SingleStore vs Milvus: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Milvus, 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 un'analisi e un recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti per l'e-commerce, piattaforme di scoperta di 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 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 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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL distribuito, relazionale, con ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Faiss sono librerie open-source e leggere create per una ricerca vettoriale efficiente. 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 estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle 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 tuoi dati crescono, puoi semplicemente aggiungere più nodi e sei a posto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL, quindi non devi eseguire 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) mediante indicizzazione vettoriale. La ricerca ANN può trovare k vicini prossimi molto più rapidamente della ricerca kNN esatta, talvolta 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 strada da seguire.
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 provenienti da modelli linguistici di grandi dimensioni, la generazione aumentata da recupero (RAG) per la generazione di testo focalizzata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinandoli 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.
Panoramica del database vettoriale Milvus
Milvus è un database vettoriale open-source progettato fin dall'inizio avendo come nucleo la ricerca vettoriale e la ricerca per similarità. È altamente performante e scalabile orizzontalmente su scala di miliardi e può funzionare in modo efficiente in un'ampia gamma di ambienti, dai laptop ai sistemi distribuiti su larga scala. Milvus è disponibile sia come software open-source sia come servizio cloud (Zilliz Cloud).
Milvus supporta almeno 11 metodi di indicizzazione, tra cui HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, e CAGRA, consentendogli di effettuare rapidamente ricerche in grandi volumi di dati. A differenza di Cassandra, Milvus non è un database general-purpose ma uno strumento focalizzato sui dati non strutturati e sulla ricerca per similarità vettoriale, il che lo rende una soluzione più specializzata.
Milvus fa parte della LF AI & Data Foundation ed è concesso in licenza sotto Apache 2.0. Molti contributori sono esperti di high-performance computing (HPC), con background nella costruzione e ottimizzazione di sistemi su larga scala. Tra i contributori principali figurano professionisti di aziende come Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce e Microsoft.
Milvus offre tre opzioni di distribuzione: Milvus Lite, Standalone e Distributed.
- Milvus Lite è una libreria Python e una versione ultraleggera di Milvus. È perfetta per la prototipazione rapida in Python o in ambienti notebook e per esperimenti locali su piccola scala.
- Milvus Standalone è l'opzione di distribuzione a nodo singolo per Milvus, usando un modello client-server. Puoi considerarla l'equivalente Milvus di MySQL, mentre Milvus Lite è come SQLite.
- Milvus Distributed è la modalità distribuita di Milvus, ideale per utenti enterprise che creano sistemi di database vettoriali su larga scala o piattaforme di dati vettoriali.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore: Offre sia la ricerca esatta dei k-Nearest Neighbors (kNN) sia la ricerca Approximate Nearest Neighbors (ANN). Mentre il kNN esatto garantisce maggiore precisione, ANN fornisce query più rapide per grandi dataset, sacrificando una certa accuratezza a favore della velocità. Il supporto di SingleStore per molteplici metodi ANN (ad es., IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW_PQ) lo rende versatile per workload ibridi che combinano query SQL tradizionali con la ricerca vettoriale.
Milvus: È specializzato nella ricerca di similarità vettoriale con un ampio supporto per oltre 11 metodi di indicizzazione, inclusi HNSW, IVF, DiskANN e CAGRA. Questi indici sono ottimizzati per prestazioni e flessibilità, consentendo a Milvus di gestire su larga scala diversi scenari di ricerca vettoriale. Le sue opzioni di indicizzazione lo rendono una scelta migliore per attività di ricerca vettoriale pura che richiedono elevata configurabilità. Milvus supporta anche kNN, ANN, Range Search, Full-text search e Hybrid Search per un insieme più diversificato di query di ricerca che aiuta a trovare i risultati più rilevanti.
Gestione dei dati
SingleStore: Integra i dati vettoriali in un database relazionale general-purpose, archiviando i vettori in tabelle columnstore insieme a dati strutturati e semi-strutturati. Questa configurazione consente filtraggio e aggregazione senza interruzioni con query SQL standard, rendendolo ideale per applicazioni che combinano metadati strutturati con dati vettoriali non strutturati.
Milvus: Si concentra esclusivamente sui dati non strutturati, risultando appositamente progettato per casi d’uso come il riconoscimento delle immagini, il recupero di documenti e i sistemi di raccomandazione. Se stai lavorando con dataset che sono principalmente vettori senza una forte dipendenza da dati strutturati, Milvus offre una soluzione più su misura.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore: Scala orizzontalmente distribuendo i dati su più nodi. Man mano che i dati crescono, aggiungere nodi è semplice, e il suo processore di query SQL combina in modo efficiente la ricerca vettoriale con le operazioni di database standard. Tuttavia, le sue capacità vettoriali fanno parte di un sistema di database più ampio, il che può introdurre overhead per workload vettoriali puri.
Milvus: Progettato per la ricerca vettoriale su scala di miliardi, con la scalabilità orizzontale come funzionalità centrale. La sua modalità distribuita garantisce alte prestazioni per deployment su larga scala. L’architettura di Milvus è ottimizzata per scenari in cui la ricerca vettoriale è il workload principale, offrendo latenza più bassa e maggiore efficienza per tali casi d’uso.
Flessibilità e personalizzazione
SingleStore: Offre flessibilità nel combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL. Tuttavia, l’indicizzazione vettoriale è limitata a configurazioni specifiche (ad es., tipo di elemento F32, vettori a colonna singola in tabelle columnstore). Questo approccio strutturato si adatta ad applicazioni che richiedono una stretta integrazione con le funzionalità dei database tradizionali.
Milvus: Offre ampia personalizzazione per indicizzazione, parametri di ricerca e modalità di deployment. Con opzioni come Milvus Lite per ambienti embedded, Milvus Standalone per esperimenti locali e Distributed Milvus per ambienti su larga scala, si adatta a un’ampia gamma di workflow.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore: Eccelle nella sua integrazione con strumenti e workflow standard basati su SQL, consentendo agli sviluppatori di usare tecnologie familiari senza curve di apprendimento ripide. La sua compatibilità con strumenti di AI e analytics ne aumenta l’utilità nelle applicazioni ibride.
Milvus: Si concentra sulle integrazioni con ecosistemi di AI e machine learning. Supporta modelli di embedding e funziona bene nelle pipeline di retrieval-augmented generation (RAG) e nelle applicazioni che richiedono elaborazione di vettori densi. La sua natura open-source consente inoltre agli sviluppatori di estenderlo e adattarlo a esigenze specifiche.
Facilità d’uso
SingleStore: Combina la semplicità di SQL con capacità vettoriali, rendendolo accessibile agli sviluppatori che hanno familiarità con i database relazionali. Tuttavia, l’approccio strutturato alla gestione dei vettori può richiedere adattamenti per workload con forte presenza di dati non strutturati.
Milvus: Progettato da zero per la ricerca vettoriale, offre un’esperienza più specializzata. Sebbene la sua modalità distribuita possa introdurre complessità, le sue versioni standalone e lite semplificano la sperimentazione e le distribuzioni su scala ridotta.
Considerazioni sui costi
SingleStore: Integrando la ricerca vettoriale in un database completo, SingleStore riduce la necessità di più sistemi, abbassando potenzialmente i costi operativi. Tuttavia, il suo prezzo come database general-purpose può includere funzionalità di cui non hai bisogno per workload specifici dei vettori.
Milvus: Milvus open-source offre un punto di ingresso conveniente, con la flessibilità di scalare verso servizi gestiti come Zilliz Cloud. Il suo focus sulla ricerca vettoriale garantisce che tu stia pagando solo per le funzionalità di cui hai bisogno.
Funzionalità di sicurezza
SingleStore: Offre solide funzionalità di sicurezza di livello enterprise, tra cui crittografia, autenticazione e controlli di accesso. La sua funzionalità completa di database lo rende una scelta valida per applicazioni che richiedono una conformità rigorosa.
Milvus: Sebbene siano disponibili funzionalità di sicurezza, i dettagli dipendono dal modello di distribuzione (ad es., standalone vs. cloud). Per casi d’uso enterprise, Zilliz Cloud offre funzionalità di sicurezza avanzate.
Conclusione
Scegli in base al tuo caso d’uso e al tuo ecosistema:
SingleStore se desideri una soluzione ibrida che combini l’elaborazione di dati strutturati con la ricerca vettoriale. Adatto per e-commerce o analytics enterprise in cui query SQL e vettoriali devono coesistere.
Milvus se hai bisogno di un database vettoriale ottimizzato per dati non strutturati su larga scala e workload AI. Adatto per progetti che si basano fortemente sulla ricerca per similarità, come motori di raccomandazione o sistemi di retrieval-augmented generation.
Milvus per un approccio incentrato sui vettori, developer friendly e scalabile. SingleStore per dati strutturati e vettori in un unico sistema.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Milvus, 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 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 Open-source VectorDBBench 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) utilizzando i propri dataset e trovare quello che si adatta ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni reali 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 sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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