pgvector vs Vearch: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con il progresso dell'AI e delle tecnologie basate sui dati, la scelta di un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. pgvector e Vearch 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 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. Consentendo ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di AI, permettendo un'analisi e un recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti nell'e-commerce, piattaforme di scoperta di 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 large language models (LLM) fornendo conoscenze esterne per ridurre problemi come le allucinazioni dell'AI.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali purpose-built 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. Vearch è un database vettoriale purpose-built. 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 alle operazioni vettoriali. Consente agli utenti di archiviare e interrogare embedding vettoriali direttamente all'interno del proprio 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 scambia una parte dell'accuratezza con una velocità significativamente migliorata, un compromesso spesso 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 influiscono sui 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 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!
Che cos’è Vearch? Panoramica e tecnologia di base
Vearch è uno strumento per sviluppatori che creano applicazioni AI che necessitano di ricerche di similarità rapide ed efficienti. È come un database potenziato, ma invece di memorizzare dati normali, è progettato per gestire quei complessi embedding vettoriali che alimentano gran parte della tecnologia AI 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 per 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 offre alcune funzionalità utili che semplificano la vita. Puoi aggiungere dati al tuo indice in tempo reale, così i tuoi risultati di ricerca sono sempre aggiornati. Supporta più campi vettoriali in un singolo documento, il che è pratico per dati complessi. C’è anche un SDK Python per sviluppo e test rapidi. Vearch è flessibile nei 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 costruendo un sistema di raccomandazione, una ricerca di immagini simili o qualsiasi app AI che richieda un matching di similarità rapido, Vearch ti offre gli strumenti per realizzarlo in modo efficiente.
Differenze chiave
Prestazioni e metodi di ricerca
pgvector offre sia la ricerca esatta sia quella approssimativa dei vicini più prossimi tramite indici HNSW e IVFFlat. La ricerca esatta garantisce accuratezza ma è più lenta. Per dataset di grandi dimensioni, gli indici approssimativi scambiano una parte dell’accuratezza con la velocità.
Vearch si concentra sulle funzionalità di ricerca ibrida, combinando la similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale. Supporta i metodi di indicizzazione IVFPQ e HNSW, con implementazioni disponibili sia per CPU sia per GPU.
Architettura e scalabilità
pgvector funziona come estensione di PostgreSQL, il che lo rende ideale se usi già PostgreSQL e vuoi mantenere la tua ricerca vettoriale nello stesso database. Questo semplifica il tuo stack, ma vincola la scalabilità alle capacità di PostgreSQL.
Vearch utilizza un'architettura distribuita con nodi specializzati (master, router, partition server) progettati per la scalabilità orizzontale. Questo lo rende più adatto ad applicazioni che richiedono una scalabilità indipendente delle capacità di ricerca vettoriale.
Integrazione e configurazione
pgvector si integra perfettamente con PostgreSQL, permettendoti di usare query SQL familiari e sfruttare le funzionalità PostgreSQL esistenti. Se stai già usando PostgreSQL, aggiungere pgvector è semplice.
Vearch opera come sistema standalone con il proprio Python SDK. Sebbene questo richieda la gestione di un servizio separato, offre funzionalità appositamente progettate per applicazioni di IA e indicizzazione in tempo reale.
Quando scegliere pgvector
Scegli pgvector quando usi già PostgreSQL e hai bisogno di capacità di ricerca vettoriale all'interno della tua infrastruttura di database esistente. È ideale per applicazioni con volumi di dati moderati in cui vuoi ridurre al minimo la complessità operativa, sfruttare SQL per le operazioni vettoriali e mantenere un unico sistema di database. pgvector funziona bene per casi d'uso come raccomandazione di contenuti, ricerca semantica o similarità tra immagini, dove non sono richieste corrispondenze esatte e puoi beneficiare della ricerca approssimata del vicino più prossimo.
Quando scegliere Vearch
Vearch è la scelta migliore per applicazioni di IA su larga scala che necessitano di capacità di ricerca ibrida veloce e scalabilità orizzontale. La sua architettura distribuita e il supporto GPU lo rendono adatto ad applicazioni che elaborano milioni di vettori con tempi di risposta nell'ordine dei millisecondi. Scegli Vearch quando hai bisogno di indicizzazione in tempo reale, filtri complessi combinati con la ricerca per similarità vettoriale, o quando il tuo caso d'uso richiede una scalabilità indipendente delle capacità di ricerca vettoriale.
Conclusione
pgvector eccelle nella sua integrazione con PostgreSQL e nella semplicità, rendendolo perfetto per team che vogliono aggiungere la ricerca vettoriale alla propria configurazione PostgreSQL esistente. Vearch eccelle nella scalabilità e nelle capacità di ricerca ibrida, rendendolo ideale per applicazioni di IA dedicate. La tua scelta dovrebbe dipendere dalla tua infrastruttura attuale, dai requisiti di scalabilità e dal fatto che tu abbia bisogno di funzionalità come l'indicizzazione in tempo reale o l'accelerazione GPU. Considera l'esperienza del tuo team con i sistemi distribuiti rispetto ai database tradizionali quando prendi la decisione.
Leggi questo testo per ottenere una panoramica di pgvector e Vearch, ma per valutarli devi basarti sul tuo caso d'uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto tra 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 autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source 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 diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) usando 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 sotto 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 prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
Zilliz Cloud Just Landed in Claude Code
The Zilliz Cloud Plugin brings the full power of Zilliz Cloud directly into your Claude Code terminal as natural-language conversations.
The AWS Outage Was a Wake-Up Call for Vector Database Cross-Region Disaster Recovery
Zilliz Cloud Had the Answer Before the Crisis. Zilliz Cloud is the world's first vector database with native cross-region disaster recovery.
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
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.