Pinecone vs Vald: 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 sopravvalutata. Questo post del blog discuterà di due database importanti con capacità di ricerca vettoriale: Pinecone e Vald. 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 allinea meglio ai loro requisiti specifici.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Pinecone vs Vald, 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 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 per la ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Pinecone e Vald sono database vettoriali appositamente progettati. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Pinecone: le basi
Pinecone è un SaaS progettato 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 chiave 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 multitenancy. Pinecone supporta anche il filtraggio dei metadati, così puoi aggiungere contesto a ciascun record e filtrare i risultati di ricerca per velocità e rilevanza.
L'offerta serverless di Pinecone semplifica la gestione del database e include metodi efficienti di acquisizione dei dati. Una delle funzionalità è la possibilità di importare dati da object storage, il che è molto conveniente per l'acquisizione 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 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 popolari, il supporto per più lingue e lo scaling automatico, Pinecone è una soluzione completa per la ricerca vettoriale nelle applicazioni AI, con prestazioni ed facilità d’uso.
Vald: Le basi
Vald è uno strumento potente per cercare tra enormi quantità di dati vettoriali molto rapidamente. È progettato per gestire miliardi di vettori e può crescere facilmente man mano che le tue esigenze aumentano. La cosa interessante di Vald è che utilizza un algoritmo super veloce chiamato NGT per trovare vettori simili.
Una delle migliori caratteristiche di Vald è il modo in cui gestisce l’indicizzazione. Di solito, quando si costruisce un indice, tutto deve fermarsi. Ma Vald è intelligente: distribuisce l’indice su diverse macchine, così le ricerche possono continuare anche mentre l’indice viene aggiornato. Inoltre, Vald esegue automaticamente il backup dei dati dell’indice, quindi non devi preoccuparti di perdere tutto se qualcosa va storto.
Vald è ottimo nell’adattarsi a diverse configurazioni. Puoi personalizzare il modo in cui i dati entrano ed escono, facendolo funzionare bene con gRPC. È anche progettato per funzionare senza problemi nel cloud, quindi puoi aggiungere facilmente più potenza di calcolo o memoria quando ne hai bisogno. Vald distribuisce i tuoi dati su più macchine, il che lo aiuta a gestire enormi quantità di informazioni.
Un altro trucco interessante di Vald è la replica degli indici. Memorizza copie di ciascun indice su diverse macchine. Questo significa che se una macchina ha un problema, le tue ricerche possono ancora funzionare bene. Vald bilancia automaticamente queste copie, quindi non devi preoccupartene. Tutto questo rende Vald una scelta solida per gli sviluppatori che devono cercare rapidamente e in modo affidabile tra enormi quantità di dati vettoriali.
Differenze chiave
Quando si sceglie uno strumento di ricerca vettoriale, Pinecone e Vald sono due opzioni da considerare. Entrambi possono gestire dati vettoriali su larga scala, ma hanno caratteristiche diverse che possono rendere uno più adatto a te. Confrontiamoli in diverse aree per aiutarti a decidere.
Metodologia di ricerca
Pinecone utilizza un’indicizzazione personalizzata per una ricerca vettoriale veloce anche con miliardi di vettori. Supporta aggiornamenti in tempo reale e dispone di una divisione in namespace per query più rapide.
Vald utilizza l’algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree) per una rapida ricerca approssimata dei vicini più prossimi. Distribuisce l’indice su più macchine per consentire ricerca e aggiornamenti simultanei.
Gestione dei dati
Pinecone è ottimo per gli embedding vettoriali per applicazioni di machine learning. Offre il filtraggio dei metadati, così puoi aggiungere contesto a ciascun record e affinare i risultati di ricerca.
Vald è progettato per miliardi di vettori. Ha una personalizzazione flessibile dell’input/output dei dati, quindi può adattarsi a qualsiasi struttura dati.
Scalabilità e prestazioni
Pinecone ha lo scaling automatico ed è progettato per grandi dataset. L’architettura serverless gestisce per te la scalabilità dell’infrastruttura.
Vald distribuisce i dati su più macchine per la scalabilità orizzontale. Progettato per il cloud, così puoi aggiungere facilmente risorse quando ne hai bisogno.
Flessibilità e personalizzazione
Pinecone si integra con i framework di machine learning più popolari e supporta più linguaggi. Offre la ricerca ibrida per embedding vettoriali densi e sparsi.
Vald ha processi di input/output dei dati personalizzabili e funziona con gRPC. L’architettura distribuita ti offre flessibilità nel deployment e nella scalabilità.
Integrazione ed ecosistema
Pinecone si integra con gli ecosistemi di machine learning e dispone di SDK per più linguaggi. Ha modelli integrati per la generazione di vettori e il reranking.
Vald è progettato per il cloud e ha l’integrazione con gRPC, quindi può adattarsi a qualsiasi stack tecnologico.
Facilità d’uso
Pinecone, in quanto servizio gestito, si occupa della gestione dell’infrastruttura così gli sviluppatori possono concentrarsi sulla creazione dell’applicazione. Ha metodi efficienti di ingestione dei dati, inclusa l’importazione da object storage.
Vald richiede una gestione più manuale ma offre un controllo granulare sul sistema. Ha backup automatico dell’indice e gestione della replica.
Costi
Pinecone è SaaS, quindi può essere più conveniente per i team che non vogliono gestire l’infrastruttura.
Vald è open-source, quindi potrebbe avere un costo inferiore ma richiederebbe più risorse per configurazione e manutenzione.
Sicurezza
Pinecone, in quanto servizio gestito, probabilmente ha funzionalità di sicurezza integrate, ma bisognerebbe controllare la loro documentazione per i dettagli.
La sicurezza di Vald dipende da te e dalla tua infrastruttura.
Quando usare ciascuno
Pinecone è la scelta quando vuoi un database vettoriale completamente gestito che si integri con i workflow di machine learning. È ottimo per applicazioni che necessitano di ricerca vettoriale in tempo reale su larga scala, come sistemi di raccomandazione, motori di ricerca semantica o chatbot basati su AI. Pinecone è adatto quando vuoi concentrarti sulla tua applicazione e non sull’infrastruttura, soprattutto quando lavori con grandi dataset e hai bisogno di ricerca ibrida o filtro dei metadati.
Vald è la scelta quando vuoi più controllo sulla tua implementazione della ricerca vettoriale e hai le risorse per gestire la tua infrastruttura. È adatto per progetti che necessitano di una soluzione altamente personalizzabile, soprattutto in ambienti cloud con requisiti specifici di prestazioni o scalabilità. Vald è adatto quando devi gestire miliardi di vettori, hai bisogno di un controllo granulare su indicizzazione e ricerca o vuoi integrare la ricerca vettoriale con i tuoi sistemi esistenti usando gRPC.
Riepilogo
Pinecone e Vald offrono entrambi soluzioni di ricerca vettoriale, ciascuna con i propri punti di forza. Pinecone è un servizio gestito con una forte integrazione con il machine learning, aggiornamenti in tempo reale e funzionalità come ricerca ibrida e filtro dei metadati. È progettato per facilità d’uso e scalabilità, quindi è adatto per team che vogliono concentrarsi sullo sviluppo dell’applicazione. Vald è altamente personalizzabile, può gestire miliardi di vettori e ha un’architettura distribuita che consente indicizzazione e ricerca concorrenti. La tua scelta tra i due dovrebbe basarsi sul tuo caso d’uso, volume di dati, livello di controllo richiesto, risorse per la gestione dell’infrastruttura e integrazione con i sistemi esistenti. Considera la dimensione dei tuoi dati, la complessità dei tuoi requisiti di ricerca, l’esperienza del tuo team e i piani di scalabilità a lungo termine quando prendi la tua decisione.
Leggi questo per avere una panoramica di Pinecone e Vald, ma per valutarli devi fare una valutazione 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 di 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 database vettoriali in autonomia
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che hanno bisogno 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 che si adatta ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su dichiarazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e rilasciato con licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, 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 risultati dei nostri benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi set di dati.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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