Qdrant vs Click House: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app AI
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Qdrant e 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 efficienti ricerche di similarità, 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 (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, tra cui:
- Database vettoriali purpose-built 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.
Qdrant è un database vettoriale purpose-built. ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Qdrant: panoramica e tecnologia di base
Qdrant è un database vettoriale creato specificamente per la ricerca di similarità e le applicazioni di machine learning. È progettato da zero per gestire i dati vettoriali in modo efficiente, rendendolo una scelta di primo piano per gli sviluppatori che lavorano su progetti basati sull'IA. Qdrant eccelle nell'ottimizzazione delle prestazioni e può lavorare con dati vettoriali ad alta dimensionalità, un aspetto cruciale per molti modelli moderni di machine learning.
Uno dei principali punti di forza di Qdrant è la sua modellazione dei dati flessibile. Consente di archiviare e indicizzare non solo vettori, ma anche dati payload associati a ciascun vettore. Ciò significa che puoi eseguire query complesse che combinano la similarità vettoriale con il filtraggio basato sui metadati, abilitando capacità di ricerca più potenti e sfumate. Qdrant garantisce la coerenza dei dati con transazioni conformi ad ACID, anche durante operazioni concorrenti.
Le capacità di ricerca vettoriale di Qdrant sono una parte fondamentale della sua architettura. Utilizza una versione personalizzata dell'algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per l'indicizzazione, noto per la sua efficienza negli spazi ad alta dimensionalità. Ciò consente una rapida ricerca approssimata del vicino più prossimo, essenziale per molte applicazioni di IA. Per gli scenari in cui la precisione prevale sulla velocità, Qdrant supporta anche metodi di ricerca esatta.
Ciò che distingue Qdrant è il suo linguaggio di query e il design dell’API. Offre un ricco insieme di opzioni di filtraggio e query che funzionano perfettamente con la ricerca vettoriale, consentendo query complesse e multi-stage. Questo lo rende particolarmente adatto per applicazioni che devono eseguire ricerca semantica insieme al filtraggio tradizionale. Qdrant include anche funzionalità come sharding e replica automatici per aiutarti a scalare man mano che i tuoi dati e il carico di query crescono. Supporta una varietà di tipi di dati e condizioni di query, inclusi corrispondenza di stringhe, intervalli numerici e geo-localizzazioni. Le funzionalità di quantizzazione scalare, prodotto e binaria di Qdrant possono ridurre significativamente l’uso della memoria e aumentare le prestazioni di ricerca, specialmente per vettori ad alta dimensionalità.
ClickHouse: Panoramica e tecnologia di base
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. Ha un’elevata compressione (personalizzabile tramite codec), quindi può archiviare e interrogare grandi dataset. Uno dei suoi principali vantaggi è che può gestire dataset multi-TB senza essere vincolato alla memoria, quindi è uno strumento eccellente per utenti con grandi quantità di dati vettoriali. Supporta anche filtraggio e aggregazione sui metadati, quindi puoi interrogare vettori e i relativi metadati.
ClickHouse ha funzionalità di ricerca vettoriale tramite SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono come qualsiasi altra funzione SQL. Quindi puoi combinarle con filtraggio e aggregazione tradizionali. È ottimo per casi d’uso in cui devi interrogare dati vettoriali insieme a metadati o altre informazioni. Ha anche indici sperimentali Approximate Nearest Neighbour (ANN) per corrispondenze più rapide (ma approssimative). E corrispondenza esatta tramite scansione lineare sulle righe con elaborazione parallela per velocità ed efficienza.
ClickHouse è ottimo per la ricerca vettoriale quando devi combinare il matching vettoriale con filtraggio o aggregazione dei metadati. Soprattutto per dataset vettoriali molto grandi che devono essere elaborati in parallelo su più core CPU. ClickHouse è anche una buona scelta quando hai bisogno del supporto SQL e il tuo dataset vettoriale è troppo grande per rientrare 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 rapido e parallelizzato e la gestione di grandi dataset sono ciò in cui ClickHouse eccelle, quindi è destinato a utenti di ricerca avanzati.
ClickHouse è una piattaforma general purpose per la ricerca vettoriale, specialmente per grandi dataset che richiedono elaborazione parallela e quando combini la ricerca vettoriale con filtraggio e aggregazione basati su SQL. Non è valido quanto i database vettoriali specializzati per piccoli dataset vincolati alla 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 una ricerca vettoriale rapida.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
Qdrant e ClickHouse hanno approcci fondamentalmente diversi alla ricerca vettoriale. Qdrant utilizza un algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) personalizzato per l’indicizzazione vettoriale, che è ottimo per spazi ad alta dimensionalità e per la ricerca approssimativa rapida del vicino più prossimo. Quando la precisione conta più della velocità, Qdrant supporta anche metodi di ricerca esatta, quindi gli sviluppatori hanno flessibilità nel modo in cui affrontano le operazioni di ricerca.
ClickHouse implementa la ricerca vettoriale tramite funzioni SQL, integrando le operazioni vettoriali direttamente nell’interfaccia SQL. Questo consente corrispondenze esatte tramite scansioni lineari parallele e indici sperimentali Approximate Nearest Neighbor (ANN). Sebbene non sia specializzato quanto la ricerca vettoriale di Qdrant, è ottimo per team che hanno già familiarità con SQL.
Gestione dei dati
Qdrant è eccellente nel gestire dati vettoriali insieme alle informazioni di payload associate. La sua architettura memorizza vettori e metadati insieme e interroga i vettori con filtri sui metadati. Il sistema offre una forte coerenza dei dati tramite transazioni conformi ad ACID, quindi è affidabile anche in presenza di operazioni concorrenti.
ClickHouse adotta un approccio più ampio: è progettato per query analitiche e può gestire dataset multi-TB senza essere limitato dalla memoria. Ottiene un’archiviazione efficiente tramite un’elevata compressione con codec personalizzabili, ed è ottimo per dataset di grandi dimensioni. Combina operazioni vettoriali con query SQL tradizionali, filtri e aggregazioni in un unico posto.
Scalabilità e prestazioni
Entrambi i sistemi scalano in modo diverso. Qdrant dispone di funzionalità integrate per la scalabilità tramite sharding e replica automatici. Migliora le prestazioni di ricerca tramite quantizzazione scalare, di prodotto e binaria, che riduce l’uso della memoria e lo rende più efficiente, soprattutto quando si lavora con vettori ad alta dimensionalità.
ClickHouse scala tramite elaborazione parallela su più core CPU. È eccellente nel gestire grandi dataset e può elaborare operazioni vettoriali insieme ad altre query analitiche. Tuttavia, per QPS elevati con dataset più piccoli vincolati dalla memoria, database vettoriali specializzati potrebbero essere più performanti.
Flessibilità e integrazione
Qdrant ha un linguaggio di query progettato specificamente per operazioni di ricerca vettoriale. Gli sviluppatori possono creare query complesse a più fasi che combinano la ricerca semantica con filtri tradizionali. Supporta molti tipi di dati e condizioni di query, dal semplice matching di stringhe agli intervalli numerici e alle geolocalizzazioni.
ClickHouse è flessibile tramite la sua interfaccia SQL, quindi le operazioni vettoriali risultano naturali per gli sviluppatori già familiari con SQL. Questa integrazione consente ai team di elaborare dati vettoriali insieme ad altre operazioni analitiche senza dover imparare un nuovo linguaggio di query o sistema.
Quando scegliere Qdrant
Qdrant è indicato quando la ricerca per similarità vettoriale è il tuo caso d’uso principale e hai bisogno di prestazioni specifiche per questo. È perfetto per operazioni su vettori ad alta dimensionalità, conformità ACID, sharding e replica automatici, quantizzazione vettoriale ed efficienza della memoria. Scegli Qdrant quando stai sviluppando applicazioni basate su AI che richiedono una ricerca vettoriale rapida con filtri complessi e supporto per payload, soprattutto quando lavori con modelli di machine learning e hai bisogno di scalare.
Quando scegliere ClickHouse
ClickHouse è indicato quando hai dataset vettoriali molto grandi che non entrano in memoria e devi integrarli con operazioni SQL complesse. È particolarmente utile se usi già ClickHouse per l’analytics, vuoi utilizzare l’elaborazione parallela per operazioni vettoriali o il tuo team ha più familiarità con SQL. Scegli ClickHouse quando devi combinare la ricerca vettoriale con l’analisi dei dati tradizionale, soprattutto per l’elaborazione di big data in cui conta il calcolo parallelo su più core CPU.
Conclusione
Sia Qdrant che ClickHouse hanno solide capacità di ricerca vettoriale, ma rispondono a esigenze diverse. Qdrant è un database vettoriale specializzato con algoritmi di ricerca ottimizzati e operazioni vettoriali complete, perfetto per applicazioni dedicate alla ricerca vettoriale. ClickHouse è un potente database analitico che porta la ricerca vettoriale nel mondo SQL, ottimo per combinare operazioni vettoriali con un’analisi dei dati più ampia. Scegli ciò che si adatta al tuo caso d’uso, volume di dati, requisiti di ricerca, infrastruttura esistente e competenze del team.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Qdrant 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 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 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) 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 piuttosto che su affermazioni di marketing o dicerie.
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 le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai un'occhiata rapida alle prestazioni dei database vettoriali più diffusi nella classifica VectorDBBench.
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