SingleStore vs Deep Lake: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Deep Lake, 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 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 delle 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 (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.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL distribuito, relazionale, con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo, e Deep Lake è un data lake ottimizzato per gli embedding vettoriali. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
SingleStore: Panoramica e tecnologia di base
SingleStore ha reso possibile la ricerca vettoriale inserendola 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 oppure esplorare embedding di documenti limitando i risultati a reparti specifici. Il sistema supporta sia la ricerca semantica utilizzando 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 molto utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento di immagini e chatbot IA, dove il matching di similarità è rapido.
Alla base, 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 dati crescono, puoi semplicemente aggiungere altri nodi e sei a posto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL, quindi non è necessario 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 ideale per applicazioni come la ricerca semantica usando vettori da grandi modelli linguistici, la generazione aumentata da recupero (RAG) per la generazione di testo mirata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando queste funzionalità con le tradizionali funzioni di database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
DeepLake: Panoramica e tecnologia di base
Deep Lake è un database specializzato progettato per gestire dati vettoriali e multimediali, come immagini, audio, video e altri tipi non strutturati, ampiamente utilizzato nell'AI e nel machine learning. Funziona sia come data lake sia come vector store:
- Come Data Lake: Deep Lake supporta l'archiviazione e l'organizzazione di dati non strutturati (immagini, audio, video, testo e formati come NIfTI per l'imaging medico) in un formato con controllo di versione. Questa configurazione migliora le prestazioni nelle attività di deep learning. Consente query rapide e visualizzazione dei dataset, rendendo più semplice creare set di training di alta qualità per modelli AI.
- Come Vector Store: Deep Lake è progettato per archiviare e cercare embedding vettoriali e metadati correlati (ad es., testo, JSON, immagini). I dati possono essere archiviati localmente, nel tuo ambiente cloud o sullo storage gestito di Deep Lake. Si integra perfettamente con strumenti come LangChain e LlamaIndex, semplificando lo sviluppo di applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake utilizza l'indice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basato sul pacchetto Hnswlib con ottimizzazioni aggiuntive, per la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Questo consente di eseguire query su oltre 35 milioni di embedding in meno di 1 secondo. Le funzionalità uniche includono il multi-threading per una creazione più rapida dell'indice e una gestione efficiente della memoria per ridurre l'utilizzo della RAM.
Per impostazione predefinita, Deep Lake usa la ricerca lineare degli embedding per dataset fino a 100.000 righe. Per dataset più grandi, passa ad ANN per bilanciare accuratezza e prestazioni. L'API consente agli utenti di regolare questa soglia secondo necessità.
Sebbene l'indice di Deep Lake non venga utilizzato per ricerche combinate su attributi e vettori (che attualmente si basano sulla ricerca lineare), i prossimi aggiornamenti affronteranno questa limitazione per migliorarne ulteriormente la funzionalità.
Deep Lake come Vector Store: Deep Lake fornisce una soluzione robusta per archiviare e cercare vector embeddings e i metadati associati, inclusi file di testo, JSON, immagini, audio e video. Puoi archiviare i dati localmente, nel tuo ambiente cloud preferito o sullo storage gestito di Deep Lake. Deep Lake offre inoltre un'integrazione fluida con strumenti come LangChain e LlamaIndex, consentendo agli sviluppatori di creare facilmente applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Differenze principali
Metodologia di ricerca
Entrambi gli strumenti supportano la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) per query vettoriali veloci e su larga scala.
- SingleStore: Offre sia la ricerca exact k-Nearest Neighbor (kNN) per la precisione sia la ricerca ANN per la scalabilità, supportando più indici vettoriali (ad es., HNSW_FLAT, IVF_PQ). Combina la ricerca vettoriale con operazioni SQL, il che è utile se devi filtrare i vettori usando attributi (come prezzo o tag) insieme ai punteggi di similarità.
- Deep Lake: Utilizza un indice HNSW ottimizzato per la ricerca ANN, ottenendo prestazioni notevoli (query su oltre 35 milioni di embedding in meno di un secondo). Per impostazione predefinita usa la ricerca lineare per dataset più piccoli (<100k righe) e passa ad ANN man mano che i dati crescono. Tuttavia, le ricerche combinate su attributi e vettori attualmente si basano sulla ricerca lineare: un'area da migliorare.
Se lavori con dati misti, come il filtraggio degli embedding insieme a dati strutturati, il supporto SQL integrato di SingleStore gli dà un vantaggio.
Gestione dei dati
I due sistemi adottano approcci diversi alla gestione dei tipi di dati:
- SingleStore: Progettato come un database relazionale completo che supporta nativamente i vettori all'interno di tabelle columnstore. È ideale per dati strutturati o semi-strutturati combinati con operazioni vettoriali, come raccomandazioni di prodotti o ricerca semantica con filtri aggiuntivi.
- Deep Lake: È specializzato nella gestione di dati non strutturati—immagini, audio, video e testo—insieme agli embedding vettoriali. Agisce sia come data lake sia come vector store, rendendolo una scelta valida per workflow AI/ML che richiedono dataset multimediali versionati.
Scegli SingleStore per applicazioni che richiedono dati strutturati con operazioni SQL. Opta per Deep Lake se il tuo caso d'uso si concentra su attività AI/ML con dati non strutturati o multimediali.
Scalabilità e prestazioni
- SingleStore: Progettato per la scalabilità tramite nodi distribuiti, gestisce miliardi di vettori e cresce linearmente man mano che aggiungi più nodi. L'indicizzazione ANN consente tempi di risposta quasi istantanei su larga scala, bilanciando velocità e accuratezza.
- Deep Lake: Gestisce in modo efficiente enormi dataset vettoriali ottimizzando l'uso della memoria durante l'indicizzazione (ad es., multi-threading per la creazione di indici HNSW). Tuttavia, le prestazioni possono diminuire nelle query combinate che coinvolgono metadati.
Per prestazioni altamente scalabili e multi-nodo con operazioni strutturate, SingleStore eccelle. Deep Lake offre le migliori prestazioni per dataset AI non strutturati in cui le ricerche vettoriali sono il focus principale.
Flessibilità e personalizzazione
- SingleStore: Offre flessibilità tramite query SQL, supportando un mix di strategie di ricerca vettoriale esatta e approssimata. Gli sviluppatori possono sfruttare tutta la potenza di SQL per operazioni complesse.
- Deep Lake: Consente flessibilità nell'archiviazione degli embedding (locale, cloud o storage gestito) e si integra perfettamente con LangChain, LlamaIndex e strumenti di deep learning.
Se i workflow basati su SQL sono centrali, SingleStore offre un approccio familiare e robusto. Per gli sviluppatori che creano applicazioni RAG o pipeline di deep learning, la flessibilità di Deep Lake si distingue.
Integrazione ed ecosistema
- SingleStore: Si integra bene negli ecosistemi tradizionali basati su database. Puoi combinare la ricerca vettoriale con i flussi di lavoro esistenti sui dati relazionali, abilitando applicazioni come la ricerca ibrida (vettori + attributi).
- Deep Lake: Progettato per ecosistemi AI/ML. Le sue integrazioni con LangChain, LlamaIndex e le pipeline di addestramento dei modelli lo rendono ideale per gli sviluppatori che creano applicazioni AI come la Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Scegli SingleStore se il tuo progetto richiede un database general-purpose con capacità vettoriali. Deep Lake si adatta meglio a ecosistemi AI/ML specializzati.
Facilità d’uso
- SingleStore: La configurazione degli indici vettoriali richiede una certa familiarità con gli schemi di database (ad es., tabelle columnstore) e con la sintassi specifica per i vettori. Tuttavia, gli sviluppatori a proprio agio con SQL lo troveranno intuitivo.
- Deep Lake: Offre un’esperienza di onboarding più semplice per gli sviluppatori AI, soprattutto per quelli che usano strumenti basati su Python. L’API è lineare, ma combinare filtri sui metadati con la ricerca vettoriale richiede uno sforzo aggiuntivo.
Considerazioni sui costi
- SingleStore: I costi operativi dipendono dalle dimensioni del database, dalla complessità delle query e dallo scaling dei nodi. Il valore di SingleStore deriva dal suo duplice ruolo di vector store e database relazionale.
- Deep Lake: Offre prezzi flessibili per il suo storage gestito. I costi variano in base a dove archivi i tuoi dati (locale, cloud o il servizio di Deep Lake).
Funzionalità di sicurezza
- SingleStore: Include solide funzionalità di sicurezza come crittografia, autenticazione e controllo degli accessi basato sui ruoli—standard per i database enterprise.
- Deep Lake: Fornisce funzionalità di sicurezza essenziali, ma si concentra maggiormente sulla flessibilità per gli sviluppatori e sulle prestazioni.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è la scelta migliore quando hai grandi quantità di dati distribuiti e ricerca vettoriale, soprattutto quando devi combinare query su dati strutturati con ricerche di similarità vettoriale. La sua integrazione SQL ti consente di eseguire query ibride—filtrare embedding vettoriali in base ad attributi come prezzo, categoria o tag—senza aggiungere complessità allo stack. Applicazioni come sistemi di raccomandazione, ricerca semantica e sistemi di chat basati su AI beneficiano della capacità di SingleStore di eseguire ricerche kNN esatte e ANN approssimate su larga scala. Se prestazioni, scalabilità e consolidamento della ricerca vettoriale in un database relazionale completo sono fondamentali, SingleStore è la strada da seguire.
Quando scegliere Deep Lake
Deep Lake è la scelta migliore per flussi di lavoro AI/ML in cui i dati non strutturati—immagini, audio, video, testo—svolgono un ruolo importante. La sua capacità di essere sia un data lake sia un vector store lo rende ideale per creare e gestire dataset di alta qualità e versionati per l’addestramento di modelli di machine learning. Gli sviluppatori che lavorano su applicazioni di Retrieval-Augmented Generation (RAG), ricerca di embedding per dati multimediali o progetti di deep learning su larga scala trarranno vantaggio dall’integrazione di Deep Lake con strumenti come LangChain e LlamaIndex. Per progetti in cui la ricerca vettoriale è focalizzata su casi d’uso AI piuttosto che su operazioni SQL ibride, Deep Lake è una soluzione più snella e flessibile.
Conclusione
SingleStore e Deep Lake offrono entrambi la ricerca vettoriale, ma servono scopi diversi. SingleStore è ottimo per applicazioni con dati strutturati o ibridi in cui è necessario combinare operazioni basate su SQL con una ricerca vettoriale scalabile. Deep Lake eccelle negli ambienti AI/ML in cui i dati non strutturati e gli embedding multimediali sono al centro, con prestazioni ottimizzate e integrazioni per le moderne pipeline di deep learning. La scelta è tua: per dati strutturati e distribuiti con supporto SQL, scegli SingleStore. Per attività AI-driven su dati non strutturati, Deep Lake è il vincitore.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Deep Lake, 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 dei 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.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali in autonomia
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero dei 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 trovare quello 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 utilizzarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnata 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 un rapido sguardo 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
Why We Built Vector Lakebase: Rethinking Unstructured Data Architecture for AI
Vector Lakebase: a unified, lake-native data foundation for AI workloads — and an answer to what happens after vector databases succeed.
The Great AI Agent Protocol Race: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Compare Function Calling, MCP, and A2A protocols for AI agents. Learn which standard best fits your development needs and future-proof your applications.
Balancing Precision and Performance: How Zilliz Cloud's New Parameters Help You Optimize Vector Search
Optimize vector search with Zilliz Cloud’s level and recall features to tune accuracy, balance performance, and power AI applications.
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.