pgvector vs Clickhouse: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare pgvector e ClickHouse, 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 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 conoscenze esterne 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 per la ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
pgvector è un database tradizionale e ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne. Entrambi dispongono di funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
pgvector: panoramica e tecnologia di base
pgvector è un'estensione per PostgreSQL che aggiunge il supporto per le operazioni vettoriali. Consente agli utenti di archiviare e interrogare embedding vettoriali direttamente all'interno del loro database PostgreSQL, fornendo funzionalità di ricerca di similarità vettoriale senza la necessità di un database vettoriale separato.
Le caratteristiche principali di pgvector includono:
- Supporto per la ricerca del vicino più prossimo esatta e approssimata
- Integrazione con i meccanismi di indicizzazione di PostgreSQL
- Capacità di eseguire operazioni vettoriali come addizione e sottrazione
- Supporto per varie metriche di distanza (euclidea, coseno, prodotto interno)
pgvector, per impostazione predefinita, utilizza la ricerca esatta del vicino più prossimo, che garantisce un richiamo perfetto ma può essere più lenta per dataset di grandi dimensioni. Per ottimizzare le prestazioni, pgvector offre la possibilità di creare indici per la ricerca approssimata del vicino più prossimo. Questo approccio sacrifica parte dell'accuratezza in cambio di una velocità significativamente migliorata, il che è spesso un compromesso conveniente in molte applicazioni reali.
È importante notare che l'aggiunta di un indice approssimato può modificare i risultati delle query. Ciò è diverso dai tipici indici di database, che non influiscono sui risultati effettivamente restituiti. I due tipi di indici approssimati supportati da pgvector sono:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introdotto nella versione 0.5.0 di pgvector, HNSW è noto per le sue alte prestazioni e la qualità dei risultati. Costruisce una struttura a grafo multilivello che consente un attraversamento rapido durante le ricerche.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Questo metodo divide lo spazio vettoriale in cluster. Durante una ricerca, identifica prima i cluster più rilevanti e poi esegue una ricerca esatta all'interno di quei cluster. Questo può accelerare significativamente le ricerche in dataset di grandi dimensioni.
La scelta tra questi tipi di indice dipende dal tuo caso d'uso specifico, considerando fattori come la dimensione del dataset, la velocità di query richiesta e il compromesso accettabile in termini di accuratezza. HNSW generalmente offre prestazioni migliori ma può usare più memoria, mentre IVFFlat può essere più efficiente in termini di memoria ma potrebbe essere leggermente più lento o meno accurato in alcuni casi.
Quando implementi pgvector nel tuo progetto, prova a sperimentare con entrambi i tipi di indice e i loro parametri per trovare la configurazione ottimale per le tue esigenze specifiche. Questo processo di ottimizzazione può influire sulle prestazioni e sull'accuratezza delle tue operazioni di ricerca vettoriale.
Vuoi imparare come iniziare a usare pgvector? Dai un'occhiata a questo tutorial!
ClickHouse: Panoramica e nucleo
ClickHouse è un database OLAP open-source per analisi in tempo reale con pieno supporto SQL ed elaborazione rapida delle query. È ottimo per le query analitiche grazie alla pipeline di query completamente parallelizzata e può eseguire rapidamente la ricerca vettoriale. Ha un'elevata compressione (personalizzabile tramite codec), quindi può archiviare e interrogare grandi dataset. Uno dei suoi principali vantaggi è che può gestire dataset multi-TB senza essere vincolato dalla memoria, quindi è un ottimo strumento per gli utenti con grandi quantità di dati vettoriali. Supporta anche il filtraggio e l'aggregazione sui metadati, quindi puoi interrogare vettori e i loro metadati.
ClickHouse dispone di funzionalità di ricerca vettoriale tramite SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono come qualsiasi altra funzione SQL. Quindi puoi combinarle con il filtraggio e l'aggregazione tradizionali. Ottimo per casi d'uso in cui devi interrogare dati vettoriali insieme a metadati o altre informazioni. Ha anche indici sperimentali Approximate Nearest Neighbour (ANN) per corrispondenze più rapide (ma approssimative). E corrispondenza esatta tramite scansione lineare sulle righe con elaborazione parallela per velocità ed efficienza.
ClickHouse è ottimo per la ricerca vettoriale quando devi combinare la corrispondenza vettoriale con il filtraggio o l'aggregazione dei metadati. Soprattutto per dataset vettoriali molto grandi che devono essere elaborati in parallelo su più core CPU. ClickHouse è valido anche quando hai bisogno del supporto SQL e il tuo dataset vettoriale è troppo grande per stare in indici solo in memoria. Inoltre, se hai già dati correlati in ClickHouse o non vuoi imparare un altro strumento per gestire milioni di vettori, ClickHouse può farti risparmiare tempo e risorse. La corrispondenza esatta veloce e parallelizzata e la gestione di grandi dataset sono ciò in cui ClickHouse eccelle, quindi è pensato per utenti avanzati della ricerca.
ClickHouse è una piattaforma di uso generale per la ricerca vettoriale, soprattutto per grandi dataset che richiedono elaborazione parallela e quando combini la ricerca vettoriale con filtraggio e aggregazione basati su SQL. Non è valido quanto i database vettoriali specializzati per piccoli dataset vincolati dalla memoria o scenari ad alto QPS, ma può gestire query complesse inclusi i metadati, quindi è ottimo per gli sviluppatori che conoscono SQL e hanno bisogno di una ricerca vettoriale veloce.
pgvector vs ClickHouse per la ricerca vettoriale: qual è la differenza
Quando scegli tra pgvector e ClickHouse per la ricerca vettoriale, considera:
Metodologia di ricerca
pgvector supporta la ricerca dei vicini più prossimi esatta e approssimativa. Ha indicizzazione HNSW e IVFFlat per la ricerca approssimativa e varie metriche di distanza (euclidea, coseno, prodotto interno). ClickHouse offre ricerca vettoriale tramite funzioni SQL. Corrispondenza esatta con elaborazione parallela e ANN sperimentali.
pgvector estende PostgreSQL per le operazioni vettoriali, archivia gli embedding vettoriali nel database PostgreSQL. ClickHouse gestisce dati strutturati e semi-strutturati, combina la ricerca vettoriale con il filtraggio e l’aggregazione dei metadati.
Scalabilità e prestazioni
La ricerca esatta di pgvector può essere più lenta per dataset di grandi dimensioni, ma la sua indicizzazione approssimata è più veloce per dataset di grandi dimensioni. ClickHouse è progettato per dataset multi-TB e dispone di una pipeline di query completamente parallelizzata. Non è limitato dalla memoria e può gestire grandi quantità di dati vettoriali.
Flessibilità e personalizzazione
pgvector si integra con le funzionalità esistenti di PostgreSQL e dispone di operazioni vettoriali come addizione e sottrazione. ClickHouse offre supporto SQL completo e può combinare il matching vettoriale con le normali operazioni SQL.
Integrazione ed ecosistema
pgvector si integra con l’ecosistema PostgreSQL, utile per progetti che utilizzano già PostgreSQL. ClickHouse è un database OLAP standalone, utile per progetti che necessitano di analisi in tempo reale insieme alla ricerca vettoriale.
Facilità d’uso
pgvector è familiare se usi già PostgreSQL, ma richiede la comprensione delle operazioni vettoriali e delle opzioni di indicizzazione. ClickHouse usa la sintassi SQL per le operazioni vettoriali, ma ha una curva di apprendimento più ripida se non hai familiarità con i database OLAP.
Costo
pgvector può utilizzare l’infrastruttura PostgreSQL esistente, può ridurre i costi se usi già PostgreSQL. ClickHouse richiede un’infrastruttura separata, ma può ridurre i costi di archiviazione grazie all’elevata compressione.
Sicurezza
pgvector eredita le funzionalità di sicurezza di PostgreSQL e beneficia dell’ecosistema di sicurezza PostgreSQL. ClickHouse ha funzionalità di sicurezza integrate, ma richiede configurazione aggiuntiva per la sicurezza di livello enterprise.
Quando usare ciascuno
pgvector è la scelta giusta quando stai già usando PostgreSQL e vuoi aggiungere la ricerca vettoriale alla tua configurazione di database relazionale esistente. È perfetto per progetti che devono integrare operazioni vettoriali con dati relazionali, soprattutto con dataset di dimensioni moderate. pgvector è ottimo quando hai bisogno di un controllo preciso sulle operazioni vettoriali e vuoi sfruttare l’ecosistema e le funzionalità di PostgreSQL.
ClickHouse è la scelta migliore per dataset vettoriali molto grandi, soprattutto quando hai bisogno di combinare la ricerca vettoriale con SQL complesso e analisi in tempo reale. È ideale per progetti con dataset multi-terabyte che richiedono elaborazione analitica ad alte prestazioni e ricerca vettoriale. ClickHouse è particolarmente utile quando devi cercare vettori con ampio filtraggio e aggregazione dei metadati.
Riepilogo
pgvector è ottimo per la ricerca vettoriale con PostgreSQL, un territorio familiare per gli utenti PostgreSQL e un’integrazione fluida con i dati relazionali. ClickHouse è ottimo per dataset enormi, ricerca vettoriale ad alte prestazioni e capacità analitiche. Scegli tra questi in base al tuo caso d’uso, alla dimensione dei dati, all’infrastruttura esistente e alla necessità di combinare la ricerca vettoriale con query complesse. Usa pgvector per progetti basati su PostgreSQL con dati moderati e ClickHouse per grandi carichi di lavoro analitici con ricerca vettoriale.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di pgvector e ClickHouse, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d’uso specifico. Uno strumento che può assistere in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e pattern di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti, ma distinti, alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per gli 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 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 comunità 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 database vettoriali più diffusi nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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