettoriali, sfruttando le capacità OLAP di ClickHouse per elaborare in modo efficiente dati di serie temporali, vettoriali e full-text. Supporta vari tipi di indici vettoriali e metriche di similarità, potenziando la sua capacità di gestire requisiti di dati specifici per l’IA.
Scalabilità e prestazioni
OpenSearch è progettato per la scalabilità, gestendo efficacemente grandi dataset in ambienti distribuiti. I suoi aggiornamenti più recenti migliorano la capacità di eseguire ricerche complesse senza sacrificare le prestazioni.
MyScale pone l’accento su prestazioni e scalabilità nelle applicazioni di IA, utilizzando algoritmi di indicizzazione avanzati e SSD NVMe per migliorare la densità dei dati e la velocità delle query. È progettato per superare i database vettoriali specializzati, offrendo una soluzione scalabile per insight moderni guidati dall’IA.
Flessibilità e personalizzazione
OpenSearch offre ampie opzioni di personalizzazione tramite i suoi plugin e una comunità dinamica, supportando un’ampia gamma di applicazioni e scenari di integrazione.
MyScale combina funzionalità di ricerca SQL, vettoriale e testuale in un unico sistema, riducendo la necessità di più strumenti e consentendo un’elevata personalizzazione nelle query di IA. Il suo supporto per molteplici algoritmi e parametri di indicizzazione fornisce ulteriore flessibilità per casi d’uso specifici.
Integrazione ed ecosistema
OpenSearch si integra con una varietà di strumenti e framework, beneficiando di una comunità forte e collaborativa che ne guida l’evoluzione continua.
MyScale fornisce capacità di integrazione fluide combinando diverse funzionalità di database in un unico sistema, facilitando una gestione più semplice e costi infrastrutturali ridotti. Include anche telemetria per il monitoraggio e il debugging, migliorando l’osservabilità del sistema.
Facilità d’uso
OpenSearch, con le sue funzionalità complete, può presentare una curva di apprendimento più ripida, sebbene sia supportato da una documentazione solida e da una comunità di supporto.
MyScale offre un’interfaccia SQL familiare, rendendolo accessibile ai programmatori abituati ai database relazionali, abbassando così potenzialmente la barriera d’ingresso per lo sviluppo di applicazioni basate sull’IA.
Considerazioni sui costi
OpenSearch può essere conveniente per distribuzioni autogestite, ma può comportare costi operativi più elevati per configurazioni grandi e distribuite.
MyScale afferma di ridurre i costi di infrastruttura e manutenzione unificando database SQL, vettoriali e testuali in un unico sistema, garantendo efficienza dei costi su larga scala.
Funzionalità di sicurezza
OpenSearch include funzionalità di sicurezza complete come crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli e registrazione degli audit, adatte ad applicazioni enterprise sicure.
I dettagli sulla sicurezza di MyScale non sono stati specificati, ma data la sua architettura avanzata, probabilmente include misure di sicurezza di base come crittografia e controllo degli accessi per proteggere i carichi di lavoro di IA e machine learning.
Questo confronto riflette ora accuratamente le capacità e le distinzioni di OpenSearch e MyScale, fornendo una prospettiva più chiara sulla loro idoneità per diverse esigenze applicative, specialmente nei contesti di AI e machine learning.
Quando scegliere Opensearch e MyScale per la GenAI
Scegli OpenSearch quando:
- Esigenze di ricerca complesse su vari tipi di dati: Hai bisogno di funzionalità di ricerca avanzate, tra cui ricerca full-text, ricerca semantica e ricerca vettoriale, su un mix di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
- Analisi e visualizzazione in tempo reale: La tua applicazione trae vantaggio dall'integrazione della ricerca con analisi e visualizzazioni in tempo reale, utilizzando OpenSearch Dashboards per insight interattivi sui dati.
- Operazioni di ricerca scalabili: Hai bisogno di una soluzione che scali in modo efficiente per gestire grandi dataset mantenendo al contempo prestazioni elevate in ambienti di calcolo distribuito.
- Funzionalità e supporto guidati dalla community: Dai valore a una community solida e collaborativa e a miglioramenti continui guidati da contributi open-source, assicurando che la piattaforma evolva con le tue esigenze.
Scegli MyScale quando:
- Carichi di lavoro di AI e machine learning: Il tuo focus è su applicazioni che utilizzano intensamente AI e machine learning, in particolare dove l'integrazione di SQL con la ricerca vettoriale e full-text è cruciale.
- Soluzione di database unificata: Preferisci un sistema unificato che combini le funzionalità di un database SQL, di un database vettoriale e di un motore di ricerca full-text, riducendo la complessità della gestione di più sistemi.
- Requisiti di alte prestazioni per grandi dataset: Hai bisogno di un database ottimizzato per le prestazioni, specialmente per dati di serie temporali e vettoriali, utilizzando algoritmi di indicizzazione avanzati e ottimizzazioni hardware come gli SSD NVMe.
- Facilità d'uso con SQL: Vuoi un database accessibile ai programmatori che hanno familiarità con SQL, rendendo più semplice sviluppare e mantenere query guidate dall'AI senza la ripida curva di apprendimento associata a sistemi più complessi.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato 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 le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset, e determinare quello più adatto ai loro casi d'uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive del database vettoriale anziché affidarsi ad affermazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la 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 le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati prestazionali 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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