Redis vs Aerospike: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con l’avanzare dell’IA e delle tecnologie basate sui dati, la scelta di un database vettoriale appropriato per la propria applicazione sta diventando sempre più importante. Redis e Aerospike sono due opzioni in questo ambito. Questo articolo confronta queste tecnologie per aiutarti a prendere una decisione informata per il tuo progetto.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Redis e Aerospike, 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 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 inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei large language models (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) e Weaviate
- 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.
Redis è un database in-memory e Aerospike è un database NoSQL distribuito e scalabile. Entrambi dispongono di funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
Redis: panoramica e tecnologia di base
Redis era originariamente noto per l’archiviazione dei dati in-memory e ha aggiunto funzionalità di ricerca vettoriale tramite la Redis Vector Library, che ora fa parte di Redis Stack. Questo consente a Redis di eseguire ricerche di similarità vettoriale mantenendo la sua velocità e le sue prestazioni.
La ricerca vettoriale in Redis è costruita sopra la sua infrastruttura esistente, utilizzando l’elaborazione in-memory per un’esecuzione rapida delle query. Redis utilizza gli algoritmi FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimata del vicino più prossimo, il che consente ricerche rapide e accurate in spazi vettoriali ad alta dimensionalità.
Uno dei principali punti di forza della ricerca vettoriale di Redis è la possibilità di combinare la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale su altri attributi. Questa ricerca ibrida consente agli sviluppatori di creare query complesse che considerano sia la similarità semantica sia criteri di metadati specifici, rendendola versatile per molte applicazioni basate sull’IA.
La Redis Vector Library fornisce un'interfaccia semplice agli sviluppatori per lavorare con dati vettoriali in Redis. Ha funzionalità come progettazione flessibile dello schema, query vettoriali personalizzate ed estensioni per attività correlate agli LLM come caching semantico e gestione delle sessioni. Questo rende più facile per gli ingegneri AI/ML e i data scientist integrare Redis nel loro flusso di lavoro AI, soprattutto per l'elaborazione e il recupero dei dati in tempo reale.
Che cos'è Aerospike? Una panoramica
Aerospike è un database NoSQL per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni. Ha aggiunto il supporto per l'indicizzazione e la ricerca vettoriale, quindi è adatto ai casi d'uso dei database vettoriali. La funzionalità vettoriale si chiama Aerospike Vector Search (AVS) ed è in Preview. Puoi richiedere l'accesso anticipato ad Aerospike.
AVS supporta solo indici Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale. Quando vengono effettuati aggiornamenti o inserimenti in AVS, i dati del record, incluso il vettore, vengono scritti nell'Aerospike Database (ASDB) e sono immediatamente visibili. Per l'indicizzazione, ogni record deve avere almeno un vettore nel campo vettoriale specificato di un indice. Puoi avere più vettori e indici per un singolo record, così puoi cercare sugli stessi dati in modi diversi. Aerospike consiglia di assegnare i record sottoposti a upsert a un set specifico, così puoi monitorarli e operarci sopra.
AVS ha un modo unico di creare l'indice: è concorrente su tutti i nodi AVS. Mentre gli aggiornamenti dei record vettoriali vengono scritti direttamente su ASDB, i record dell'indice vengono elaborati in modo asincrono da una coda di indicizzazione. Questo viene fatto in batch e distribuito su tutti i nodi AVS, quindi utilizza tutti i core della CPU nel cluster AVS ed è scalabile. Le prestazioni di ingestione dipendono fortemente dalla memoria dell'host e dalla configurazione del layer di storage.
Per ogni elemento nella coda di indicizzazione, AVS elabora il vettore per l'indicizzazione, costruisce i cluster per ciascun vettore e li esegue il commit su ASDB. Un record di indice contiene una copia del vettore stesso e dei cluster per quel vettore a un dato livello del grafo HNSW. L'indicizzazione utilizza estensioni vettoriali (AVX) per l'elaborazione parallela single instruction, multiple data.
AVS esegue query durante l'ingestione per “pre-idratare” la cache dell'indice perché i record nei cluster sono interconnessi. Queste query non vengono conteggiate come richieste di query ma compaiono come letture sul layer di storage. In questo modo, la cache viene popolata con dati rilevanti e può migliorare le prestazioni delle query. Questo mostra come AVS gestisce i dati vettoriali e crea indici per la ricerca di similarità, così può scalare per ricerche vettoriali ad alta dimensionalità.
Differenze chiave: scegliere tra Redis e Aerospike per la ricerca vettoriale
Quando scegli uno strumento di ricerca vettoriale, conoscere le differenze tra Redis e Aerospike ti aiuterà a prendere una decisione. Entrambi hanno la ricerca vettoriale, ma sono diversi. Confrontiamoli in diverse aree.
Metodologia di ricerca
Redis utilizza gli algoritmi FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimata del vicino più prossimo. Ricerca rapida e accurata in uno spazio vettoriale ad alta dimensionalità. Redis supporta anche la ricerca ibrida, combinando la similarità vettoriale con il filtro degli attributi.
Aerospike Vector Search (AVS) utilizza solo indici HNSW per la ricerca vettoriale. Aggiorna i record vettoriali in modo asincrono e costruisce cluster per ciascun vettore su tutti i nodi AVS nel cluster.
Dati
Redis è ottimo nella gestione di dati strutturati e semi-strutturati. La Vector Library si integra con le strutture dati esistenti di Redis, così puoi avere uno schema flessibile e query vettoriali personalizzate.
Aerospike supporta più vettori e indici per un singolo record. Puoi avere diversi metodi di ricerca sugli stessi dati. Consiglia di eseguire l'upsert dei record in set specifici per facilitare monitoraggio e operazioni.
Scalabilità e prestazioni
Redis utilizza l'elaborazione in memoria per un'esecuzione rapida delle query, quindi è ottimo per applicazioni in tempo reale. La ricerca vettoriale è costruita sull'infrastruttura esistente, quindi Redis rimane veloce.
L'indicizzazione di Aerospike è distribuita su tutti i nodi AVS e utilizza tutti i core CPU nel cluster. Questo serve alla scalabilità, soprattutto per la ricerca vettoriale ad alta dimensionalità. Tuttavia, le prestazioni di ingestion dipendono dalla memoria dell'host e dalla configurazione del livello di storage.
Flessibilità e personalizzazione
Redis ha un'interfaccia semplice per i dati vettoriali, così puoi creare query complesse che considerano la similarità semantica e metadati specifici. Ha anche estensioni per attività legate agli LLM, come caching semantico e gestione delle sessioni.
Aerospike consente più vettori e indici per record. Hai flessibilità nel modo in cui cercare i dati. Tuttavia, i dettagli sulle opzioni di personalizzazione sono limitati nella preview.
Integrazione ed ecosistema
Redis ha un ecosistema maturo e si integra bene con molti strumenti e framework, soprattutto nei workflow AI/ML. La Vector Library è progettata per integrarsi con la configurazione Redis esistente.
La ricerca vettoriale di Aerospike è più recente e le informazioni sulle integrazioni specifiche sono limitate. Tuttavia, come database NoSQL, probabilmente si integra con strumenti comuni di elaborazione dei dati.
Facilità d'uso
Redis è noto per la semplicità e dispone di molta documentazione. La Vector Library mantiene questa semplicità, quindi potrebbe essere più accessibile per gli sviluppatori che hanno già familiarità con Redis.
La ricerca vettoriale di Aerospike è in preview, quindi per ora potrebbe avere meno documentazione e una curva di apprendimento più ripida. Ma ciò potrebbe cambiare man mano che la funzionalità matura.
Costo
Redis offre opzioni open-source ed enterprise con più modelli di prezzo per servizi cloud e gestiti.
Aerospike si rivolge al mercato enterprise, quindi questo potrebbe riflettersi nel prezzo. I dettagli sui costi per la ricerca vettoriale non sono ancora disponibili pubblicamente.
Sicurezza
Redis dispone di funzionalità di sicurezza come crittografia, autenticazione e controllo degli accessi, che si applicano alla ricerca vettoriale.
Aerospike, come soluzione orientata all'enterprise, probabilmente dispone di funzionalità di sicurezza robuste, ma i dettagli sulla sicurezza per la ricerca vettoriale non sono disponibili nella preview.
Quando scegliere ciascuna tecnologia
Redis è ottimo per applicazioni che richiedono ricerca vettoriale in tempo reale e operazioni tradizionali sui dati. La ricerca in-memory e ibrida lo rende perfetto per scenari a bassa latenza come sistemi di raccomandazione, abbinamento di contenuti o funzionalità di ricerca personalizzata. Redis è adatto a casi d'uso che traggono vantaggio dalla sua flessibilità nella modellazione dei dati e possono eseguire query complesse sia sulla similarità vettoriale sia sui metadati. È ottimo per applicazioni AI che devono integrare la ricerca vettoriale con altre funzionalità Redis come caching e gestione delle sessioni.
Aerospike Vector Search (AVS) è migliore per alta scalabilità e alte prestazioni con dataset di grandi dimensioni, soprattutto quando si gestiscono vettori ad alta dimensionalità. La sua indicizzazione distribuita su tutti i nodi del cluster lo rende adatto ad applicazioni che devono gestire enormi quantità di dati vettoriali. Aerospike potrebbe essere la scelta per casi d'uso che richiedono un database NoSQL con ricerca vettoriale integrata, come serving di modelli di machine learning su larga scala, sistemi di rilevamento frodi in tempo reale o piattaforme di analisi avanzata che elaborano e interrogano dati multidimensionali.
Conclusione
Redis è versatile, con un rapido in-memory, modellazione dei dati flessibile e ricerca ibrida. Ha un ecosistema consolidato ed è facile da usare, quindi è adatto a molti casi d'uso di ricerca vettoriale. Aerospike è valido per scalabilità e prestazioni nelle ricerche vettoriali ad alta dimensionalità; la sua architettura distribuita può gestire dataset di grandi dimensioni. Scegli tra Redis e Aerospike in base al tuo caso d'uso, al volume dei dati, ai requisiti di prestazioni e allo stack tecnologico esistente. Scegli Redis se hai bisogno di una soluzione flessibile e veloce che si integri bene con molti workflow AI, soprattutto per applicazioni in tempo reale. Scegli Aerospike se devi gestire dati vettoriali ad alta dimensionalità su larga scala, con attenzione a scalabilità e prestazioni. In definitiva, la scelta migliore sarà quella che si adatta alle esigenze specifiche del tuo progetto e ai requisiti di scalabilità a lungo termine.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Redis e Aerospike, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d'uso specifico. Uno strumento che può assistere in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e pattern di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti, ma distinti, alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e determinare quello più adatto ai loro casi d'uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché affidarsi ad affermazioni di marketing o prove aneddotiche.
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 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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