OpenSearch vs Vearch: 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 importanti database con capacità di ricerca vettoriale: OpenSearch e Vearch. 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.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare OpenSearch e Vearch, 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 di IA, consentendo analisi e 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 delle 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 (LLM) fornendo conoscenze esterne 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.
OpenSearch è una suite open source di ricerca e analisi con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo; Vearch è un database vettoriale purpose-built.
Che cos'è OpenSearch? Una panoramica
OpenSearch è una robusta suite open-source di ricerca e analisi 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 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 (ricerca per parole chiave) altamente scalabili ed efficienti, rendendolo ideale per gestire grandi dataset. Con le sue versioni più recenti, 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 serie di metodi di ricerca potenziati dal 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 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.
Gli aggiornamenti recenti hanno ulteriormente avanzato la funzionalità di OpenSearch, introducendo funzionalità come la ricerca vettoriale ottimizzata per disco, quantizzazione binaria e codifica dei vettori in byte nelle ricerche k-NN. Queste aggiunte, insieme ai miglioramenti nell’elaborazione dei task 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 livello per gli sviluppatori che necessitano di capacità di ricerca avanzate nelle loro applicazioni.
Che cos’è Vearch? Una panoramica
Vearch è uno strumento per sviluppatori che creano applicazioni di IA che necessitano di ricerche di similarità rapide ed efficienti. È come un database potenziato, ma invece di archiviare dati normali, è progettato per gestire quei complessi embedding vettoriali che alimentano gran parte della tecnologia di IA moderna.
Una delle cose più interessanti di Vearch è la sua ricerca ibrida. Puoi cercare per vettori (pensa a trovare immagini o testi simili) e anche filtrare in base a dati normali come numeri o testo. Quindi puoi fare ricerche complesse come “trova prodotti simili a questo, ma solo nella categoria elettronica e sotto i 500 $”. È anche veloce: parliamo di ricerche su un corpus di milioni di vettori in millisecondi.
Vearch è progettato per crescere con le tue esigenze. Usa una configurazione a cluster, come un team di computer che lavorano insieme. Hai diversi tipi di nodi (master, router e partition server) che gestiscono compiti diversi, dalla gestione dei metadati all’archiviazione e al calcolo dei dati. Questo consente a Vearch di scalare orizzontalmente ed essere affidabile man mano che i tuoi dati crescono. Puoi aggiungere più macchine per gestire più dati o traffico senza fatica.
Per gli sviluppatori, Vearch ha alcune funzionalità utili che semplificano la vita. Puoi aggiungere dati al tuo indice in tempo reale, così i risultati di ricerca sono sempre aggiornati. Supporta più campi vettoriali in un singolo documento, il che è utile per dati complessi. C’è anche un SDK Python per sviluppo e test rapidi. Vearch è flessibile con i metodi di indicizzazione (IVFPQ e HNSW) e supporta sia versioni CPU sia GPU, così puoi ottimizzare per il tuo hardware e caso d’uso specifici. Che tu stia creando un sistema di raccomandazione, una ricerca di immagini simili o qualsiasi app di IA che richieda un matching di similarità rapido, Vearch ti offre gli strumenti per realizzarlo in modo efficiente.
Confronto tra OpenSearch e Vearch: differenze chiave per la GenAI
Metodologia di ricerca
OpenSearch ora incorpora capacità avanzate di ricerca vettoriale accanto alla sua tradizionale ricerca basata su testo, supportando una varietà di metodi di ricerca potenziati dal machine learning come k-NN, modelli semantici e di ricerca ibrida. Questi miglioramenti consentono una gestione efficiente delle applicazioni basate sull’IA, permettendo la generazione dinamica di embedding e query di ricerca sofisticate integrate direttamente nel framework di ricerca.
Vearch è specializzato in ricerche di similarità rapide ed efficienti per applicazioni AI, combinando il filtraggio di dati vettoriali e tradizionali nelle ricerche ibride. Ciò consente capacità di interrogazione complesse, come la ricerca su più campi vettoriali e scalari, ottimizzate per il recupero rapido di elementi simili basati su embedding vettoriali.
Gestione dei dati
OpenSearch gestisce un'ampia gamma di tipi di dati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. È ben attrezzato per gestire grandi dataset con funzionalità come la ricerca vettoriale ottimizzata per disco e la quantizzazione binaria, rendendolo altamente adattabile a diversi carichi di lavoro di ricerca e analisi.
Vearch è ottimizzato per i dati vettoriali, in particolare i vettori di embedding utilizzati nei modelli di machine learning. Supporta strutture dati complesse, consentendo più campi vettoriali per documento e l'indicizzazione dei dati in tempo reale, garantendo che il database rimanga aggiornato e rifletta i dati più recenti.
Scalabilità e prestazioni
OpenSearch è progettato per un'elevata scalabilità, gestendo efficacemente grandi dataset tramite il calcolo distribuito e fornendo miglioramenti che ottimizzano sia le prestazioni delle query di ricerca sia l'elaborazione delle attività di machine learning.
Vearch impiega un'architettura basata su cluster con diversi tipi di nodi che gestiscono funzioni specifiche—master, router e partition server—il che gli consente di scalare orizzontalmente in modo efficiente con la crescita dei dati e delle richieste di query. Supporta ambienti sia CPU sia GPU, migliorando la sua adattabilità a varie configurazioni hardware.
Flessibilità e personalizzazione
OpenSearch offre un'ampia personalizzazione tramite i suoi plugin e una community di supporto che contribuisce continuamente al suo sviluppo. Questo garantisce che OpenSearch possa essere adattato per soddisfare esigenze applicative specifiche e requisiti di integrazione.
Vearch fornisce diversi metodi di indicizzazione e la flessibilità per ottimizzare le operazioni di ricerca in base alle configurazioni hardware. Offre un SDK Python per una facile integrazione nei workflow di sviluppo, rendendolo adatto agli sviluppatori per lo sviluppo rapido di applicazioni.
Integrazione ed ecosistema
OpenSearch dispone di un ampio ecosistema di integrazione, supportato da numerosi strumenti per la visualizzazione dei dati, il logging e la raccolta dati lato server. La sua continua evoluzione è sostenuta da una community dinamica e collaborativa.
Vearch si integra bene con gli stack di sviluppo AI moderni, offrendo funzionalità come l'indicizzazione in tempo reale e il supporto per più campi vettoriali, fondamentali per gli sviluppatori che creano applicazioni AI sofisticate.
Facilità d'uso
OpenSearch potrebbe avere una curva di apprendimento leggermente più ripida a causa delle sue funzionalità estese, ma è ben supportato da una documentazione completa e da una community attiva.
Vearch, con il suo SDK Python e l'attenzione alle applicazioni AI, è progettato per essere user-friendly per gli sviluppatori che lavorano nell'ambito dell'AI, fornendo strumenti e funzionalità che semplificano lo sviluppo di applicazioni di ricerca basate sull'AI.
Considerazioni sui costi
OpenSearch, in quanto piattaforma open-source, può essere conveniente, sebbene i costi operativi possano variare ampiamente in base alle dimensioni e alla complessità del deployment.
Vearch è progettato per utilizzare le risorse in modo efficiente, offrendo potenzialmente risparmi sui costi nei deployment su larga scala, soprattutto quando si sfrutta la sua capacità di scalare on-demand in ambienti CPU e GPU.
Funzionalità di sicurezza
OpenSearch offre robuste funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli e audit trail, garantendo integrità dei dati e conformità.
I dettagli di Vearch sulla sicurezza sono meno specificati, ma probabilmente incorpora pratiche di sicurezza standard per proteggere i dati all'interno della sua architettura distribuita.
Quando scegliere OpenSearch e Vearch per GenAI
Scegli OpenSearch per GenAI quando:
- Esigenze complete di ricerca e analisi: Hai bisogno di una piattaforma robusta in grado di gestire la ricerca full-text, query complesse e analisi su un'ampia varietà di tipi di dati: strutturati, semi-strutturati e non strutturati. OpenSearch è ideale per ambienti in cui insight approfonditi e interazione con i dati tramite la ricerca sono cruciali.
- Visualizzazione dei dati in tempo reale: Il tuo progetto richiede funzionalità avanzate di visualizzazione dei dati integrate direttamente con la funzionalità di ricerca. OpenSearch Dashboards lo rende una scelta eccellente per monitorare, analizzare e visualizzare i dati in tempo reale.
- Scalabilità con funzionalità di ricerca avanzate: Hai bisogno di un sistema che scali in modo efficiente offrendo al contempo funzionalità di ricerca avanzate, tra cui la ricerca vettoriale e metodi di ricerca potenziati dal machine learning. La capacità di OpenSearch di gestire grandi dataset con ricerche ottimizzate per il disco e il suo dinamico supporto della community lo rendono un'opzione versatile per dataset in crescita e complessi.
- Applicazioni multiuso: La tua applicazione non è focalizzata esclusivamente sui dati vettoriali, ma richiede un potente motore di ricerca in grado di integrare più capacità di elaborazione e ricerca dei dati in un'unica piattaforma.
Scegli Vearch per GenAI quando:
- Ricerca di similarità guidata dall'AI: La tua applicazione ruota specificamente attorno a ricerche di similarità rapide ed efficienti, come nei sistemi di raccomandazione o nei sistemi di recupero di immagini. Vearch è ottimizzato per gestire grandi volumi di dati vettoriali, rendendolo particolarmente efficace per applicazioni che si basano fortemente sulle ricerche di similarità.
- Requisiti di ricerca ibrida: Devi eseguire ricerche complesse che combinano la similarità vettoriale con filtri di dati tradizionali. Vearch supporta ricerche ibride che possono filtrare simultaneamente per vettori e campi scalari, ideale per query sfumate come "trova elementi simili a questo ma con attributi specifici."
- Scalabilità nelle applicazioni AI: La tua applicazione richiede un database che possa scalare dinamicamente man mano che i dati vettoriali e i volumi di query crescono. La configurazione basata su cluster di Vearch e il supporto per ambienti sia CPU sia GPU lo rendono altamente scalabile ed efficiente per gestire enormi dataset vettoriali.
- Facile per gli sviluppatori per uno sviluppo AI rapido: Dai valore a cicli di sviluppo rapidi e richiedi un sistema facile da integrare e utilizzare nei workflow di sviluppo AI. L'SDK Python di Vearch e le opzioni di indicizzazione flessibili si rivolgono specificamente agli sviluppatori che lavorano nell'AI e nel machine learning, semplificando l'integrazione e la manutenzione di dati complessi.
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 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. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali 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 sulle prestazioni con i tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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