Pinecone vs ClickHouse: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l’evoluzione delle applicazioni basate sull’IA, l’importanza delle funzionalità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sottovalutata. Questo post del blog discuterà di due database importanti con funzionalità di ricerca vettoriale: Pinecone e ClickHouse. Ciascuno offre funzionalità robuste per gestire la ricerca vettoriale, una caratteristica essenziale per applicazioni come motori di raccomandazione, recupero di immagini e ricerca semantica. Il nostro obiettivo è fornire a sviluppatori e ingegneri un confronto chiaro, aiutandoli a decidere quale database si allinea meglio ai loro requisiti specifici.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Pinecone vs 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 e-commerce, piattaforme di scoperta di contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersicurezza, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono anche 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 di ricerca vettoriale capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Pinecone è un database vettoriale appositamente progettato e ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
Pinecone: Le basi
Pinecone è un SaaS creato per la ricerca vettoriale nelle applicazioni di machine learning. Come servizio gestito, Pinecone si occupa dell’infrastruttura, così puoi concentrarti sulla creazione di applicazioni, non di database. È una piattaforma scalabile per archiviare e interrogare grandi quantità di embedding vettoriali per attività come la ricerca semantica e i sistemi di raccomandazione.
Le funzionalità principali di Pinecone includono aggiornamenti in tempo reale, compatibilità con modelli di machine learning e una tecnica di indicizzazione proprietaria che rende la ricerca vettoriale veloce anche con miliardi di vettori. I namespace ti consentono di suddividere i record all’interno di un indice per query più rapide e multitenancy. Pinecone supporta anche il filtraggio dei metadati, quindi puoi aggiungere contesto a ogni record e filtrare i risultati di ricerca per velocità e pertinenza.
L’offerta serverless di Pinecone semplifica la gestione dei database e include metodi efficienti di ingestione dei dati. Una delle funzionalità è la possibilità di importare dati dall’object storage, il che è molto conveniente per l’ingestione di dati su larga scala. Questo utilizza un’operazione asincrona di lunga durata per importare e indicizzare dati archiviati come file Parquet.
Per migliorare la ricerca, Pinecone ospita il modello multilanguage-e5-large per la generazione di vettori e dispone di un processo di recupero in due fasi con reranking usando il modello bge-reranker-v2-m3. Pinecone supporta anche la ricerca ibrida, che combina embedding vettoriali densi e sparsi per bilanciare la comprensione semantica con il matching delle parole chiave. Con l’integrazione nei framework di machine learning più diffusi, il supporto multilingue e l’auto scaling, Pinecone è una soluzione completa per la ricerca vettoriale nelle applicazioni di IA, con prestazioni ed estrema facilità d’uso.
ClickHouse: Panoramica e Core
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. Offre un’elevata compressione (personalizzabile tramite codec), quindi può archiviare ed eseguire query su 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 utenti con grandi quantità di dati vettoriali. Supporta anche filtri e aggregazioni sui metadati, così puoi interrogare i vettori e i relativi metadati.
ClickHouse offre funzionalità di ricerca vettoriale tramite SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono proprio come qualsiasi altra funzione SQL. Quindi puoi combinarle con filtri e aggregazioni tradizionali. È ottimo per casi d’uso in cui devi interrogare dati vettoriali insieme a metadati o altre informazioni. Dispone anche di indici Approximate Nearest Neighbour (ANN) sperimentali per un matching più veloce (ma approssimato). E di matching esatto tramite scansione lineare delle righe con elaborazione parallela per velocità ed efficienza.
ClickHouse è eccellente per la ricerca vettoriale quando devi combinare il matching vettoriale con filtri o aggregazioni sui metadati. Soprattutto per dataset vettoriali molto grandi che devono essere elaborati in parallelo su più core CPU. ClickHouse è anche valido 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. Il matching esatto veloce e parallelizzato e la gestione di grandi dataset sono ciò in cui ClickHouse eccelle, quindi è pensato per utenti avanzati della ricerca.
ClickHouse è una piattaforma general purpose per la ricerca vettoriale, soprattutto per grandi dataset che richiedono elaborazione parallela e quando combini la ricerca vettoriale con filtri e aggregazioni basati su SQL. Non è efficace quanto i database vettoriali specializzati per dataset piccoli vincolati dalla memoria o scenari ad alto QPS, ma può gestire query complesse inclusi i metadati, quindi è ottimo per sviluppatori che conoscono SQL e hanno bisogno di ricerca vettoriale veloce.
Differenze chiave
Quando scegli uno strumento di ricerca vettoriale, comprendere le differenze tra Pinecone e ClickHouse ti aiuterà a prendere una decisione informata. Entrambi sono validi per diversi casi d’uso nella ricerca vettoriale.
Metodo di ricerca
Pinecone utilizza una tecnica di indicizzazione proprietaria per la ricerca vettoriale, quindi è estremamente veloce per la ricerca di similarità su miliardi di vettori. Supporta aggiornamenti in tempo reale e ha un recupero in 2 fasi con reranking.
ClickHouse è stato progettato per carichi di lavoro OLAP, affronta la ricerca vettoriale tramite SQL. Esegue il matching esatto tramite scansioni lineari con elaborazione parallela e dispone di ANN sperimentali per un matching più veloce e approssimato.
Dati
Pinecone è progettato per archiviare e interrogare embedding vettoriali. Supporta il filtraggio dei metadati, così puoi aggiungere contesto a ogni record e perfezionare i risultati di ricerca.
ClickHouse è ottimo per dati strutturati e semi-strutturati. La sua base SQL lo rende potente per combinare la ricerca vettoriale con operazioni tradizionali sui dati come filtraggio e aggregazione.
Scalabilità e prestazioni
Pinecone ha l’auto-scaling ed è progettato per miliardi di vettori. La sua architettura serverless aiuta con le prestazioni su larga scala mantenendo al contempo il controllo dei costi.
ClickHouse è ottimo con grandi dataset, utilizza l’elaborazione parallela su più core CPU. Può gestire dataset multi-TB senza essere vincolato dalla memoria, quindi è adatto agli utenti con molti dati vettoriali.
Flessibilità e personalizzazione
Pinecone ha namespace per dividere i record all’interno di un indice, per velocizzare le query e supportare la multitenancy. Ha anche ricerca ibrida, embedding vettoriali densi e sparsi.
ClickHouse ha un’interfaccia SQL, quindi puoi scrivere query altamente personalizzate, combinare operazioni vettoriali con manipolazione complessa dei dati. Le sue opzioni di compressione (tramite codec) ti offrono flessibilità nell’archiviazione dei dati.
Integrazione ed ecosistema
Pinecone si integra con i framework ML più diffusi e supporta più linguaggi. Ospita anche modelli per la generazione vettoriale e il reranking.
ClickHouse, essendo un database OLAP di uso generale, si integra bene con molti strumenti di elaborazione e visualizzazione dei dati. La sua interfaccia SQL è familiare agli utenti dei database relazionali.
Facilità d’uso
Pinecone, come servizio gestito, gestisce l’infrastruttura per te, così puoi concentrarti sulla costruzione della tua applicazione LLM, non sul database. La sua offerta serverless rende la gestione del database ancora più semplice.
ClickHouse richiede più configurazione e manutenzione, ma è familiare a chi ha conoscenze SQL. La sua documentazione è buona, ma la curva di apprendimento è più ripida se sei nuovo ai sistemi OLAP.
Costo
Pinecone ha un prezzo basato sul numero di vettori archiviati e sulle letture e scritture. La sua opzione serverless è conveniente per carichi di lavoro variabili.
ClickHouse, essendo open source, può essere self-hosted, il che può ridurre i costi per le organizzazioni con infrastruttura esistente. Ma questo comporta un sovraccarico di gestione.
Sicurezza
Pinecone ha le funzionalità di sicurezza standard di un servizio gestito, crittografia e controlli di accesso.
ClickHouse ha molte funzionalità di sicurezza, crittografia, autenticazione, controllo degli accessi granulare che possono essere personalizzate in base ai tuoi requisiti di sicurezza.
Quando usare ciascuno
Pinecone è adatto per applicazioni che necessitano di ricerca vettoriale dedicata, soprattutto in casi d’uso guidati da machine learning e GenAI. È ottimo per ricerche di similarità su larga scala, sistemi di raccomandazione e casi d’uso di ricerca semantica. Pinecone è perfetto quando hai bisogno di aggiornamenti in tempo reale, gestione di miliardi di vettori e un servizio gestito, così puoi concentrarti sullo sviluppo dell’applicazione, non sulla gestione dell’infrastruttura. Scegli Pinecone quando il tuo focus principale è sulle operazioni vettoriali, hai bisogno di scalabilità senza interruzioni e desideri una soluzione che si integri con i workflow di machine learning.
ClickHouse è adatto quando devi combinare la ricerca vettoriale con analytics complessi su grandi dataset. È ottimo per situazioni in cui la ricerca vettoriale fa parte di un workflow di data analytics più ampio, soprattutto quando si gestiscono grandi dataset che richiedono elaborazione parallela. ClickHouse è perfetto quando devi cercare vettori insieme a SQL tradizionale, filtraggio dei metadati e aggregazioni. Scegli ClickHouse quando hai un team che si trova a proprio agio con SQL, hai bisogno di flessibilità nella modellazione e nell’interrogazione dei dati e vuoi utilizzare la ricerca vettoriale all’interno di un database OLAP.
Conclusione
Pinecone è pensato per la ricerca vettoriale dedicata con un overhead di gestione minimo. ClickHouse è pensato per la ricerca vettoriale come parte di un flusso di lavoro analitico più ampio. La scelta tra i due dovrebbe basarsi sul tuo caso d’uso, sui tipi di dati e sui requisiti di prestazioni. Considera la scala dei tuoi dati vettoriali, la complessità delle tue query, il tuo team e la tua infrastruttura esistente. Pinecone è la scelta migliore per esigenze di ricerca vettoriale dedicata. ClickHouse è migliore per la ricerca vettoriale in un flusso di lavoro analitico più ampio. In definitiva, si tratta di allineare la tecnologia ai requisiti del tuo progetto e alle esigenze di scalabilità a lungo termine.
Leggi questo per avere una panoramica di Pinecone e ClickHouse, 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 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 autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli 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 propri casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle effettive prestazioni dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
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 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 di prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica VectorDBBench.
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