Pinecone vs Rockset: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l’evoluzione delle applicazioni basate sull’IA, l’importanza delle capacità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sottovalutata. Questo post del blog discuterà di due importanti database con capacità di ricerca vettoriale: Pinecone e Rockset. Ciascuno offre capacità solide 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 allinea meglio ai loro requisiti specifici.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Pinecone vs 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. Abilitando ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, consentendo 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 di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Pinecone è un database vettoriale appositamente progettato e Rockset è un database di ricerca e analisi con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità 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 ti consentono di suddividere i record all’interno di un indice per query più rapide e 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 rende semplice la gestione del database e include metodi efficienti di ingestione dei dati. Una delle funzionalità è la capacità 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 a due fasi con reranking utilizzando 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 la corrispondenza 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 e facilità d’uso.
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analisi in tempo reale per dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Il suo punto di forza è l’ingestione, l’indicizzazione e l’interrogazione dei dati in tempo reale, quindi è ideale per applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l’ingestione di dati in streaming sia in blocco, può elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture (CDC) in 1-2 secondi.
Una delle funzionalità chiave di Rockset è il Converged Indexing basato su RocksDB mutabile. Questo consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati, quindi è estremamente efficiente per scenari in cui i dati cambiano frequentemente. Rockset può gestire documenti fino a 40MB e supporta dimensionalità vettoriale fino a 200.000, quindi è adatto a un’ampia gamma di casi d’uso degli embedding vettoriali.
Rockset integra la ricerca vettoriale nel core. Supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità. Rockset è indipendente dall’algoritmo, quindi puoi scegliere la tua implementazione di ricerca. L’ottimizzatore basato sui costi può scegliere dinamicamente tra i metodi di ricerca KNN e ANN per prestazioni ottimali.
Ciò che rende unico Rockset per la ricerca vettoriale è il Converged Index, che combina ricerca, ANN, indici colonnari e indici di riga in uno solo. Questo significa che puoi gestire un’ampia gamma di pattern di query out of the box. Rockset supporta anche il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida. L’ottimizzatore sceglierà il percorso di query più efficiente. Può cercare su più campi ANN, supporta modelli multi-modali e dispone sia di API SQL sia REST per l’interfaccia di query.
Differenze principali
Quando scegli tra Pinecone e Rockset per la ricerca vettoriale, devi comprendere le differenze. Entrambi sono potenti, ma hanno approcci diversi che possono adattarsi a casi d’uso differenti. Confrontiamoli in diverse aree chiave per aiutarti a prendere una decisione.
Metodologia di ricerca
Pinecone utilizza una tecnica di indicizzazione personalizzata per la ricerca vettoriale. Supporta aggiornamenti in tempo reale e funziona con più modelli di machine learning. Pinecone dispone di un recupero a due fasi con reranking che può migliorare l’accuratezza della ricerca.
Rockset, d’altra parte, utilizza un approccio di Converged Indexing basato su RocksDB. Questo consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati. Rockset supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN), con un indice FAISS distribuito per la scalabilità.
Dati
Pinecone è progettato per embedding vettoriali e metadati associati. Funziona bene con dati non strutturati che sono stati convertiti in rappresentazioni vettoriali.
Rockset può gestire dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Supporta documenti fino a 40MB e dimensionalità vettoriale fino a 200.000, quindi è adatto a vari tipi di dati.
Scalabilità e prestazioni
Pinecone dispone di auto-scaling e può gestire miliardi di vettori. L’architettura serverless gestisce l’infrastruttura, quindi puoi scalare facilmente.
Rockset è progettato per la ricerca e l'analisi in tempo reale, elabora flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture in 1-2 secondi. L'architettura distribuita consente la scalabilità orizzontale per dataset di grandi dimensioni.
Flessibilità e Personalizzazione
Pinecone dispone di namespace per suddividere i record all'interno di un indice, il che può essere utile per la multitenancy o per organizzare i dati. Supporta inoltre il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida, embedding vettoriali densi e sparsi.
Rockset offre maggiore flessibilità in termini di modellazione dei dati e pattern di query. Converged Index supporta molti tipi di query out of the box. Rockset è indipendente dall'algoritmo, quindi gli utenti hanno maggiore controllo sull'implementazione della ricerca.
Integrazione ed Ecosistema
Pinecone si integra con framework di machine learning popolari e supporta più linguaggi. Ospita modelli pre-addestrati per la generazione di vettori e il reranking.
Rockset dispone sia di API SQL sia REST per l'esecuzione di query, quindi è accessibile a molti sviluppatori. Supporta inoltre l'ingestione di dati in streaming e il change data capture, utile per le applicazioni in tempo reale.
Facilità d'Uso
Il servizio gestito di Pinecone comporta un minore overhead operativo per te. Serverless e l'ingestione efficiente dei dati (ad es. da object storage) semplificano la gestione del database.
L'interfaccia SQL di Rockset è familiare agli sviluppatori con esperienza nei database. Tuttavia, il suo set di funzionalità più ampio potrebbe richiedere una curva di apprendimento più ripida per alcuni utenti.
Costo
Il pricing di Pinecone si basa sul numero di vettori archiviati e sulle query eseguite. Serverless può essere conveniente per molti casi d'uso, soprattutto con funzionalità come l'ingestione efficiente dei dati da object storage.
Il pricing di Rockset si basa su compute e storage. Sebbene sia più flessibile, potrebbe richiedere una maggiore gestione delle risorse per ottimizzare i costi.
Funzionalità di Sicurezza
Sia Pinecone sia Rockset dispongono di funzionalità di sicurezza standard del settore: crittografia at rest e in transit, autenticazione, controllo degli accessi. I dettagli di implementazione possono variare, quindi consulta la loro documentazione per le informazioni più aggiornate.
Quando Scegliere
Pinecone è la scelta migliore quando il tuo focus principale è la ricerca vettoriale per applicazioni di machine learning, soprattutto ricerca semantica su larga scala o sistemi di raccomandazione. È ottimo quando devi gestire miliardi di vettori in modo efficiente con aggiornamenti in tempo reale e query a bassa latenza. Il servizio gestito di Pinecone è perfetto per i team che vogliono creare applicazioni di AI senza preoccuparsi dell'infrastruttura sottostante. È anche ottimo per progetti che devono essere implementati rapidamente e avere un overhead operativo minimo, con integrazione con framework di machine learning popolari e modelli pre-addestrati per la generazione di vettori e il reranking.
Rockset è ottimo per casi d'uso che richiedono analisi in tempo reale e query complesse su più tipi di dati, inclusa, ma non limitata a, la ricerca vettoriale. È perfetto per applicazioni che devono ingerire, indicizzare ed eseguire query su dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati in tempo reale. La flessibilità di Rockset nella gestione di diversi pattern di query e il supporto per flussi di eventi ad alta velocità lo rendono ottimo per scenari in cui i dati cambiano frequentemente e insight aggiornati al secondo sono fondamentali. La sua interfaccia SQL e il supporto per join e aggregazioni complesse, insieme alla ricerca vettoriale, lo rendono un'ottima scelta per i team che creano applicazioni ad alta intensità di dati che vanno oltre le semplici ricerche di similarità vettoriale.
Conclusione
Pinecone è ottimo per la sua focalizzazione sulla ricerca vettoriale, una soluzione scalabile e gestita per applicazioni AI. È valido per dati vettoriali su larga scala, aggiornamenti in tempo reale e flussi di lavoro di machine learning. Rockset è ottimo per la sua versatilità, supporta più tipi di dati e pattern di query e dispone comunque della ricerca vettoriale. L’indicizzazione e l’interrogazione in tempo reale e le analisi complesse lo rendono uno strumento potente per applicazioni ad alta intensità di dati. Scegli tra Pinecone e Rockset in base al tuo caso d’uso, ai dati con cui stai lavorando e ai tuoi requisiti di performance. Considera la scala dei tuoi dati vettoriali, la complessità delle tue query, la necessità di analisi in tempo reale e l’esperienza del tuo team nella gestione dei database. Allinea questi fattori ai punti di forza di ciascuna tecnologia e farai la scelta giusta per il tuo progetto.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Pinecone e Rockset, 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 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 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 di trovare quello più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle reali prestazioni 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 di performance sui tuoi dataset.
Dai un’occhiata rapida alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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