Qdrant vs Rockset: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Qdrant e 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. 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 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 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 progettati appositamente 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 progettato appositamente. Rockset è un database di ricerca e analisi con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità 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, un aspetto fondamentale per molti modelli 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. Ciò significa che puoi eseguire query complesse che combinano la similarità vettoriale con il filtraggio sui metadati, così da ottenere una ricerca più potente e sfumata. 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, efficiente negli spazi ad alta dimensionalità. La Distance Matrix API consente di calcolare in modo efficiente le distanze a coppie tra vettori, quindi è ideale 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, inclusa una potente Facet API per aggregare e contare valori unici nei dati. Le funzionalità di ottimizzazione della memoria, come l’indicizzazione di testo e geografica su disco, consentono di gestire distribuzioni su larga scala mantenendo le prestazioni tramite caching 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’uso della memoria e accelerare la ricerca, soprattutto per vettori ad alta dimensionalità.
Puoi configurare il compromesso tra precisione della ricerca e prestazioni sia con corrispondenze approssimative 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.
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 ottimo per applicazioni che richiedono 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 modificabile. 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 vettoriali fino a 200.000, quindi è adatto a un’ampia gamma di casi d’uso di embedding vettoriali.
Rockset integra la ricerca vettoriale nel core. Supporta 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 per riga in uno solo. Ciò 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 effettuare ricerche su più campi ANN, supporta modelli multimodali e dispone sia di API SQL sia REST come interfaccia di query.
Differenze principali
Tecnologia di ricerca e prestazioni
Qdrant utilizza l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per l’indicizzazione vettoriale, che è adatto ai dati ad alta dimensionalità. La Distance Matrix API è pensata per clustering e riduzione della dimensionalità.
Rockset adotta un approccio diverso con un sistema di Converged Indexing basato su RocksDB. Supporta metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) con un indice FAISS distribuito. Rockset può gestire vettori fino a 200.000 dimensioni.
Capacità di gestione dei dati
Qdrant è eccellente con i dati vettoriali e il payload (la capacità di memorizzare informazioni aggiuntive insieme ai vettori è chiamata payload nella terminologia di Qdrant). Supporta transazioni ACID e query complesse che combinano similarità vettoriale con filtraggio dei metadati.
Rockset elabora dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. La sua funzionalità più importante è l’elaborazione dei dati in tempo reale: può gestire dati in streaming e feed CDC con una latenza di 1-2 secondi. Consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati.
Approcci alla scalabilità
Qdrant esegue sharding e replica automatici per lo scaling orizzontale. Dispone di funzionalità di ottimizzazione della memoria come l’indicizzazione di testo e geografica su disco e caching intelligente per le prestazioni.
L'architettura distribuita di Rockset distribuisce il calcolo su più nodi. Il sistema Converged Index mantiene le prestazioni man mano che i dati crescono.
Opzioni di integrazione
Qdrant dispone di API e librerie client per i linguaggi più diffusi. Graph UI serve a visualizzare le relazioni vettoriali per debugging e ottimizzazione.
Rockset dispone sia di API SQL sia REST, quindi è accessibile per i team con competenze SQL. Si integra con sorgenti di dati in streaming e modelli multi-modali.
Facilità d'uso e configurazione
Qdrant è focalizzato sui casi d'uso di ricerca vettoriale, quindi è facile per i team che sviluppano applicazioni AI. La documentazione copre concetti specifici dei vettori e dettagli di implementazione.
Rockset potrebbe avere una curva di apprendimento più semplice per i team che conoscono SQL, poiché utilizza la sintassi SQL standard per le query. Ma il suo insieme di funzionalità più ampio richiederà più tempo per essere padroneggiato.
Struttura dei costi
Entrambi sono ospitati nel cloud. Il costo di Qdrant si basa principalmente sul volume dei dati e sul carico delle query. La funzionalità di quantizzazione può aiutare a ridurre l'utilizzo della memoria e i costi associati.
Il costo di Rockset si basa sull'utilizzo di calcolo e storage. L'elaborazione in tempo reale può influire sui costi per dati in streaming ad alto volume.
Funzionalità di sicurezza
Entrambi dispongono di funzionalità di sicurezza standard: autenticazione e controllo degli accessi. Supportano la crittografia dei dati a riposo e in transito.
Quando scegliere ciascuno
Scegli Qdrant quando sviluppi applicazioni focalizzate sull'AI che richiedono ricerca vettoriale, specialmente con dati ad alta dimensionalità. È perfetto per sistemi di raccomandazione, ricerca semantica, applicazioni di computer vision e quando devi combinare la similarità vettoriale con filtri complessi sui metadati. L'implementazione dell'algoritmo HNSW di Qdrant, la gestione dei payload e le funzionalità dedicate di ottimizzazione vettoriale lo rendono una buona scelta quando la ricerca vettoriale è il requisito principale piuttosto che una funzionalità aggiuntiva.
Scegli Rockset quando hai bisogno di analisi in tempo reale e ricerca vettoriale in un'unica piattaforma. È ottimo per applicazioni che elaborano dati in streaming, devono aggiornare frequentemente vettori e metadati o necessitano di query basate su SQL insieme alla ricerca vettoriale. Il Converged Indexing di Rockset e il supporto per change data capture lo rendono adatto a casi d'uso come personalizzazione in tempo reale, dashboard live o applicazioni in cui la freschezza dei dati è fondamentale.
Conclusione
Qdrant e Rockset hanno punti di forza diversi nella ricerca vettoriale: Qdrant è ottimo per prestazioni di pura ricerca vettoriale e funzionalità orientate all'AI, Rockset per l'elaborazione dei dati in tempo reale e l'analisi basata su SQL. Scegli in base ai tuoi requisiti tecnici: scegli Qdrant se la ricerca vettoriale è il tuo obiettivo principale e hai bisogno di ottimizzazioni specializzate per applicazioni AI, oppure scegli Rockset se hai bisogno di elaborazione in tempo reale, preferisci lavorare con SQL e consideri la ricerca vettoriale come funzionalità aggiuntiva. Considera la frequenza di aggiornamento dei dati, i pattern di query e se hai bisogno di analisi in tempo reale insieme alla ricerca vettoriale quando prendi la tua decisione.
Leggi questo per avere una panoramica di Qdrant 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 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.
Utilizzo di VectorDBBench open-source per valutare e confrontare database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli 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 di 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 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 prestazionali 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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