OpenSearch vs Vald: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Man mano che le applicazioni basate sull'IA evolvono, 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 Vald. Ciascuno offre capacità solide 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 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 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 large language models (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 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 di ricerca vettoriale capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
OpenSearch è una suite open source di ricerca e analisi con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo; Vald è un motore di ricerca di vettori densi.
Che cos'è OpenSearch? Una panoramica
OpenSearch è una solida suite open-source di ricerca e analisi che gestisce un'ampia varietà di tipi di dati, da dati strutturati e semi-strutturati a dati non strutturati. Lanciata nel 2021 come fork guidato dalla community 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 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 in modo significativo 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 ibrida. Questi miglioramenti integrano i modelli neurali direttamente nel framework di ricerca, consentendo la generazione di embedding e la ricerca al momento dell’ingestione dei dati. Questa integrazione non solo semplifica i processi, ma migliora anche in modo significativo la pertinenza e l’efficienza della ricerca.
Aggiornamenti recenti hanno ulteriormente migliorato le 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 dei task di machine learning e nelle prestazioni delle query di ricerca, riconfermano OpenSearch come uno strumento all’avanguardia per sviluppatori e aziende che puntano 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 scelta primaria per gli sviluppatori che necessitano di funzionalità di ricerca avanzate nelle proprie applicazioni.
Che cos’è Vald? Una panoramica
Vald è uno strumento potente per effettuare ricerche molto rapidamente in enormi quantità di dati vettoriali. È progettato per gestire miliardi di vettori e può crescere facilmente man mano che aumentano le tue esigenze. L’aspetto interessante di Vald è che utilizza 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 crea un indice, tutto deve fermarsi. Ma Vald è intelligente: distribuisce l’indice su macchine diverse, così le ricerche possono continuare anche mentre l’indice viene aggiornato. Inoltre, Vald esegue automaticamente il backup dei dati dell’indice, quindi non devi preoccuparti di perdere tutto se qualcosa va storto.
Vald è ottimo nell’adattarsi a diverse configurazioni. 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, quindi 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. Memorizza copie di ciascun indice su macchine diverse. Questo significa che se una macchina ha un problema, le tue ricerche possono comunque funzionare correttamente. Vald bilancia automaticamente queste copie, quindi non devi preoccupartene. Tutto questo rende Vald una scelta solida per gli sviluppatori che devono effettuare ricerche in enormi quantità di dati vettoriali in modo rapido e affidabile.
Confronto tra OpenSearch e Vald: differenze chiave per GenAI
Metodologia di ricerca
OpenSearch continua a evolvere le sue solide funzionalità di ricerca basate su Apache Lucene. Ora incorpora funzionalità avanzate di ricerca vettoriale accanto alle tradizionali ricerche basate su testo, inclusi metodi basati sul machine learning come k-NN, ricerche semantiche e multimodali. Questi miglioramenti sono progettati per aumentare la pertinenza e l’efficienza delle ricerche integrando i modelli neurali direttamente nel framework di ricerca, consentendo la generazione di embedding al volo.
Vald utilizza un algoritmo ad alte prestazioni, NGT (Neighborhood Graph and Tree for Indexing High-dimensional Data), per ricerche di similarità efficienti, rendendolo eccezionalmente veloce nella gestione dei dati vettoriali. Vald supporta l’indicizzazione continua anche mentre le ricerche sono in corso, grazie alla sua natura distribuita, che evita tempi di inattività durante gli aggiornamenti degli indici e migliora l’efficienza complessiva della ricerca.
Gestione dei dati
OpenSearch è versatile nella gestione di un’ampia gamma di tipi di dati, dai dati strutturati e semi-strutturati a quelli non strutturati. I suoi aggiornamenti più recenti includono la ricerca vettoriale ottimizzata per disco, la quantizzazione binaria e la codifica di vettori di byte, che aumentano significativamente la sua capacità di gestire efficacemente grandi set di dati, rendendolo ideale per applicazioni complesse basate sull’AI.
Vald è ottimizzato per gestire enormi volumi di dati vettoriali ad alta dimensionalità, con particolare attenzione alla scalabilità e alle prestazioni in tempo reale. Dispone di replica e bilanciamento automatici degli indici su più macchine, garantendo alta disponibilità e affidabilità nella gestione di miliardi di vettori.
Scalabilità e prestazioni
OpenSearch è altamente scalabile e supporta facilmente distribuzioni su larga scala. La sua architettura gli consente di distribuire dati ed elaborazione su più nodi in modo efficiente, mantenendo le prestazioni anche sotto carichi elevati.
Vald offre funzionalità di scalabilità eccezionali, progettate per espandersi senza problemi con l’aumentare delle esigenze computazionali. La sua architettura cloud-native e il supporto per la replica degli indici su più nodi assicurano la capacità di gestire estesi set di dati vettoriali con latenza minima.
Flessibilità e personalizzazione
OpenSearch fornisce ampie opzioni di personalizzazione tramite plugin e un approccio dinamico allo sviluppo delle funzionalità guidato dalla community. Ciò consente agli utenti di adattare il sistema ai propri requisiti specifici, migliorando sia la funzionalità sia l’esperienza utente.
Vald offre ingestione ed esportazione dei dati personalizzabili, supportando varie configurazioni e integrazioni, in particolare con gRPC per una trasmissione efficiente dei dati. La sua architettura flessibile è adatta a diversi assetti operativi, soprattutto in ambienti cloud.
Integrazione ed ecosistema
OpenSearch vanta un ecosistema di integrazione completo che include strumenti avanzati di visualizzazione dei dati e funzionalità di raccolta dati lato server. Il supporto della community e gli aggiornamenti continui lo rendono una piattaforma solida per gli sviluppatori.
Vald è progettato per integrarsi bene nelle moderne infrastrutture cloud, offrendo funzionalità che completano la sua natura distribuita. È particolarmente abile nell’integrarsi in sistemi che richiedono elaborazione di dati vettoriali ad alta produttività e scalabile.
Facilità d’uso
OpenSearch presenta una curva di apprendimento moderata a causa delle sue ampie funzionalità, ma è supportato da una community attiva e da una documentazione completa, che facilitano l’adozione e la risoluzione dei problemi.
Vald è progettato per essere efficiente e affidabile nella gestione delle ricerche vettoriali, sebbene richieda una certa familiarità con la sua architettura specifica e con le tecnologie sottostanti come Kubernetes e NGT per un utilizzo ottimale.
Considerazioni sui costi
OpenSearch, come soluzione open-source, può essere conveniente, anche se distribuzioni più grandi possono comportare costi significativi legati alla scalabilità e alla gestione in ambienti cloud.
Il design di Vald riduce i costi di infrastruttura e manutenzione gestendo le risorse in modo efficiente e automatizzando molti aspetti della gestione dei dati e della gestione degli indici, offrendo potenzialmente risparmi sui costi nelle distribuzioni su larga scala.
Funzionalità di sicurezza
OpenSearch include solide misure di sicurezza come crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli e registrazione di audit, garantendo integrità dei dati e conformità agli standard di settore.
Vald probabilmente incorpora pratiche di sicurezza fondamentali tipiche delle applicazioni cloud-native, anche se dettagli specifici come crittografia e controllo degli accessi non sono stati approfonditi.
Quando scegliere OpenSearch e Vald per GenAI
La scelta tra OpenSearch e Vald dipende dalle esigenze specifiche della tua applicazione, in particolare per quanto riguarda i tipi di dati che stai gestendo e le funzionalità di ricerca di cui hai bisogno. Ecco una guida semplice su quando optare per ciascuno in base ai loro punti di forza:
Scegli OpenSearch per GenAI quando:
- Sono necessarie funzionalità avanzate di ricerca testuale: La tua applicazione richiede funzionalità sofisticate di ricerca full-text, incluse ricerche semantiche, per parole chiave e multimodali. OpenSearch è ideale per scenari in cui interrogazioni e analisi complesse basate sul testo sono fondamentali.
- Analytics e visualizzazione in tempo reale: Hai bisogno di un sistema che non solo gestisca la ricerca, ma fornisca anche potenti strumenti per analytics in tempo reale e visualizzazione dei dati. OpenSearch Dashboards sono particolarmente utili per monitorare, analizzare e rappresentare visivamente dati e metriche di ricerca.
- Tipi di dati diversi: La tua applicazione gestisce una combinazione di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. La flessibilità di OpenSearch nel gestire vari formati di dati lo rende adatto ad applicazioni che richiedono un’ampia capacità di ingestione dei dati.
- Piattaforma scalabile e completa: Cerchi una piattaforma di ricerca e analytics robusta e scalabile, con una community solida e supporto continuo allo sviluppo. OpenSearch offre un ampio supporto ai plugin e possibilità di personalizzazione, rendendolo adattabile a requisiti in evoluzione.
Scegli Vald per GenAI quando:
- Ricerca vettoriale ad alte prestazioni: La tua applicazione richiede specificamente la gestione e la ricerca in grandi volumi di dati vettoriali ad alta dimensionalità, come immagini o pattern complessi, dove la ricerca per similarità è più importante della ricerca per parole chiave o full-text.
- Scalabilità con grandi dataset vettoriali: Hai bisogno di un sistema che possa scalare in modo efficiente man mano che il tuo dataset cresce. Vald è progettato per gestire miliardi di vettori e fornisce scalabilità automatica, rendendolo adatto ad applicazioni che prevedono una rapida crescita del volume dei dati.
- Gestione efficiente delle risorse: La tua configurazione richiede una soluzione che minimizzi l’uso delle risorse mantenendo al contempo throughput elevato e bassa latenza nelle operazioni di ricerca vettoriale. Il design cloud-native di Vald e i meccanismi di indicizzazione efficienti forniscono una scalabilità conveniente.
- Indicizzazione e aggiornamenti in tempo reale: La tua applicazione richiede che l’indice di ricerca venga aggiornato in tempo reale senza downtime. Vald supporta l’indicizzazione continua anche durante la gestione delle query di ricerca, il che è fondamentale per dataset dinamici in cui vengono aggiunti frequentemente nuovi dati.
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 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 a dichiarazioni di marketing o evidenze aneddotiche.
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 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 sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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