Redis vs Vald: 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 tua applicazione sta diventando sempre più importante. Redis e Vald 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 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 delle anomalie nella cybersicurezza, 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 (LLM) 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) e Weaviate
- Librerie di ricerca vettoriale come Faiss e Annoy.
- Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
- Database tradizionali con componenti aggiuntivi di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
****Redis è un database in-memory con ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Vald è un database vettoriale purpose-built. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Redis: panoramica e tecnologia di base
Redis era originariamente noto per il suo archivio dati in-memory e ha aggiunto funzionalità di ricerca vettoriale tramite Redis Vector Library, che ora fa parte di Redis Stack. Ciò 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 che può 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 specifici di metadati, quindi è 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 degli schemi, query vettoriali personalizzate ed estensioni per attività relative 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.
Vald: Panoramica e tecnologia di base
Vald è uno strumento potente per cercare molto velocemente in enormi quantità di dati vettoriali. È costruito per gestire miliardi di vettori e può crescere facilmente man mano che le tue esigenze aumentano. L'aspetto interessante di Vald è che utilizza un algoritmo rapidissimo chiamato NGT per trovare vettori simili.
Una delle migliori funzionalità 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 facilmente aggiungere 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 ogni indice su macchine diverse. Ciò significa che se una macchina ha un problema, le tue ricerche possono comunque 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 in enormi quantità di dati vettoriali.
Differenze chiave: Redis vs Vald per la ricerca vettoriale
Quando scegli tra Redis e Vald per la ricerca vettoriale, devi considerare diversi aspetti. Entrambi gli strumenti sono ottimi per i dati vettoriali, ma differiscono in alcune aree chiave che influenzeranno il tuo progetto. Confrontiamo Redis e Vald per aiutarti a decidere.
Metodologia di ricerca
Redis utilizza gli algoritmi FLAT e HNSW per la ricerca approssimata del vicino più prossimo. Questo consente una ricerca rapida e accurata in spazi vettoriali ad alta dimensionalità. Redis supporta anche la ricerca ibrida, combinando la similarità vettoriale con il filtraggio degli attributi.
Vald utilizza l'algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree). Questo serve per una ricerca di similarità rapida su miliardi di vettori. L'approccio di Vald è pensato per velocità e scalabilità su grandi dataset vettoriali.
Dati
Redis con la Vector Library può gestire dati strutturati e non strutturati. Consente una progettazione flessibile degli schemi e supporta query complesse che considerano sia la similarità semantica sia metadati specifici. Questo rende Redis adatto a molti casi d'uso AI.
Vald è pensato per dati vettoriali su larga scala. È costruito per miliardi di vettori. Vald è pensato per dati vettoriali puri, quindi è adatto a progetti che riguardano principalmente informazioni vettoriali ad alta dimensionalità.
Scalabilità e prestazioni
Redis utilizza l'elaborazione in-memory per un'esecuzione rapida delle query, il che è utile per dataset di dimensioni piccole o medie. Può scalare verticalmente (aggiungendo più risorse a una singola macchina) e orizzontalmente (aggiungendo più macchine a un cluster).
Vald è costruito per operazioni su larga scala. Utilizza l'indicizzazione distribuita, quindi può distribuire i dati su più macchine. Questo consente a Vald di gestire miliardi di vettori e di scalare orizzontalmente con facilità. Vald può continuare a elaborare ricerche anche durante gli aggiornamenti dell'indice, il che è un grande vantaggio per i sistemi ad alta disponibilità.
Flessibilità e personalizzazione
Redis ha un'interfaccia semplice per i dati vettoriali e ha funzionalità come query vettoriali personalizzate ed estensioni relative agli LLM. Questo rende facile integrare Redis in vari flussi di lavoro AI, soprattutto per l'elaborazione in tempo reale.
Vald consente la personalizzazione dei processi di input e output dei dati in modo da essere compatibile con gRPC. È progettato per funzionare in ambienti cloud e offre flessibilità nell’allocazione delle risorse. L’architettura di Vald permette una facile personalizzazione del processo di ricerca e l’integrazione con altri sistemi.
Integrazione ed ecosistema
Redis ha un ecosistema ampio e si integra con molti strumenti e framework. La ricerca vettoriale fa parte di Redis Stack, quindi può essere facilmente combinata con altre funzionalità di Redis come caching e messaggistica pub/sub.
Vald è progettato per funzionare in ambienti cloud e si integra con Kubernetes. Poiché è focalizzato sulla ricerca vettoriale, potrebbe richiedere strumenti aggiuntivi per altre esigenze di gestione dei dati.
Facilità d’uso
Redis dispone di molta documentazione e di una grande community, quindi è più facile da imparare e usare. La Redis Vector Library ha un’interfaccia semplice per le operazioni vettoriali.
Vald ha una curva di apprendimento più ripida, soprattutto per gli sviluppatori che non hanno familiarità con i sistemi distribuiti. Ma la sua documentazione è completa e focalizzata sulle operazioni di ricerca vettoriale.
Costo
Redis può essere conveniente per dataset più piccoli che rientrano in memoria. Ma con l’aumentare della dimensione dei dati, il costo della RAM può crescere esponenzialmente.
La natura distribuita di Vald può essere più conveniente per dataset molto grandi, poiché può utilizzare in modo efficiente hardware commodity. Ma la gestione di un sistema distribuito aggiunge complessità operativa e potenziali costi.
Sicurezza
Redis dispone di varie funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia, controllo degli accessi e autenticazione. Supporta anche SSL/TLS per comunicazioni sicure.
Vald, essendo progettato per ambienti cloud, dispone di funzionalità per il deployment sicuro in cluster Kubernetes. Ma funzionalità di sicurezza specifiche potrebbero dover essere implementate a livello di infrastruttura.
Quando scegliere ciascuna tecnologia
Quando scegliere Redis
Redis è ottimo per progetti che richiedono gestione dei dati con ricerca vettoriale. È perfetto per applicazioni che necessitano di elaborazione in tempo reale, ricerca ibrida (similarità vettoriale + filtraggio per attributi) e integrazione con altre operazioni sui dati come il caching. Redis è adatto a dataset di piccole e medie dimensioni che rientrano in memoria e a progetti che devono gestire sia strutture dati tradizionali sia operazioni vettoriali. È anche indicato per team che usano già Redis o che cercano una soluzione con un ecosistema ricco e una grande community.
Quando scegliere Vald
Vald è più adatto a progetti con dataset vettoriali enormi, soprattutto quelli con miliardi di vettori. È perfetto per applicazioni che richiedono ricerca di similarità ad alta velocità su larga scala, come sistemi di raccomandazione su larga scala, piattaforme di riconoscimento delle immagini o qualsiasi servizio basato sull’AI che lavori con enormi quantità di dati vettoriali. Vald è adatto ad ambienti cloud native e a progetti che possono beneficiare della sua architettura distribuita. Scegli Vald quando hai bisogno di disponibilità continua durante gli aggiornamenti degli indici, gestione di dati ad alta dimensionalità e capacità di scalare orizzontalmente la tua ricerca vettoriale man mano che i dati crescono.
Conclusione
Redis è un coltellino svizzero che combina la ricerca vettoriale con molte strutture dati e operazioni, perfetto per diverse applicazioni in tempo reale con dimensioni dei dati moderate. Vald è ottimo per dataset vettoriali enormi con ricerca ad alta velocità e scalabilità. La scelta tra questi due dovrebbe basarsi sulle tue esigenze: volume dei dati, complessità della ricerca, requisiti di integrazione e scalabilità. Scegli Redis per operazioni versatili e centrate sulla memoria con ricerca vettoriale e Vald per ricerca vettoriale pura su scala enorme. In definitiva, la scelta giusta dipende da quanto bene la tecnologia si adatta ai requisiti del tuo progetto e all’esperienza del tuo team.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Redis e Vald, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d'uso specifico. Uno strumento che può aiutare 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 gli 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 a dichiarazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito con licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può utilizzarlo, 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 prestazionali 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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