Pinecone vs Myscale: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l’evoluzione delle applicazioni guidate dall’IA, l’importanza delle funzionalità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sottovalutata. Questo post del blog discuterà due database di rilievo con funzionalità di ricerca vettoriale: Pinecone e Myscale. Ciascuno offre capacità robuste per gestire la ricerca vettoriale, una funzionalità 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 allinei meglio ai loro requisiti specifici.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Pinecone vs 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 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.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, 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.
Pinecone è un database vettoriale appositamente progettato e MyScale è un database basato su ClickHouse che combina ricerca vettoriale e analisi SQL. 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. In quanto 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 consentono di suddividere i record all’interno di un indice per query più rapide e per il multitenancy. Pinecone supporta inoltre il filtraggio dei metadati, così puoi aggiungere contesto a ciascun 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 da 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 ha 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 AI, con prestazioni ed estrema facilità d’uso.
Che cos’è MyScale? Le basi
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, analytics in tempo reale e machine learning. MyScale è focalizzato su serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full-text, quindi è adatto all’elaborazione in tempo reale e agli insight guidati dall’AI. Utilizzando l’architettura ClickHouse, MyScale offre alte prestazioni ed è scalabile per l’AI.
Una delle funzionalità 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 vettorializzati su un’unica piattaforma, utilizzando un’architettura di database OLAP per operare su dati vettorializzati. 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 indici vettoriali 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 prestazioni sia in 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 analytics congiunti sui dati e una base dati unica per le applicazioni AI. MyScale dispone anche di MyScale Telemetry per la piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed eseguire debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro che può gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database più grandi mantenendo le prestazioni di calcolo e l’integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze chiave
Quando si sceglie uno strumento di ricerca vettoriale, sviluppatori e ingegneri devono considerare molti aspetti. Confrontiamo Pinecone e MyScale nelle aree chiave per aiutarti a scegliere quello giusto per il tuo progetto.
Metodologia di ricerca
Pinecone dispone di una tecnica di indicizzazione proprietaria per una ricerca vettoriale veloce anche con miliardi di vettori. Supporta aggiornamenti in tempo reale e recupero in due fasi con reranking.
MyScale, costruito su ClickHouse, dispone di molteplici tipi di indici vettoriali e metriche di similarità. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea, prodotto interno e similarità coseno. MyScale dispone di molteplici algoritmi di indicizzazione: MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW.
Dati
Pinecone è focalizzato sugli embedding vettoriali e supporta il filtraggio dei metadati. Puoi aggiungere contesto a ciascun record e filtrare i risultati di ricerca.
MyScale gestisce sia dati strutturati sia dati vettoriali, serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full-text. Può elaborare sia dati strutturati sia vettorializzati su un’unica piattaforma utilizzando un’architettura di database OLAP.
Scalabilità e prestazioni
Pinecone è auto-scaling ed è progettato per la ricerca vettoriale su larga scala. La sua offerta serverless semplifica la gestione del database.
MyScale utilizza l’architettura ClickHouse per alte prestazioni e scalabilità. Il suo motore vettoriale proprietario MSTG usa SSD NVMe per aumentare la densità dei dati e potenzialmente supera i database vettoriali specializzati sia in termini di prestazioni sia di costi.
Flessibilità e personalizzazione
Pinecone dispone di namespace per suddividere i record all’interno di un indice per query più rapide e multitenancy. Supporta ricerca ibrida, embedding vettoriali densi e sparsi.
MyScale offre flessibilità tramite più tipi di indici vettoriali e metriche di similarità. Gli utenti possono ottimizzare gli algoritmi di indicizzazione in base al proprio caso d’uso.
Integrazione ed ecosistema
Pinecone si integra con framework ML popolari e più linguaggi di programmazione.
MyScale è un database SQL, un database vettoriale e un motore di ricerca full-text in un unico sistema. Questo approccio unificato consente query e analisi congiunte sui dati.
Facilità d’uso
Pinecone è un servizio gestito che si occupa dell’infrastruttura, così puoi concentrarti sulla creazione della tua applicazione. Dispone di metodi efficienti di ingestione dei dati, inclusa l’importazione di dati da object storage.
MyScale è nativo SQL, quindi è accessibile ai programmatori che hanno familiarità con i database relazionali. Questo può semplificare le query guidate dall’AI grazie alla presenza di ricerca vettoriale, ricerca full-text e query SQL tradizionali in un unico sistema.
Costo
L’offerta serverless di Pinecone e i suoi metodi efficienti di ingestione dei dati possono aiutare a contenere i costi. L’importazione di dati da object storage può essere conveniente per l’ingestione di dati su larga scala.
L’approccio unificato di MyScale può ridurre i costi di infrastruttura e manutenzione grazie alla presenza di più funzionalità in un unico sistema. Il suo motore vettoriale MSTG dichiara di superare ed essere più conveniente rispetto ai database vettoriali specializzati.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Pinecone e Myscale, ma per valutarli devi basarti sul tuo caso d’uso. Uno strumento che può aiutarti 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 pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali in autonomia
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) 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 distribuito con 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 prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica VectorDBBench.
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