SingleStore vs Rockset: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Rockset, 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 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 di 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 (LLM) 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 di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL distribuito, relazionale, e Rockset è un database di ricerca e analisi con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Entrambi hanno funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità 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 oppure esplorare embedding di documenti limitando i risultati a dipartimenti 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 il matching di similarità. Questo è estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento di immagini e chatbot IA, dove il matching 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 più 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 funzionalità 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 offre due opzioni. La prima è la ricerca esatta dei k-nearest neighbors (kNN), che trova l'insieme esatto dei k vicini più prossimi per un vettore di query. Ma per dataset molto grandi o 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 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, 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.
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analisi in tempo reale per dati strutturati e non strutturati, inclusi embedding vettoriali. Il suo punto di forza è l'ingestione, l'indicizzazione e l'interrogazione dei dati in tempo reale, quindi è ottimo per applicazioni che richiedono insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l'ingestione di dati in streaming sia in blocco, può elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture (CDC) in 1-2 secondi.
Una delle funzionalità chiave di Rockset è Converged Indexing, basata su RocksDB mutabile. Ciò consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati, quindi è estremamente efficiente per scenari in cui i dati cambiano frequentemente. Rockset può gestire documenti fino a 40MB e supporta dimensionalità vettoriali fino a 200.000, quindi è adatto a un'ampia gamma di casi d'uso di embedding vettoriali.
Rockset ha la ricerca vettoriale integrata nel core. Supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità. Rockset è indipendente dall'algoritmo, quindi puoi scegliere la tua implementazione di ricerca. L'ottimizzatore basato sui costi può scegliere dinamicamente tra i metodi di ricerca KNN e ANN per prestazioni ottimali.
Ciò che rende Rockset unico per la ricerca vettoriale è il Converged Index, che combina indici di ricerca, ANN, colonnari e a righe in uno solo. Questo significa che puoi gestire un'ampia gamma di pattern di query out of the box. Rockset supporta anche il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida. L'ottimizzatore sceglierà il percorso di query più efficiente. Può cercare su più campi ANN, supporta modelli multi-modali e dispone sia di API SQL sia REST per l'interfaccia di query.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore offre una gamma di opzioni di ricerca vettoriale. Al centro ha la ricerca esatta k-nearest neighbors (kNN) per situazioni in cui la precisione è fondamentale. Per dataset più grandi in cui la velocità è importante, SingleStore offre la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) con vari tipi di indice tra cui FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Supporta sia il prodotto scalare sia il matching di similarità basato sulla distanza euclidea, quindi gli sviluppatori hanno flessibilità nel modo in cui misurano la similarità vettoriale.
Rockset adotta un approccio diverso con la sua tecnologia Converged Index, che combina indici di ricerca, ANN, colonnari e a righe in un unico sistema. Questo consente un’elaborazione efficiente delle query su diversi tipi di dati e pattern di ricerca. Rockset supporta sia i metodi di ricerca KNN sia ANN tramite un indice FAISS distribuito per la scalabilità. Una delle caratteristiche principali è il suo design indipendente dall’algoritmo, che consente ai team di implementare i propri metodi di ricerca se necessario.
Gestione dei dati
SingleStore integra la ricerca vettoriale nel suo database, quindi gli indici vettoriali devono essere creati su tabelle columnstore. Il sistema utilizza un formato specifico Vector Type(dimensions[, F32]) con F32 come unico tipo di elemento supportato. Questo approccio strutturato rende SingleStore ideale per applicazioni che devono combinare operazioni di database tradizionali con funzionalità di ricerca vettoriale, come sistemi di raccomandazione di prodotti o applicazioni di ricerca semantica.
Rockset è eccellente nella gestione di diversi tipi e formati di dati. Può elaborare dati sia strutturati sia non strutturati, documenti fino a 40MB e dimensionalità vettoriale fino a 200.000. Basato su RocksDB mutabile, Rockset è efficace nell’elaborazione dei dati in tempo reale e può acquisire ed elaborare dati in streaming in 1-2 secondi. Quindi è ideale per applicazioni che richiedono analisi in tempo reale e aggiornamenti frequenti dei dati.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore scala distribuendo i dati su più nodi. Man mano che i dati crescono, gli utenti possono aggiungere più nodi per mantenere le prestazioni. Il processore di query combina la ricerca vettoriale con operazioni SQL, quindi non sono necessarie query separate. Questo è particolarmente utile per applicazioni su larga scala che devono eseguire operazioni complesse che coinvolgono sia dati tradizionali sia ricerca vettoriale.
Rockset è focalizzato sulle prestazioni di ricerca e analisi in tempo reale. La sua architettura è progettata per gestire flussi di eventi ad alta velocità. Dispone di un ottimizzatore basato sui costi che sceglie tra i metodi di ricerca KNN e ANN in base ai requisiti della query. Questa ottimizzazione, insieme alla sua architettura distribuita, garantisce prestazioni costanti con la crescita dei dati e l’aumento della complessità delle query.
Flessibilità e integrazione
SingleStore ha un’interfaccia basata su SQL per le operazioni vettoriali, quindi è accessibile ai team già familiari con SQL. È ideale per applicazioni che combinano funzionalità di database tradizionali con capacità di ricerca vettoriale, come ricerca semantica e retrieval-augmented generation (RAG). Sebbene sia limitato al tipo vettoriale F32, questa standardizzazione rende lo sviluppo e l’ottimizzazione più semplici.
Rockset offre maggiore flessibilità nelle opzioni di integrazione, con API sia SQL sia REST. Supporta modelli multi-modali e può effettuare ricerche su più campi ANN. Le sue funzionalità flessibili di filtro dei metadati e ricerca ibrida consentono query complesse che combinano somiglianza vettoriale con criteri di ricerca tradizionali. Quindi è ideale per applicazioni che richiedono diverse funzionalità di ricerca e analisi.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è la scelta migliore per applicazioni su larga scala che necessitano di funzionalità di database tradizionali e ricerca vettoriale in un unico sistema. È ideale per aziende che eseguono motori di raccomandazione, applicazioni di ricerca semantica o applicazioni basate su AI in cui la compatibilità SQL è importante e occorre combinare operazioni vettoriali con query di database regolari. La tecnologia eccelle nella ricerca kNN esatta, quindi è perfetta per applicazioni in cui la precisione della ricerca non può essere compromessa, come servizi finanziari, raccomandazioni di prodotti e-commerce o analisi di dati medici in cui l’accuratezza è importante.
Quando scegliere Rockset
Rockset è la scelta migliore per le applicazioni che necessitano di ricerca e analisi in tempo reale, soprattutto quando si tratta di dati in evoluzione o scenari di streaming. È ottimo per le aziende che gestiscono più tipi e formati di dati o che necessitano di una ricerca flessibile su vettori ad alta dimensionalità. La tecnologia è perfetta per casi d'uso come dashboard di analisi in tempo reale, analisi dei log con ricerca vettoriale o applicazioni che devono aggiornare rapidamente gli indici di ricerca, quindi è ottima per scenari in cui la freschezza dei dati è importante e devi combinare la ricerca full-text con operazioni vettoriali.
Conclusione
La scelta tra SingleStore e Rockset dipende in ultima analisi dalle tue esigenze tecniche specifiche e dai tuoi casi d'uso. SingleStore è ottimo per un database unificato con ricerca vettoriale, quindi adatto per applicazioni che devono combinare operazioni tradizionali sui dati con la ricerca vettoriale su larga scala. Rockset è ottimo per la ricerca e l'analisi in tempo reale, quindi adatto per applicazioni che devono gestire più tipi di dati e aggiornamenti rapidi. Quando prendi la tua decisione, considera la frequenza di aggiornamento dei dati, la precisione della ricerca, le esigenze di dimensionalità dei vettori e i requisiti di elaborazione in tempo reale. Entrambe sono soluzioni solide, ma i loro punti di forza sono diversi, quindi sono adatte a casi d'uso differenti.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Rockset, 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.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli 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 effettive dei database vettoriali invece che su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza sotto la 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 di prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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