Qdrant vs Myscale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Qdrant e MyScale, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare ed eseguire query su 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 un'analisi e un recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti nell'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.
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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Qdrant è un database vettoriale appositamente progettato. MyScale è un database basato su ClickHouse che combina ricerca vettoriale e analisi SQL con capacità 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 per la ricerca di similarità e il machine learning. Costruito da zero per i dati vettoriali, è la scelta di riferimento per gli sviluppatori di IA. Qdrant ottimizza le prestazioni e può gestire dati vettoriali ad alta dimensionalità, aspetto fondamentale per molti modelli di ML moderni.
Uno dei principali punti di forza di Qdrant è la sua modellazione dei dati flessibile. Puoi archiviare e indicizzare non solo vettori ma anche dati di payload associati a ciascun vettore. Questo significa che puoi eseguire query complesse che combinano la similarità vettoriale con il filtraggio sui metadati, così da ottenere ricerche più potenti e sfumate. Qdrant garantisce la coerenza dei dati con transazioni conformi ad ACID anche durante operazioni concorrenti.
La ricerca vettoriale di Qdrant è al centro della piattaforma. Utilizza una versione personalizzata dell'algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per l'indicizzazione, che è efficiente negli spazi ad alta dimensionalità. La Distance Matrix API consente di calcolare in modo efficiente le distanze a coppie tra vettori, quindi è ottima per attività come clustering e riduzione della dimensionalità, anche con migliaia di vettori. Per scenari in cui la precisione conta più della velocità, Qdrant supporta anche la ricerca esatta e fornisce strumenti visivi per esplorare le relazioni tra vettori tramite la Graph UI.
Ciò che rende speciale Qdrant sono le sue funzionalità di query e ottimizzazione. Il suo linguaggio di query funziona perfettamente con la ricerca vettoriale e supporta operazioni complesse, tra cui una potente Facet API per aggregare e contare valori unici nei dati. Le funzionalità di ottimizzazione della memoria come l’indicizzazione su disco di testo e dati geografici consentono di gestire distribuzioni su larga scala mantenendo le prestazioni attraverso una cache intelligente. Qdrant dispone di sharding e replica automatici per la scalabilità e supporta vari tipi di dati e condizioni di query, dalla corrispondenza di stringhe agli intervalli numerici e alle geo-localizzazioni. Le funzionalità di quantizzazione scalare, prodotto e binaria possono ridurre l’utilizzo della memoria e velocizzare la ricerca, soprattutto per vettori ad alta dimensionalità.
Puoi configurare il compromesso tra precisione della ricerca e prestazioni sia con corrispondenze approssimate sia esatte, a seconda del tuo caso d’uso. L’architettura è progettata per scenari reali in cui la ricerca vettoriale deve essere combinata con filtraggio e aggregazione, quindi è ottima per creare applicazioni AI pratiche.
Cos’è MyScale? Panoramica e tecnologia di base
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, analisi 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 vettorizzati su un’unica piattaforma, utilizzando un’architettura di database OLAP per operare su dati vettorizzati. 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 più 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 del coseno. Il database include più algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio set 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 termini di prestazioni sia di 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 analisi congiunte dei dati e una base dati unica per le applicazioni AI. MyScale dispone anche di MyScale Telemetry per l’osservabilità completa dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed eseguire il debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro, in grado di gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database maggiori mantenendo le prestazioni di calcolo e l’integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
Qdrant utilizza una versione altamente ottimizzata dell’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per ricerche approssimate del vicino più prossimo (ANN). Questo algoritmo eccelle negli spazi ad alta dimensionalità, rendendolo ideale per applicazioni AI come sistemi di raccomandazione e ricerca semantica. Qdrant supporta anche la ricerca esatta quando la precisione è una priorità e offre strumenti come la Distance Matrix API per attività come clustering e riduzione della dimensionalità.
MyScale, basato su ClickHouse, offre diversi algoritmi di indicizzazione come MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN e HNSW. Ogni algoritmo è configurabile, offrendo flessibilità per diversi casi d’uso. MSTG si distingue per la sua ottimizzazione per SSD NVMe, consentendo un’elevata densità dei dati e prestazioni convenienti per la ricerca vettoriale su larga scala.
Gestione dei dati
Qdrant è progettato appositamente per i dati vettoriali e offre la possibilità di memorizzare sia i vettori sia i dati di payload associati. Questa flessibilità consente query complesse che combinano la similarità vettoriale con il filtraggio dei metadati, utile per applicazioni come raccomandazioni personalizzate. Qdrant supporta anche diverse condizioni di query, dalla corrispondenza di stringhe agli intervalli numerici e alle geolocalizzazioni.
MyScale, d’altra parte, integra in modo fluido dati strutturati e vettoriali in un’unica piattaforma. È progettato per casi d’uso che richiedono analisi in tempo reale insieme alla ricerca vettoriale, come dati di serie temporali o ricerca full-text. La sua architettura basata su OLAP è particolarmente adatta ai carichi di lavoro analitici, consentendo l’elaborazione simultanea di dati relazionali e vettorializzati.
Scalabilità e prestazioni
Qdrant raggiunge la scalabilità tramite sharding e replica automatici. Le sue funzionalità di ottimizzazione della memoria, inclusa l’indicizzazione su disco, gli consentono di gestire in modo efficiente implementazioni su larga scala. Offre anche strumenti per bilanciare precisione e prestazioni, rendendolo adatto ad applicazioni che richiedono sia corrispondenze approssimate sia esatte.
MyScale sfrutta l’architettura distribuita di ClickHouse per un’elevata scalabilità e throughput. Supporta dataset enormi utilizzando SSD NVMe per archiviazione e recupero efficienti, rendendolo una scelta solida per applicazioni AI in tempo reale e ad alte prestazioni.
Flessibilità e personalizzazione
Qdrant offre una notevole flessibilità con il suo linguaggio di query, che integra la ricerca vettoriale con filtraggio e aggregazione. Funzionalità come la Facet API consentono un’esplorazione avanzata dei dati, e le sue opzioni di indicizzazione personalizzabili permettono agli sviluppatori di ottimizzare per casi d’uso specifici.
MyScale enfatizza la versatilità combinando le funzionalità SQL tradizionali con la ricerca vettoriale avanzata. Questo approccio unificato semplifica i flussi di lavoro, consentendo agli sviluppatori di eseguire query congiunte su dati strutturati e vettoriali senza cambiare strumenti.
Integrazione ed ecosistema
Qdrant si integra bene con pipeline di machine learning e framework popolari, offrendo API in più linguaggi di programmazione. È altamente compatibile con i moderni flussi di lavoro AI, rendendolo una scelta naturale per gli sviluppatori focalizzati su progetti ML e AI.
MyScale trae vantaggio dalla sua interfaccia basata su SQL, rendendolo accessibile agli sviluppatori che hanno familiarità con i database relazionali. Il suo supporto per serie temporali, ricerca full-text e ricerca vettoriale lo posiziona come uno strumento multiuso che può ridurre la complessità dell’infrastruttura.
Facilità d’uso
Qdrant offre una documentazione completa e strumenti visivi come la Graph UI, che semplifica l’esplorazione delle relazioni vettoriali. Il suo processo di configurazione è semplice e il design intuitivo delle query della piattaforma riduce la curva di apprendimento.
MyScale si basa sulle fondamenta SQL di ClickHouse, rendendolo facile da usare per chi ha esperienza con i database. La possibilità di scrivere query in SQL standard riduce al minimo la curva di apprendimento per gli sviluppatori che passano dai database tradizionali.
Considerazioni sui costi
Qdrant è efficiente in termini di risorse grazie alle sue funzionalità di ottimizzazione della memoria, ma i costi operativi dipenderanno dalla tua implementazione e dalla scala del tuo carico di lavoro. Sebbene sia open-source, i servizi gestiti o l’hosting possono introdurre spese aggiuntive.
MyScale riduce i costi consolidando più funzionalità—database SQL, ricerca vettoriale e ricerca full-text—in un’unica piattaforma. Questa unificazione può ridurre le spese di infrastruttura e manutenzione, soprattutto per le organizzazioni che già utilizzano ClickHouse.
Funzionalità di sicurezza
Entrambi i sistemi danno priorità alla sicurezza, ma differiscono nei loro approcci.
Qdrant garantisce la conformità ACID per una gestione dei dati coerente e sicura, anche durante operazioni concorrenti.
MyScale incorpora le robuste funzionalità di sicurezza di ClickHouse, tra cui crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli e log di audit dettagliati.
Quando usare Qdrant
Qdrant è pensato per applicazioni basate sulla ricerca di similarità vettoriale e sui flussi di lavoro di machine learning. La combinazione della ricerca vettoriale con il filtraggio dei metadati lo rende ideale per personalizzazione, ricerca semantica e insight guidati dall’AI. Con l’indicizzazione HNSW, la conformità ACID e le ottimizzazioni della memoria, Qdrant è perfetto per dati vettoriali ad alta dimensionalità su larga scala. È pensato per aziende che costruiscono pipeline AI in cui i dati vettoriali sono il focus principale e le sfumature della ricerca sono importanti.
Quando usare MyScale
MyScale è pensato per casi d’uso ibridi in cui la ricerca vettoriale deve essere combinata con dati strutturati, analisi in tempo reale e ricerca full-text. La sua interfaccia basata su SQL è pensata per sviluppatori che hanno familiarità con i database relazionali, mentre la sua architettura basata su OLAP è pensata per carichi di lavoro analitici complessi. Offrendo molteplici funzionalità in un unico sistema, MyScale è un’ottima opzione per le aziende che cercano una piattaforma scalabile ed economicamente conveniente per gestire più tipi di dati e ottenere insight dall’AI e dall’analisi in tempo reale.
Riepilogo
Qdrant e MyScale sono diversi. Qdrant è un database vettoriale purpose-built per dati ad alta dimensionalità e casi d’uso AI avanzati, MyScale è una piattaforma unificata per ricerca vettoriale, dati strutturati e analisi in tempo reale. Scegli ciò che si adatta al tuo caso d’uso: ricerca vettoriale avanzata o uno strumento in grado di gestire più modalità di dati.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Qdrant e MyScale, 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 i database vettoriali autonomamente
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 più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali, invece che 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 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 sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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