pgvector vs Deeplake: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare pgvector e Deeplake, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare ed eseguire query su 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 analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti per l'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.
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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
pgvector è un database tradizionale con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Deep Lake è un data lake ottimizzato per embedding vettoriali. 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 ed eseguire query sugli embedding vettoriali direttamente all'interno del loro database PostgreSQL, fornendo funzionalità di ricerca per 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 approssimativa
- Integrazione con i meccanismi di indicizzazione di PostgreSQL
- Possibilità 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 grandi set di dati. Per ottimizzare le prestazioni, pgvector offre la possibilità di creare indici per la ricerca approssimativa del vicino più prossimo. Questo approccio scambia una parte dell'accuratezza con una velocità significativamente migliorata, che è spesso un compromesso vantaggioso in molte applicazioni reali.
È importante notare che l'aggiunta di un indice approssimativo può modificare i risultati delle query. Questo è diverso dai tipici indici di database, che non influenzano i risultati effettivi restituiti. I due tipi di indici approssimativi supportati da pgvector sono:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introdotto nella versione 0.5.0 di pgvector, HNSW è noto per le sue elevate 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 tali 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 offre generalmente prestazioni migliori ma può utilizzare 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 relativi 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!
Che cos'è Deep Lake? Una panoramica
Deep Lake è un sistema di database specializzato progettato per gestire l'archiviazione, la gestione e l'interrogazione di dati vettoriali e multimediali, come immagini, audio, video e altri tipi di dati non strutturati, che sono sempre più utilizzati nelle applicazioni di IA e machine learning. Deep Lake può essere utilizzato come data lake e come vector store:
Deep Lake come Data Lake: Deep Lake consente l'archiviazione e l'organizzazione efficienti di dati non strutturati, come immagini, audio, video, testo, formati di imaging medico come NIfTI e metadati, in un formato controllato da versioni progettato per migliorare le prestazioni del deep learning. Permette agli utenti di interrogare e visualizzare rapidamente i propri dataset, facilitando la creazione di set di addestramento di alta qualità.
Deep Lake come Vector Store: Deep Lake fornisce una soluzione robusta per archiviare e cercare embedding vettoriali e i relativi metadati associati, inclusi file di testo, JSON, immagini, audio e video. Puoi archiviare i dati localmente, nel tuo ambiente cloud preferito o nello storage gestito di Deep Lake. Deep Lake offre inoltre un'integrazione fluida con strumenti come LangChain e LlamaIndex, consentendo agli sviluppatori di creare facilmente applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Differenze principali
Metodologia di ricerca:
pgvector utilizza algoritmi di ricerca del vicino più prossimo esatti e approssimati. Supporta gli indici HNSW e IVFFlat per la ricerca approssimata. Deep Lake impiega vari algoritmi di ricerca ottimizzati per dati vettoriali e multimediali.
Gestione dei dati:
pgvector lavora con embedding vettoriali all'interno di PostgreSQL. È ideale per dati strutturati e rappresentazioni vettoriali. Deep Lake gestisce diversi tipi di dati, inclusi immagini, audio, video e testo. Eccelle con dati non strutturati e semi-strutturati.
Scalabilità e prestazioni:
pgvector sfrutta le funzionalità di scalabilità di PostgreSQL. Le prestazioni possono diminuire con dataset molto grandi. Deep Lake è costruito per dati su larga scala e offre opzioni di storage distribuito per prestazioni migliorate.
Flessibilità e personalizzazione:
pgvector consente la personalizzazione all'interno del framework di PostgreSQL. Puoi usare SQL per le query e le funzionalità di PostgreSQL. Deep Lake offre maggiore flessibilità per i dati multimediali. Supporta modelli di dati personalizzati e tipi di query per vari formati di dati.
Integrazione ed ecosistema:
pgvector si integra perfettamente con le applicazioni basate su PostgreSQL. Deep Lake funziona bene con strumenti AI/ML come LangChain e LlamaIndex. Supporta l'integrazione con il cloud storage.
Facilità d'uso:
pgvector è semplice per chi ha familiarità con PostgreSQL. Ha una curva di apprendimento moderata per le operazioni vettoriali. Deep Lake può richiedere una configurazione maggiore, ma offre strumenti per la visualizzazione e la gestione dei dati.
Considerazioni sui costi:
pgvector viene eseguito sull'infrastruttura PostgreSQL esistente, riducendo potenzialmente i costi. Deep Lake può avere costi operativi più elevati a causa delle sue funzionalità specializzate. Offre opzioni sia self-hosted sia gestite.
Funzionalità di sicurezza:
pgvector eredita le funzionalità di sicurezza di PostgreSQL, tra cui controllo degli accessi e crittografia. Deep Lake fornisce misure di sicurezza per il cloud storage e l'accesso ai dati. Le funzionalità specifiche possono variare in base al deployment.
Quando scegliere ciascuna tecnologia:
Scegli pgvector quando hai un database PostgreSQL esistente e devi aggiungere funzionalità di ricerca vettoriale per dati strutturati. È ideale per progetti che richiedono un'integrazione perfetta con sistemi basati su PostgreSQL e per dataset di dimensioni moderate in cui una ricerca vettoriale rapida e accurata all'interno del database è fondamentale. Opta per Deep Lake quando lavori con tipi di dati diversi, in particolare dati non strutturati come immagini, audio e video. È particolarmente adatto a workflow di machine learning che necessitano di archiviazione e recupero efficienti di grandi dataset multimediali, e ad applicazioni che richiedono funzionalità avanzate di ricerca vettoriale in contesti di AI.
Conclusione:
pgvector eccelle nell'aggiungere la ricerca vettoriale ai database PostgreSQL, offrendo solide prestazioni per le operazioni vettoriali all'interno di un ambiente SQL familiare. Deep Lake si distingue per la sua capacità di gestire tipi di dati diversi e fornisce funzionalità specializzate per workflow di AI e machine learning. La tua scelta dovrebbe dipendere dalle tue esigenze specifiche, inclusi l'infrastruttura attuale, i tipi di dati, la scala dei requisiti di ricerca vettoriale e la necessità di funzionalità AI specializzate. Considera l'esperienza del tuo team e la curva di apprendimento per ciascuna tecnologia. In definitiva, pgvector è ideale per sistemi basati su PostgreSQL che necessitano di funzionalità vettoriali, mentre Deep Lake eccelle nell'archiviazione e nella ricerca vettoriale dedicate per applicazioni orientate all'AI, soprattutto quelle che gestiscono dati multimediali.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di pgvector e Deeplake, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d'uso specifico. Uno strumento che può aiutare 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 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 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 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 usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi set di dati.
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.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
How Zilliz Ended Up at the Center of NVIDIA’s Unstructured Data Story at GTC 2026
If unstructured data is the context of AI, then the ceiling of AI applications will be set not just by models, but by how mature the infrastructure for unstructured data becomes.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
Vector Databases vs. Graph Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a graph database for complex relationship-based queries and network analysis.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.