SingleStore vs Pinecone: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Pinecone, 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. Abilitando efficienti ricerche di similarità, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, consentendo 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 dei 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 large language models (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 di 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 Pinecone è un database vettoriale. 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 di immagini e chatbot di IA, dove il matching di similarità è veloce.
Alla base, SingleStore è costruito 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 sei a posto. 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 capacità come parte di un database completo, così puoi creare funzionalità di IA senza gestire più sistemi o affrontare trasferimenti di dati complessi.
Per l’indicizzazione vettoriale SingleStore ha 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 provenienti da grandi modelli linguistici, la generazione aumentata dal recupero (RAG) per la generazione di testo mirata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando queste funzionalità con le tradizionali caratteristiche dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL, mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
Pinecone: Le basi
Pinecone è un SaaS creato per la ricerca vettoriale nelle applicazioni di machine learning. Come servizio gestito, Pinecone si occupa dell’infrastruttura così puoi concentrarti sulla creazione di applicazioni, non di database. È una piattaforma scalabile per memorizzare e interrogare grandi quantità di embedding vettoriali per attività come la ricerca semantica e i sistemi di raccomandazione.
Le funzionalità principali di Pinecone includono aggiornamenti in tempo reale, compatibilità con modelli di machine learning e una tecnica di indicizzazione proprietaria che rende la ricerca vettoriale veloce anche con miliardi di vettori. I namespace permettono di suddividere i record all’interno di un indice per query più rapide e multitenancy. Pinecone supporta anche il filtering sui metadati, così puoi aggiungere contesto a ogni record e filtrare i risultati di ricerca per velocità e rilevanza.
L’offerta serverless di Pinecone rende semplice la gestione del database e include metodi efficienti di ingestione dei dati. Una delle funzionalità è la possibilità di importare dati dall’object storage, che è molto conveniente per l’ingestione di dati su larga scala. Questo utilizza un’operazione asincrona di lunga durata per importare e indicizzare dati memorizzati come file Parquet.
Per migliorare la ricerca, Pinecone ospita il modello multilanguage-e5-large per la generazione di vettori e ha un processo di recupero a due fasi con reranking usando il modello bge-reranker-v2-m3. Pinecone supporta anche la ricerca ibrida, che combina embedding vettoriali densi e sparsi per bilanciare la comprensione semantica con il matching di parole chiave. Con l’integrazione nei più diffusi framework di machine learning, il supporto per più linguaggi e l’autoscaling, Pinecone è una soluzione completa per la ricerca vettoriale nelle applicazioni AI, con prestazioni e facilità d’uso.
Differenze principali
Metodologia e implementazione della ricerca
SingleStore ha la ricerca vettoriale integrata nel suo database SQL, con ricerca esatta dei k vicini più prossimi (kNN) e ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Supporta diversi tipi di indice: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Esegue il matching di similarità tramite prodotto scalare e distanza euclidea, quindi è adatto a qualsiasi tipo di applicazione di ricerca vettoriale.
Pinecone dispone di una propria tecnica di indicizzazione proprietaria ottimizzata per la ricerca vettoriale. Offre aggiornamenti in tempo reale e un processo di recupero in due fasi con reranking utilizzando il modello bge-reranker-v2-m3. Ha un sistema di ricerca ibrido che combina embedding vettoriali densi e sparsi per la comprensione semantica e la corrispondenza delle parole chiave. Pinecone dispone inoltre di generazione vettoriale integrata con il suo modello multilanguage-e5-large.
Dati e architettura
Pinecone è un database SQL con funzionalità vettoriali. Devi creare indici vettoriali su tabelle columnstore e utilizzare il formato Vector Type(dimensions[, F32]). Ciò che rende unico SingleStore è che puoi combinare la ricerca vettoriale con SQL standard in un’unica query, senza dover eseguire più query. L’architettura distribuisce i dati su più nodi, così può gestire operazioni vettoriali su larga scala.
Pinecone è progettato per la ricerca vettoriale, utilizzando namespace per partizionare e suddividere i record all’interno degli indici. Ha un robusto sistema di filtraggio dei metadati, così puoi effettuare ricerche sensibili al contesto e affinare i risultati in base ad attributi aggiuntivi. Uno dei punti di forza di Pinecone è il suo efficiente sistema di ingestione dei dati, che può acquisire dati direttamente dall’object storage utilizzando file Parquet. Come servizio gestito con un’architettura serverless, Pinecone gestisce per te la complessità dell’infrastruttura.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore scala orizzontalmente aggiungendo più nodi al sistema. Il processore di query può gestire in modo efficiente operazioni combinate vettoriali e SQL, distribuendo il carico di lavoro tra i nodi. Puoi scegliere una ricerca esatta o approssimata, così puoi bilanciare precisione e prestazioni in base alle tue esigenze. Questo è ideale per applicazioni che devono scalare sia la ricerca vettoriale sia le normali operazioni di database.
Pinecone scala tramite un’infrastruttura di auto-scaling che adatta le risorse in base alla domanda. L’architettura del servizio gestito si occupa della complessità della scalabilità, così puoi concentrarti sullo sviluppo dell’applicazione e non sulla gestione dell’infrastruttura. L’organizzazione basata su namespace di Pinecone consente di interrogare in modo efficiente miliardi di vettori e le sue tecniche di indicizzazione specializzate scalano bene.
Integrazione ed esperienza di sviluppo
SingleStore dispone di un’interfaccia SQL per le operazioni vettoriali, quindi risulta familiare ai team con competenze SQL esistenti. Puoi creare funzionalità AI complesse all’interno del database stesso, combinando la ricerca vettoriale con le normali operazioni di database. Questa integrazione può semplificare lo sviluppo per applicazioni che necessitano sia di ricerca vettoriale sia di funzionalità di database tradizionali.
Pinecone si integra con i framework ML più diffusi e supporta più linguaggi. Ha una semplice API per le operazioni vettoriali e modelli pre-addestrati per la generazione vettoriale e il reranking.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è adatto alle aziende che devono combinare operazioni di database tradizionali con la ricerca vettoriale in un unico sistema. È ideale per aziende che eseguono applicazioni complesse che richiedono sia query su dati strutturati sia ricerca per similarità, come motori di raccomandazione che tengono conto della cronologia delle transazioni degli utenti, cataloghi di prodotti che combinano ricerca testuale con ricerca per immagini, o app finanziarie che devono elaborare dati di serie temporali ed embedding di documenti. L’approccio SQL è particolarmente adatto ai team con competenze SQL esistenti che vogliono avere un’architettura dati unificata senza dover gestire sistemi separati per le operazioni su dati vettoriali e tradizionali.
Quando scegliere Pinecone
Pinecone è adatto ai team concentrati esclusivamente sulla ricerca vettoriale e che desiderano un servizio gestito con un overhead operativo minimo. È ideale per applicazioni che danno priorità alla ricerca rapida di similarità vettoriale, come sistemi di raccomandazione dei contenuti basati sull’AI, ricerca semantica di documenti o applicazioni di similarità delle immagini che non devono effettuare join con tabelle di database tradizionali. L’architettura serverless di Pinecone e il machine learning integrato lo rendono perfetto per startup e team che vogliono muoversi rapidamente senza gestire infrastrutture o implementare i propri algoritmi di elaborazione vettoriale.
Conclusione
La scelta tra SingleStore e Pinecone dipende dai tuoi dati e dalle tue esigenze operative. SingleStore è una soluzione completa che combina database tradizionale e ricerca vettoriale, ottima per applicazioni che necessitano di entrambi in un unico sistema. Il suo approccio SQL e la sua architettura scalabile possono gestire query complesse su dati vettoriali e strutturati. Pinecone, con la sua ricerca vettoriale specializzata e il servizio gestito, è una soluzione più focalizzata, ideale per scenari di pura ricerca vettoriale e ti permette di arrivare più rapidamente sul mercato per applicazioni specifiche per i vettori. La tua decisione dovrebbe basarsi sul tuo stack tecnologico esistente, sulle competenze del team, sulle esigenze operative e sull’equilibrio tra operazioni vettoriali e operazioni di database tradizionali richieste dalla tua app.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Pinecone, 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.
Uso di VectorDBBench open-source per valutare e confrontare 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 più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni reali dei database vettoriali piuttosto che 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 usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati di prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica VectorDBBench.
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