pgvector vs MyScale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con il progredire dell’IA e delle tecnologie basate sui dati, scegliere un database vettoriale appropriato per la propria applicazione sta diventando sempre più importante. pgvector e MyScale sono due opzioni in questo ambito. Questo articolo confronta queste tecnologie per aiutarti a prendere una decisione informata per il tuo progetto.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare pgvector e MyScale, 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 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 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) e Weaviate
- 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. MyScale è un database costruito su ClickHouse che combina ricerca vettoriale e analisi SQL con funzionalità aggiuntive di ricerca vettoriale. 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 proprio database PostgreSQL, fornendo funzionalità di ricerca per similarità vettoriale senza la necessità di un database vettoriale separato.
Le funzionalità chiave di pgvector includono:
- Supporto per la ricerca esatta e approssimata del vicino più prossimo
- 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 una parte dell’accuratezza a favore di una velocità significativamente migliorata, un compromesso spesso utile in molte applicazioni reali.
È importante notare che l'aggiunta di un indice approssimativo può cambiare i risultati delle tue query. Questo è diverso dai tipici indici di database, che non influenzano i risultati effettivamente 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 alte prestazioni e la qualità dei risultati. Costruisce una struttura a grafo multi-livello 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 offre generalmente 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 messa a punto 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!
Cos'è MyScale? Panoramica e tecnologia di base
MyScale è un database basato su cloud costruito sopra il database open source ClickHouse, progettato per carichi di lavoro di AI e machine learning. Può gestire dati strutturati e vettoriali e analisi in tempo reale e machine learning. MyScale si concentra su serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full text, quindi è adatto per l'elaborazione in tempo reale e insight guidati dall'AI. Utilizzando l'architettura ClickHouse, MyScale è ad alte prestazioni e scalabile per l'AI.
Una delle caratteristiche chiave di MyScale è il supporto SQL nativo, che semplifica le query guidate dall'AI integrando ricerca vettoriale, ricerca full text e query SQL tradizionali in un unico sistema. Questo riduce la necessità di più strumenti e lo rende scalabile per l'AI. MyScale supporta e gestisce l'elaborazione analitica di dati sia strutturati sia vettorizzati su un'unica piattaforma utilizzando l'architettura di database OLAP per operare su dati vettorizzati. Gli sviluppatori possono interagire con MyScale usando SQL, quindi è accessibile a tutti i programmatori che hanno familiarità con i database relazionali.
MyScale dispone di molteplici tipi di indice vettoriale e metriche di similarità per supportare diversi casi d'uso. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP) e similarità coseno. Il database ha molteplici algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio insieme di parametri da ottimizzare. Il motore vettoriale proprietario MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, quindi supera i database vettoriali specializzati sia in termini di prestazioni sia di costi.
Combinando la funzionalità di un database SQL, di un database vettoriale e di un motore di ricerca full text in un unico sistema, MyScale riduce i costi di infrastruttura e manutenzione. Questa unificazione consente query e analisi congiunte dei dati e una singola base dati per applicazioni AI. MyScale dispone anche di MyScale Telemetry per la piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed eseguire il debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro in grado di gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database mantenendo al contempo prestazioni di calcolo e integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
pgvector offre indicizzazione HNSW e IVFFlat con metriche di distanza standard (euclidea, coseno, prodotto interno). MyScale fornisce più opzioni, tra cui MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, supportando le stesse metriche di distanza.
Gestione dei dati
pgvector eredita le capacità relazionali di PostgreSQL per la gestione dei dati strutturati. MyScale combina ricerca vettoriale, dati strutturati e ricerca full-text utilizzando un’architettura OLAP.
Scalabilità e prestazioni
pgvector funziona al meglio con dataset di dimensioni moderate, richiedendo ottimizzazione per scale più grandi. Il motore MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per una maggiore densità dei dati e dichiara prestazioni migliori rispetto ai database vettoriali specializzati.
Flessibilità e personalizzazione
pgvector si basa sulla flessibilità delle query di PostgreSQL. MyScale offre personalizzazione SQL e molteplici algoritmi di indicizzazione con parametri regolabili.
Integrazione ed ecosistema
pgvector si integra con le distribuzioni e gli strumenti PostgreSQL esistenti. MyScale fornisce supporto SQL nativo e strumenti di telemetria per il monitoraggio dei sistemi LLM.
Facilità d’uso
pgvector è semplice per gli utenti PostgreSQL. L’interfaccia SQL di MyScale lo rende accessibile agli sviluppatori che hanno familiarità con i database relazionali.
Quando scegliere pgvector
Scegli pgvector quando usi già PostgreSQL, hai bisogno di capacità di ricerca vettoriale di base, vuoi evitare di gestire più database e lavori con dataset di dimensioni moderate che non richiedono scalabilità complessa o operazioni vettoriali avanzate.
Quando scegliere MyScale
Scegli MyScale quando hai bisogno di opzioni avanzate di indicizzazione vettoriale, capacità combinate di ricerca vettoriale e full-text, scalabilità ad alte prestazioni per grandi dataset, monitoraggio integrato per sistemi LLM, oppure prevedi di gestire tipi di dati complessi che richiedono operazioni di query sofisticate.
Conclusione
pgvector eccelle nel fornire capacità di ricerca vettoriale all’interno di ambienti PostgreSQL, offrendo semplicità e integrazione con i flussi di lavoro esistenti. MyScale si distingue per le sue opzioni avanzate di indicizzazione, le capacità di ricerca combinate e le funzionalità di scalabilità. La tua scelta dovrebbe dipendere dalla tua infrastruttura attuale, dalla dimensione del dataset, dai requisiti di complessità della ricerca e dal fatto che tu abbia bisogno o meno di strumenti specializzati di monitoraggio AI e LLM.
Leggi questo per ottenere una panoramica di pgvector e MyScale, ma per valutarli devi farlo in base al tuo caso d’uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto di database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e i tuoi pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali in autonomia
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che hanno bisogno di sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e trovare quello più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
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 funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica VectorDBBench.
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