SingleStore vs Chroma: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Chroma, 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 per 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 di contenuti, rilevamento di 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 conoscenze esterne per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, 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.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL relazionale e distribuito con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo, mentre Chroma è un database vettoriale purpose-built. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
SingleStore: panoramica e tecnologia di base
SingleStore ha reso possibile la ricerca vettoriale integrandola nel database stesso, quindi non hai bisogno di database vettoriali separati nel tuo stack tecnologico. I vettori possono essere archiviati in normali tabelle di database e cercati con query SQL standard. Ad esempio, puoi cercare immagini di prodotti simili filtrando per fascia di prezzo o esplorare embedding di documenti limitando i risultati a reparti specifici. Il sistema supporta sia la ricerca semantica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ per l'indice vettoriale, sia il prodotto scalare e la distanza euclidea per il matching di similarità. Questo è estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot di IA, dove il matching di similarità è veloce.
Al suo interno, SingleStore è progettato per prestazioni e scalabilità. Il database distribuisce i dati su più nodi, così puoi gestire operazioni su dati vettoriali su larga scala. Man mano che i tuoi dati crescono, puoi semplicemente aggiungere più nodi e il gioco è fatto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con le operazioni SQL, quindi non devi effettuare più query separate. A differenza dei database solo vettoriali, SingleStore ti offre queste capacità come parte di un database completo, così puoi creare funzionalità di IA senza gestire più sistemi o occuparti di trasferimenti di dati complessi.
Per l'indicizzazione vettoriale SingleStore offre due opzioni. La prima è la ricerca esatta dei k vicini più prossimi (kNN), che trova l'insieme esatto dei k vicini più prossimi per un vettore di query. Ma per dataset molto grandi o un'elevata concorrenza SingleStore supporta anche la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) usando l'indicizzazione vettoriale. La ricerca ANN può trovare k vicini prossimi molto più velocemente della ricerca kNN esatta, a volte di ordini di grandezza. C'è un compromesso tra velocità e accuratezza: ANN è più veloce ma potrebbe non restituire l'insieme esatto dei k vicini più prossimi. Per applicazioni con miliardi di vettori che richiedono tempi di risposta interattivi e non necessitano di precisione assoluta, la ricerca ANN è la scelta giusta.
L'implementazione tecnica degli indici vettoriali in SingleStore ha requisiti specifici. Questi indici possono essere creati solo su tabelle columnstore e devono essere creati su una singola colonna che memorizza i dati vettoriali. Il sistema attualmente supporta il formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 è l'unico tipo di elemento supportato. Questo approccio strutturato rende SingleStore eccellente per applicazioni come la ricerca semantica usando vettori provenienti da grandi modelli linguistici, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo focalizzata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando queste funzionalità con le caratteristiche tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
Chroma: Panoramica e tecnologia di base
Chroma è un database vettoriale open-source, nativo per l'AI, che semplifica il processo di creazione di applicazioni AI. Agisce come un ponte tra i grandi modelli linguistici (LLM) e i dati di cui hanno bisogno per funzionare efficacemente. L'obiettivo principale di Chroma è rendere conoscenze, fatti e competenze facilmente accessibili agli LLM, semplificando così lo sviluppo di applicazioni basate sull'AI. Al suo interno, Chroma fornisce strumenti per gestire dati vettoriali, consentendo agli sviluppatori di memorizzare embedding (rappresentazioni vettoriali dei dati) insieme ai metadati associati. Questa capacità è cruciale per molte applicazioni AI, poiché consente ricerche di similarità efficienti e il recupero dei dati basato su relazioni vettoriali.
Uno dei principali punti di forza di Chroma è la sua attenzione alla semplicità e alla produttività degli sviluppatori. Il team dietro Chroma ha dato priorità alla creazione di un'interfaccia intuitiva che consente agli sviluppatori di integrare rapidamente funzionalità di ricerca vettoriale nelle loro applicazioni. Questa enfasi sulla facilità d'uso non va a scapito delle prestazioni. Chroma è progettato per essere veloce ed efficiente, rendendolo adatto a un'ampia gamma di applicazioni. Opera come server e offre SDK client first-party sia per Python sia per JavaScript/TypeScript, offrendo flessibilità agli sviluppatori per lavorare nel loro ambiente di programmazione preferito.
La funzionalità di Chroma ruota attorno al concetto di raccolte, che sono gruppi di embedding correlati. Quando si aggiungono documenti a una raccolta Chroma, il sistema può automaticamente tokenizzarli e incorporarli usando una funzione di embedding specificata, oppure una predefinita se non viene fornita. Questo processo trasforma i dati grezzi in rappresentazioni vettoriali che possono essere cercate in modo efficiente. Insieme agli embedding, Chroma consente la memorizzazione di metadati per ciascun documento, che possono includere informazioni aggiuntive utili per filtrare o organizzare i dati. Chroma fornisce opzioni di query flessibili, consentendo ricerche di documenti simili usando sia embedding vettoriali sia query testuali, restituendo le corrispondenze più vicine in base alla similarità vettoriale.
Chroma si distingue in diversi modi. La sua API è progettata per essere intuitiva e facile da usare, riducendo la curva di apprendimento per gli sviluppatori nuovi ai database vettoriali. Supporta vari tipi di dati e può funzionare con diversi modelli di embedding, consentendo agli utenti di scegliere l’approccio migliore per il loro caso d’uso specifico. Chroma è progettato per integrarsi perfettamente con altri strumenti e framework di IA, rendendolo adatto a pipeline di IA complesse. Inoltre, la natura open-source di Chroma (con licenza Apache 2.0) offre trasparenza e il potenziale per miglioramenti e personalizzazioni guidati dalla community. Il team di Chroma sta lavorando attivamente a miglioramenti, inclusi piani per un servizio gestito (Hosted Chroma) e vari miglioramenti degli strumenti, indicando un impegno per lo sviluppo e il supporto continui.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore ha la ricerca vettoriale integrata, quindi puoi archiviare vettori insieme ai tuoi dati ed effettuare query con SQL. Supporta sia la ricerca esatta k-Nearest Neighbors (kNN) sia la ricerca Approximate Nearest Neighbors (ANN). Gli indici ANN (ad es. HNSW_FLAT) sono più veloci per dataset di grandi dimensioni con un compromesso in termini di precisione, quindi sono ottimi per applicazioni interattive ad alta scala.
Chroma è progettato per workflow di IA. La sua ricerca vettoriale utilizza embedding e metadati archiviati in raccolte. Sebbene supporti la ricerca per similarità, il suo focus è sull’archiviazione di embedding e metadati piuttosto che sull’indicizzazione avanzata. Quindi è ottimo per RAG o query basate su metadati.
Dati
SingleStore supporta dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, quindi puoi integrare embedding vettoriali con le funzionalità del tuo database tradizionale. Ad esempio, puoi filtrare i risultati della ricerca vettoriale in base a metadati come prezzo o categoria usando query SQL.
Chroma è pensato per dati non strutturati ed embedding. I metadati possono essere archiviati insieme agli embedding ed è tutto orientato alla semplicità nella gestione e interrogazione dei dati vettorializzati.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore è progettato per la scalabilità, distribuisce i dati tra nodi per operazioni su larga scala. Combinare SQL e ricerca vettoriale riduce al minimo la necessità di sistemi separati e riduce latenza e complessità nelle pipeline di IA.
Chroma è pensato per la facilità d’uso da parte degli sviluppatori e per applicazioni di piccola-media scala, ma non ha le stesse funzionalità di scalabilità integrate. È ottimo per casi d’uso mirati in cui i dati di embedding non richiedono enormi sistemi distribuiti.
Flessibilità e personalizzazione
SingleStore offre flessibilità tramite la sua interfaccia SQL e il supporto per più metodi di indicizzazione vettoriale. Gli sviluppatori che conoscono SQL possono creare query complesse che combinano dati strutturati con operazioni vettoriali, quindi è altamente personalizzabile per carichi di lavoro misti.
Chroma è tutto incentrato sulla semplicità, con un’API facile e embedding senza soluzione di continuità. La sua flessibilità deriva dalla capacità di integrarsi con più modelli di embedding e supportare workflow ricchi di metadati, il che è ottimo per gli sviluppatori che danno priorità alla facilità d’uso rispetto alla personalizzazione.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore è un database general purpose con ampie integrazioni nello stack dei dati, quindi è più facile collegarlo a sistemi e strumenti esistenti negli ambienti enterprise.
Chroma è strettamente legato ai workflow di IA, ha SDK first-party per Python e JavaScript/TypeScript. Si integra bene con pipeline e framework di IA, quindi è ottimo per team fortemente orientati a IA e LLM.
Facilità d’uso
SingleStore richiede alcune conoscenze di database per la configurazione e l’ottimizzazione. Sebbene semplifichi la ricerca vettoriale per gli utenti SQL, la curva di apprendimento è più ripida per chi non è amministratore di database.
Chroma è adatto ai principianti, progettato per sviluppatori con esperienza minima nei database vettoriali. La sua API semplice e l’embedding automatico rendono facile iniziare, soprattutto per progetti basati sull’IA.
Costo
SingleStore può consolidare il tuo stack tecnologico combinando ricerca vettoriale e funzionalità di database tradizionali, quindi potresti non aver bisogno di sistemi aggiuntivi. Tuttavia, le sue funzionalità enterprise e la sua scalabilità comportano costi più elevati per i servizi gestiti.
Chroma è open source, quindi ha costi iniziali più bassi. Sebbene il team stia lavorando a un servizio gestito, la configurazione attuale richiede più impegno manuale per scalabilità e manutenzione, il che inciderà sul costo totale di proprietà.
Sicurezza
SingleStore offre sicurezza di livello enterprise, crittografia, autenticazione e controllo degli accessi basato sui ruoli. Ottimo per ambienti che richiedono una conformità rigorosa.
Chroma, in quanto progetto open source, si concentra sulla funzionalità più che sulla sicurezza. Dispone di autenticazione e controllo degli accessi di base, ma potrebbe non soddisfare i requisiti di sicurezza enterprise fin da subito.
Quando usare SingleStore
SingleStore è ideale per sistemi di dati distribuiti su larga scala in cui la ricerca vettoriale deve funzionare insieme a dati strutturati e semi-strutturati. Se la tua applicazione deve combinare query SQL tradizionali con ricerca vettoriale ad alte prestazioni, ad esempio filtrando per metadati o integrandosi con dati relazionali, SingleStore è l’unica scelta. È perfetto per ambienti enterprise che richiedono scalabilità, sicurezza e un unico stack tecnologico per ridurre complessità e sovraccarico operativo.
Quando usare Chroma
Chroma è più adatto a progetti basati sull’IA in cui embedding e flussi di lavoro ricchi di metadati sono centrali. Eccelle in casi d’uso come retrieval-augmented generation, sistemi di raccomandazione o applicazioni che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni. Se ti concentri sulla prototipazione rapida o sulla distribuzione di applicazioni IA su scala più ridotta con configurazione minima, l’API di Chroma e il suo design favorevole alle integrazioni lo rendono un’opzione molto produttiva. La sua natura open source attira anche gli sviluppatori che desiderano trasparenza e la possibilità di personalizzare i propri strumenti.
Conclusione
La forza di SingleStore sta nell’unire le capacità dei database tradizionali con la ricerca vettoriale; è ottimo per carichi di lavoro con dati misti su larga scala in ambienti enterprise. Chroma dà priorità alla semplicità e alla facilità d’uso; è un’ottima scelta per applicazioni AI first e per sviluppatori che vogliono iniziare rapidamente. La scelta tra i due dovrebbe basarsi sul tuo caso d’uso, sul tipo di dati con cui lavori e sui requisiti di scala e prestazioni del tuo progetto.
Leggi questo per avere una panoramica di SingleStore e Chroma, 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 i tuoi 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 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) 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 anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito con 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 impegnata 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 più diffusi nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch
Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.
Milvus WebUI: A Visual Management Tool for Your Vector Database
Explore Milvus WebUI to monitor, manage, and optimize your vector database with real-time insights, performance tracking, and system health monitoring.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.