pgvector vs Rockset: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con il progredire dell'IA e delle tecnologie basate sui dati, la scelta di un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. pgvector e Rockset 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 Rockset, 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 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) 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 in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
pgvector è un database tradizionale con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Rockset, invece, è un database di ricerca e analisi con funzionalità di ricerca vettoriale aggiunte. 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 esatta e approssimativa 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, impiega 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 approssimativa del vicino più prossimo. Questo approccio scambia una parte dell'accuratezza con una velocità significativamente migliorata, che spesso rappresenta un compromesso vantaggioso in molte applicazioni reali.
È importante notare che l'aggiunta di un indice approssimativo può modificare i risultati delle tue 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 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 grandi dataset.
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 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 fine-tuning 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!
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analisi in tempo reale progettato per gestire sia dati strutturati sia non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Il suo punto di forza principale risiede nella capacità di acquisire, indicizzare ed eseguire query sui dati in tempo reale, rendendolo adatto ad applicazioni che richiedono insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l'acquisizione di dati in streaming sia in blocco, con la capacità di elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture (CDC) entro 1-2 secondi.
Una delle caratteristiche chiave di Rockset è la sua tecnologia Converged Indexing, basata su RocksDB mutabile. Ciò consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati, rendendolo altamente efficiente per scenari in cui i dati cambiano frequentemente. Rockset può gestire documenti di dimensioni fino a 40MB e supporta dimensionalità vettoriale fino a 200.000, rendendolo adatto a un'ampia gamma di applicazioni di embedding vettoriale.
Rockset integra le funzionalità di ricerca vettoriale come parte della sua funzionalità principale. Supporta sia i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) sia Approximate Nearest Neighbors (ANN), utilizzando un indice FAISS distribuito per la scalabilità. L'approccio di Rockset è indipendente dall'algoritmo, consentendo flessibilità nelle implementazioni di ricerca. Il suo ottimizzatore basato sui costi può scegliere dinamicamente tra i metodi di ricerca KNN e ANN per un'efficienza ottimale.
Ciò che distingue Rockset in termini di ricerca vettoriale è il suo Converged Index, che combina indici di ricerca, ANN, colonnari e per righe in un'unica struttura. Questo consente una gestione efficiente di un'ampia gamma di pattern di query out of the box. Rockset supporta anche il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida, con il suo ottimizzatore che determina il percorso di esecuzione della query più efficiente. Può eseguire ricerche su più campi ANN, supportando modelli multimodali, e offre sia API SQL sia REST per la flessibilità dell'interfaccia di query.
Differenze chiave
pgvector vs Rockset: Confronto della ricerca vettoriale
Metodologia di ricerca
pgvector supporta sia la ricerca esatta sia approssimativa del vicino più prossimo. Offre indici HNSW e IVFFlat per la ricerca approssimativa e utilizza metriche di distanza come euclidea, coseno e prodotto interno.
Rockset supporta K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN). Utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità e adotta un approccio indipendente dall'algoritmo per la flessibilità. L'ottimizzatore basato sui costi di Rockset sceglie tra i metodi KNN e ANN per prestazioni ottimali.
Gestione dei dati
pgvector si concentra sugli embedding vettoriali all'interno di PostgreSQL e lavora con dati strutturati nelle tabelle PostgreSQL.
Rockset gestisce sia dati strutturati sia non strutturati. Supporta embedding vettoriali fino a 200.000 dimensioni e può elaborare dati in streaming e in blocco, inclusi i feed CDC.
Scalabilità e prestazioni
pgvector sfrutta l'indicizzazione di PostgreSQL per le prestazioni. La ricerca esatta può essere più lenta per dataset di grandi dimensioni, ma gli indici approssimati migliorano la velocità a costo di una certa accuratezza.
Rockset è progettato per la ricerca e l'analisi in tempo reale. Il suo Converged Indexing consente aggiornamenti rapidi in-place e può gestire flussi di dati ad alta velocità. Rockset utilizza un'architettura distribuita per la scalabilità.
Flessibilità e personalizzazione
pgvector si integra con database PostgreSQL esistenti, consente operazioni vettoriali come addizione e sottrazione e offre parametri di indice personalizzabili.
Rockset supporta la ricerca ibrida che combina vettori e filtri sui metadati. Offre API SQL e REST per le query e può eseguire ricerche su più campi ANN.
Integrazione ed ecosistema
pgvector si integra perfettamente con l'ecosistema PostgreSQL e può essere utilizzato con applicazioni esistenti basate su PostgreSQL.
Rockset supporta varie origini dati per l'ingestione e si integra con piattaforme di streaming e data warehouse.
Facilità d'uso
pgvector è familiare per chi utilizza già PostgreSQL ma richiede una comprensione dell'amministrazione di PostgreSQL.
Rockset offre opzioni di servizio gestito ma può avere una curva di apprendimento più ripida per chi è nuovo alla piattaforma.
Considerazioni sui costi
pgvector è open-source e gratuito da usare, con costi associati all'esecuzione e alla scalabilità di PostgreSQL.
Rockset probabilmente comporta costi associati al suo servizio gestito, sebbene i dettagli specifici sui prezzi non siano forniti nelle informazioni date.
Funzionalità di sicurezza
pgvector eredita le funzionalità di sicurezza di PostgreSQL.
Quando scegliere pgvector
Scegli pgvector per progetti che utilizzano già PostgreSQL e devono aggiungere funzionalità di ricerca vettoriale, soprattutto quando si combinano query SQL tradizionali con ricerca di similarità vettoriale. È adatto per ricerche vettoriali su scala moderata all'interno di una singola istanza di database e per chi preferisce una soluzione open source, self-hosted, con pieno controllo.
Quando scegliere Rockset
Scegli Rockset per scenari di analisi e ricerca in tempo reale, specialmente con dati misti strutturati e non strutturati. È ottimo per l'ingestione e l'interrogazione rapide di flussi di dati ad alta velocità, inclusi embedding vettoriali. Rockset è ideale per ambienti di dati distribuiti su larga scala che devono gestire più formati e origini dati e per chi preferisce un servizio gestito che scala automaticamente.
Conclusione
pgvector e Rockset eseguono entrambi la ricerca vettoriale, ma per casi d'uso diversi. pgvector si integra con PostgreSQL, per aggiungere la ricerca vettoriale ad applicazioni PostgreSQL esistenti. Rockset è pensato per l'analisi in tempo reale su più tipi di dati. La tua scelta dipende dal tuo caso d'uso, dallo stack tecnologico esistente, dalla scala dei dati, dai requisiti in tempo reale e dalla complessità della ricerca. Scegli pgvector per progetti basati su PostgreSQL con esigenze moderate di ricerca vettoriale e Rockset per ambienti di dati diversificati e ad alta velocità che richiedono analisi in tempo reale e scalabilità.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di pgvector e Rockset, 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 necessitano di 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 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 utilizzarlo, 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 dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali più diffusi nella classifica VectorDBBench.
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