OpenSearch vs Rockset: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l'evoluzione delle applicazioni guidate dall'AI, l'importanza delle capacità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sopravvalutata. Questo post del blog discuterà due database importanti con capacità di ricerca vettoriale: OpenSearch e Rockset. 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 OpenSearch e Rockset, 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. Abilitando ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni AI, consentendo 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 di 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 large language models (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'AI.
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 add-on di ricerca vettoriale capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
OpenSearch è una suite open source di ricerca e analisi con ricerca vettoriale come add-on; Rockset è un database di ricerca e analisi in tempo reale con ricerca vettoriale come add-on.
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 strutturati e semi-strutturati a non strutturati. Lanciata nel 2021 come fork guidato dalla community da 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 (ricerca per parole chiave) altamente scalabili ed efficienti, rendendolo ideale per gestire grandi set di dati. Con le sue versioni più recenti, OpenSearch ha ampliato significativamente le sue capacità di ricerca includendo la ricerca vettoriale tramite plugin aggiuntivi, essenziale per costruire applicazioni basate sull'IA. 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, ricerca neurale sparsa 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 al momento dell'ingestione dei dati. Questa integrazione non solo semplifica i processi, ma migliora anche in modo marcato la pertinenza e l'efficienza della ricerca.
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 analisi completa, scalabile e adattabile che si distingue come una scelta di primo livello per gli sviluppatori che necessitano di capacità di ricerca avanzate nelle proprie applicazioni.
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analisi in tempo reale per dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Il suo punto di forza è l'ingestione, l'indicizzazione e l'interrogazione dei dati in tempo reale, quindi è ottimo per le applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l'ingestione di dati in streaming sia in blocco, può elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture (CDC) in 1-2 secondi.
Una delle funzionalità chiave di Rockset è il Converged Indexing basato su RocksDB mutabile. Questo consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati, quindi è super efficiente per scenari in cui i dati cambiano frequentemente. Rockset può gestire documenti fino a 40MB e supporta dimensionalità vettoriale fino a 200.000, quindi è adatto a un'ampia gamma di casi d'uso di embedding vettoriali.
Rockset integra la ricerca vettoriale nel core. Supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità. Rockset è agnostico rispetto all'algoritmo, quindi puoi scegliere la tua implementazione di ricerca. L'ottimizzatore basato sui costi può scegliere dinamicamente tra i metodi di ricerca KNN e ANN per prestazioni ottimali.
Ciò che rende Rockset unico per la ricerca vettoriale è il Converged Index, che combina ricerca, ANN, indici colonnari e di riga in uno solo. Questo significa che puoi gestire un'ampia gamma di pattern di query out of the box. Rockset supporta anche il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida. L'ottimizzatore sceglierà il percorso di query più efficiente. Può cercare su più campi ANN, supporta modelli multi-modali e dispone sia di API SQL sia REST per l'interfaccia di query.
Confronto tra OpenSearch e Rockset: differenze chiave per GenAI
Metodologia di ricerca
OpenSearch ha avanzato significativamente le sue capacità di ricerca, integrando Apache Lucene con potenti funzionalità di ricerca vettoriale. Ora supporta una gamma di metodi di ricerca basati sul machine learning, tra cui k-NN, ricerca semantica e modelli ibridi. Questa integrazione consente applicazioni sofisticate basate sull'IA con generazione di embedding al volo e maggiore efficienza di ricerca, adatte alla gestione di set di dati diversi e di grandi dimensioni.
Rockset si concentra sulla ricerca e sull'analisi in tempo reale, con particolare attenzione alla gestione di flussi di dati ad alta velocità e feed di change data capture. Integra tecniche avanzate di indicizzazione e interrogazione come il Converged Indexing e supporta sia ricerche KNN sia ANN, utilizzando un indice FAISS distribuito per la ricerca vettoriale. Questo lo rende eccezionalmente abile nel fornire insight aggiornati al secondo per applicazioni in tempo reale.
Gestione dei dati
OpenSearch gestisce efficacemente dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, offrendo ampie capacità di elaborazione dei dati che vengono continuamente migliorate con funzionalità come la ricerca vettoriale ottimizzata per disco e la quantizzazione binaria. Queste funzionalità gli consentono di gestire scenari di dati complessi e grandi volumi di dati in modo efficiente.
Rockset è progettato per gestire sia dati strutturati sia non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Eccelle negli scenari in cui i dati cambiano frequentemente, grazie al suo Converged Indexing mutabile basato su RocksDB, che consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati. Questa capacità supporta un'ampia gamma di casi d'uso degli embedding vettoriali, inclusi documenti fino a 40MB e dimensionalità vettoriale fino a 200.000.
Scalabilità e prestazioni
OpenSearch è altamente scalabile, progettato per gestire grandi dataset in ambienti distribuiti. I suoi più recenti miglioramenti nella ricerca vettoriale e nell'elaborazione di task di machine learning ne migliorano ulteriormente le prestazioni per query complesse e grandi volumi di dati.
Rockset offre scalabilità in tempo reale ed è costruito per gestire efficacemente un'elevata velocità dei dati attraverso la sua innovativa infrastruttura di indicizzazione e interrogazione. La sua capacità di scegliere dinamicamente tra metodologie di ricerca in base all'ottimizzazione delle prestazioni lo rende altamente scalabile ed efficiente per l'analisi in tempo reale.
Flessibilità e personalizzazione
OpenSearch offre ampie opzioni di personalizzazione tramite i suoi plugin e la sua natura open-source, consentendo agli sviluppatori di adattare estensivamente il sistema alle proprie esigenze specifiche.
Rockset offre anche una notevole flessibilità, soprattutto nelle operazioni sui dati in tempo reale. Supporta più campi vettoriali e capacità di ricerca ibrida, e il suo ottimizzatore basato sui costi migliora le prestazioni delle query selezionando in modo intelligente i percorsi di query più efficienti.
Integrazione ed ecosistema
OpenSearch beneficia di una comunità ampia e solidale, integrandosi bene con vari strumenti e piattaforme, specialmente quelli progettati per la visualizzazione dei dati e l'analisi dei log.
Rockset si integra perfettamente con varie fonti di dati sia per l'ingestione di dati in streaming sia in blocco. Le sue API SQL e REST facilitano un'integrazione semplice con altri sistemi, rendendolo compatibile con un'ampia gamma di applicazioni e workflow.
Facilità d'uso
OpenSearch continua a evolversi, supportato da una documentazione completa e da una comunità che aiuta a ridurne la curva di apprendimento, nonostante le sue capacità sofisticate.
Rockset enfatizza la facilità d'uso negli scenari di dati in tempo reale, supportato da documentazione dettagliata e funzionalità pensate per gli sviluppatori come un SDK Python, che semplifica l'integrazione e l'utilizzo in applicazioni basate sull'AI.
Considerazioni sui costi
OpenSearch può essere conveniente per implementazioni autogestite, ma può comportare costi più elevati in implementazioni più grandi basate su cloud a causa della sua ampia funzionalità.
Rockset, essendo completamente gestito, comporta generalmente costi operativi più elevati, ma offre risparmi significativi in termini di overhead di gestione e tempi di deployment, specialmente negli scenari di analisi in tempo reale.
Funzionalità di sicurezza
OpenSearch include solide misure di sicurezza come crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli e audit trail, adatte a proteggere dati sensibili e garantire la conformità.
Rockset incorpora anche solide pratiche di sicurezza, sebbene dettagli specifici come crittografia e controllo degli accessi non siano stati approfonditi; probabilmente aderisce agli standard di settore per garantire la sicurezza dei dati nel suo ambiente di analisi in tempo reale.
Quando scegliere OpenSearch e Rockset per GenAI
Decidere quando scegliere OpenSearch rispetto a Rockset dipende in larga misura dalle tue esigenze specifiche, in particolare per quanto riguarda la natura dei tuoi dati, i requisiti in tempo reale delle tue applicazioni e la complessità delle tue esigenze di ricerca e query.
Scegli OpenSearch per GenAI quando:
- Esigenze di ricerca complesse: Hai bisogno di capacità di ricerca sofisticate su vari tipi di dati, incluse ricerche full-text, semantiche, vettoriali e ibride. OpenSearch è ideale per applicazioni che richiedono query complesse e funzionalità di ricerca estese integrate in grandi set di dati.
- Gestione di dati diversificati: Il tuo sistema deve gestire dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati all'interno di un'unica piattaforma. La flessibilità di OpenSearch lo rende adatto ad ambienti in cui l'ingestione e l'elaborazione di dati vari sono critiche.
- Scalabilità con personalizzazione: Cerchi una soluzione che offra sia scalabilità orizzontale sia ampie opzioni di personalizzazione tramite plugin e contributi della community. OpenSearch è particolarmente adatto per organizzazioni che vogliono adattare il proprio motore di ricerca e analisi a casi d'uso specifici o integrarlo profondamente con i sistemi esistenti.
- Visualizzazione avanzata dei dati: Hai bisogno di strumenti integrati di analisi e visualizzazione dei dati per l'esplorazione approfondita dei dati e insight in tempo reale. OpenSearch Dashboards fornisce un'interfaccia potente per visualizzare e interagire con i dati.
Scegli Rockset per GenAI quando:
- Requisiti di analisi in tempo reale: La tua applicazione richiede capacità di ingestione e interrogazione dei dati ultra-rapide per analisi in tempo reale. Rockset è ottimizzato per scenari che richiedono insight immediati da dati in streaming, feed di change data capture o risposte rapide alle query.
- Gestione efficiente di dati ad alta velocità: Gestisci flussi di eventi ad alta velocità o hai bisogno di un sistema in grado di elaborare e indicizzare i dati quasi istantaneamente. L'indicizzazione in tempo reale di Rockset e la sua capacità di gestire aggiornamenti frequenti dei dati lo rendono estremamente efficace per ambienti di dati dinamici.
- Esigenze di query ibride: Hai bisogno di un sistema in grado di eseguire ricerche ibride complesse combinando ricerca vettoriale e filtri di dati tradizionali. L'indicizzazione convergente e il sofisticato ottimizzatore di query di Rockset sono pensati per applicazioni che combinano ricerca vettoriale con query SQL, offrendo flessibilità ed efficienza.
- Scalabilità cloud-native: Preferisci una soluzione completamente gestita e cloud-native che si scala automaticamente senza un overhead operativo significativo. L'architettura di Rockset è progettata per scalare dinamicamente negli ambienti cloud, rendendolo ideale per aziende che devono scalare rapidamente in base alla domanda.
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 determinare quello più adatto ai loro 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 distribuito 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 impegnata a migliorarne le funzionalità e le 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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