SingleStore vs LanceDB: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e LanceDB, 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 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 (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, tra cui:
- Database vettoriali appositamente progettati 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 LanceDB è un database vettoriale serverless. 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 al contempo per fascia di prezzo o esplorare gli embedding dei 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 prodotto scalare e distanza euclidea per la corrispondenza di similarità. Questo è estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento di immagini e chatbot IA, dove la corrispondenza di similarità è veloce.
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 tuoi dati crescono, puoi semplicemente aggiungere altri nodi e il gioco è fatto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL, quindi non hai bisogno di effettuare più query separate. A differenza dei database solo vettoriali, SingleStore ti offre queste funzionalità 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 ottimo per applicazioni come la ricerca semantica usando vettori provenienti da modelli linguistici di grandi dimensioni, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo focalizzata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando tutto ciò con le funzionalità tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL, mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
Che cos'è LanceDB? Una panoramica
LanceDB è un database vettoriale open-source per l'AI che archivia, gestisce, interroga e recupera embedding da dati multimodali su larga scala. Basato su Lance, un formato di dati colonnare open-source, LanceDB offre facile integrazione, scalabilità ed efficienza dei costi. Può essere eseguito embedded in backend esistenti, direttamente in applicazioni client o come database serverless remoto, quindi è versatile per molti casi d'uso.
La ricerca vettoriale è al centro di LanceDB. Supporta sia la ricerca esaustiva dei k vicini più prossimi (kNN) sia la ricerca approximate nearest neighbor (ANN) usando un indice IVF_PQ. Questo indice divide il dataset in partizioni e applica la quantizzazione prodotto per una compressione vettoriale efficiente. LanceDB dispone anche di ricerca full-text e indici scalari per migliorare le prestazioni di ricerca su diversi tipi di dati.
LanceDB supporta varie metriche di distanza per la similarità vettoriale, tra cui distanza euclidea, similarità del coseno e prodotto scalare. Il database consente la ricerca ibrida combinando approcci semantici e basati su parole chiave e il filtraggio sui campi dei metadati. Questo permette agli sviluppatori di creare sistemi di ricerca e raccomandazione complessi.
Il pubblico principale di LanceDB sono sviluppatori e ingegneri che lavorano su applicazioni AI, sistemi di raccomandazione o motori di ricerca. Il suo core basato su Rust e il supporto per più linguaggi di programmazione lo rendono accessibile a un'ampia gamma di utenti tecnici. L'attenzione di LanceDB alla facilità d'uso, alla scalabilità e alle prestazioni lo rende uno strumento eccellente per chi gestisce dati vettoriali su larga scala e cerca soluzioni efficienti di ricerca per similarità.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore offre una gamma completa di opzioni di ricerca vettoriale, inclusa la ricerca esatta dei k vicini più prossimi (kNN) e la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Supportiamo più tipi di indice come FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ, così puoi ottimizzare il bilanciamento tra accuratezza della ricerca e prestazioni in base al tuo caso d'uso.
LanceDB adotta un approccio più focalizzato alla ricerca vettoriale con la ricerca esatta dei k vicini più prossimi (kNN) e la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) tramite il nostro indice IVF_PQ. Combinano la ricerca vettoriale con la ricerca full-text e gli indici scalari, così puoi creare soluzioni di ricerca complesse. Entrambi i sistemi supportano metriche di distanza standard come distanza euclidea, similarità del coseno e prodotto scalare, quindi puoi usarli per qualsiasi ricerca per similarità.
Gestione dei dati
SingleStore incorpora la ricerca vettoriale direttamente nel suo database SQL, quindi devi creare indici vettoriali su tabelle columnstore. Supportiamo il formato Vector Type(dimensions[, F32]) così puoi combinare operazioni vettoriali con query SQL standard. Questo significa che puoi filtrare e aggregare insieme alla ricerca di similarità vettoriale, tutto nella stessa query.
LanceDB gestisce i dati attraverso la sua base in formato colonnare Lance, progettata per dati multimodali. Sono efficaci nella gestione di diversi tipi di dati e supportano approcci di ricerca ibrida che combinano metodi semantici e basati su parole chiave. Questo li rende particolarmente adatti ad applicazioni che richiedono una modellazione dei dati flessibile e pattern di ricerca complessi su diversi tipi di dati.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore scala attraverso un’architettura distribuita che suddivide i dati su più nodi. Puoi scalare orizzontalmente semplicemente aggiungendo altri nodi man mano che i tuoi dati crescono. Le prestazioni sono ottimizzate tramite un processore di query integrato che può combinare la ricerca vettoriale con query SQL standard e ridurre l’overhead di passaggi di elaborazione separati. Offriamo un compromesso configurabile tra velocità e accuratezza tramite la nostra ricerca ANN.
LanceDB scala attraverso le sue opzioni di deployment flessibili e una compressione vettoriale efficiente. Usano l’indicizzazione IVF_PQ per gestire operazioni vettoriali su larga scala. Puoi eseguire LanceDB integrato nel tuo sistema esistente o come database serverless, quindi puoi scalare in base al tuo caso d’uso e al pattern di carico. Le prestazioni possono essere ottimizzate in base ai requisiti del tuo deployment e della tua applicazione.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore include la ricerca vettoriale come parte del suo database SQL completo, quindi non hai bisogno di avere un database vettoriale separato nel tuo stack tecnologico. L’interfaccia SQL è anche molto accessibile ai team che hanno già familiarità con i database tradizionali. Questo significa che puoi creare funzionalità AI e ricerca vettoriale senza gestire più sistemi o occuparti di trasferimenti di dati.
LanceDB offre flessibilità di integrazione attraverso la sua architettura open-source e molteplici opzioni di deployment. Puoi integrarlo nei tuoi backend, eseguirlo nelle tue applicazioni client o distribuirlo come database serverless remoto. Il core in Rust offre vantaggi in termini di prestazioni e il supporto per più linguaggi lo rende accessibile a diversi team di sviluppo. La natura open-source del progetto significa che i contributi e le estensioni della community sono incoraggiati.
Facilità d’uso
SingleStore usa la sintassi SQL per le operazioni vettoriali, quindi è molto accessibile agli sviluppatori con esperienza nei database. La curva di apprendimento riguarda principalmente la comprensione dei requisiti degli indici vettoriali e delle strategie di ottimizzazione. Poiché è integrato, puoi lavorare con i vettori usando gli stessi strumenti e approcci che usi per le operazioni sui database tradizionali.
LanceDB dà priorità all’esperienza degli sviluppatori attraverso una semplice integrazione e il pieno supporto linguistico. Riduce le barriere di implementazione mantenendo la flessibilità necessaria per applicazioni complesse di ricerca vettoriale. La community open-source fornisce più risorse e supporto agli sviluppatori per imparare a usare il sistema.
Costo
Il costo di SingleStore si basa sul fatto che è un sistema di database completo, quindi il costo è legato alla scalabilità basata su nodi e alla gestione dell’infrastruttura. L’investimento iniziale potrebbe essere più alto rispetto ai database vettoriali dedicati, ma puoi risparmiare sui costi consolidando più database in uno. Il costo totale di proprietà dovrebbe considerare sia il costo diretto delle licenze sia i vantaggi operativi derivanti dall’avere la ricerca vettoriale integrata.
LanceDB offre vantaggi di costo in quanto open-source, quindi è adatto a deployment più piccoli o a progetti con vincoli di budget. L’opzione di deployment serverless ti dà flessibilità nella gestione dei costi dell’infrastruttura e i deployment self-hosted ti danno maggiore controllo sulla spesa. Il costo effettivo varierà in base ai requisiti di deployment e scalabilità.
Quando scegliere SingleStore
Scegli SingleStore quando hai bisogno della ricerca vettoriale all’interno di un database SQL maturo, hai competenze SQL esistenti, necessiti di supporto per alta concorrenza o vuoi combinare operazioni SQL complesse con la ricerca vettoriale. È ottimo per ambienti enterprise in cui il consolidamento dei dati e l’integrazione SQL sono fondamentali e hai bisogno di una gamma di opzioni di indice vettoriale per l’ottimizzazione.
Quando scegliere LanceDB
LanceDB è la scelta migliore quando hai bisogno di un database vettoriale dedicato, opzioni di deployment leggere e flessibili, open-source o lavori principalmente con dati multi-modali. È perfetto per piccoli progetti che devono crescere, team che vogliono un controllo diretto sulla propria implementazione della ricerca vettoriale o applicazioni che necessitano di una stretta integrazione tra ricerca vettoriale e full-text.
Conclusione
SingleStore è ottimo per ambienti enterprise in cui l’integrazione SQL e la gamma di opzioni di ricerca vettoriale sono fondamentali, per organizzazioni che vogliono aggiungere il vettoriale alle proprie operazioni di database esistenti. LanceDB è flessibile, open-source e forte sui dati multi-modali, quindi perfetto per team che necessitano di un database vettoriale dedicato. In definitiva, la tua scelta dipenderà dai tuoi casi d’uso, dall’infrastruttura esistente, dalle competenze del team e dai requisiti di scalabilità. Considera volume dei dati, pattern di query, esigenze di integrazione e vincoli di budget.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e LanceDB, 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 dei 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.
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 che si adatta 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 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 database vettoriali mainstream nella Leaderboard di VectorDBBench.
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