SingleStore vs Vald: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Vald, 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 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 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 appositamente costruiti 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 ricerca vettoriale come componente aggiuntivo, mentre Vald è un database vettoriale appositamente costruito. 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 prodotto scalare e distanza euclidea per la corrispondenza di similarità. Questo è super utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento di immagini e chatbot IA, dove la corrispondenza 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 devi effettuare più query separate. A differenza dei database esclusivamente 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 alta 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 retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo mirata 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.
Vald: Panoramica e tecnologia di base
Vald è uno strumento potente per cercare molto rapidamente in enormi quantità di dati vettoriali. È progettato per gestire miliardi di vettori e può crescere facilmente man mano che le tue esigenze aumentano. La cosa interessante di Vald è che utilizza un algoritmo super veloce chiamato NGT per trovare vettori simili.
Una delle migliori caratteristiche di Vald è il modo in cui gestisce l'indicizzazione. Di solito, quando si crea un indice, tutto deve fermarsi. Ma Vald è intelligente: distribuisce l'indice su macchine diverse, quindi le ricerche possono continuare a essere eseguite anche mentre l'indice viene aggiornato. Inoltre, Vald esegue automaticamente il backup dei dati dell'indice, così non devi preoccuparti di perdere tutto se qualcosa va storto.
Vald è ottimo nell'adattarsi a configurazioni diverse. Puoi personalizzare il modo in cui i dati entrano ed escono, facendolo funzionare bene con gRPC. È anche progettato per funzionare senza problemi nel cloud, quindi puoi aggiungere facilmente più potenza di calcolo o memoria quando ne hai bisogno. Vald distribuisce i tuoi dati su più macchine, il che lo aiuta a gestire enormi quantità di informazioni.
Un altro trucco interessante di Vald è la replica degli indici. Memorizza copie di ogni indice su macchine diverse. Questo significa che se una macchina ha un problema, le tue ricerche possono comunque funzionare correttamente. Vald bilancia automaticamente queste copie, quindi non devi preoccupartene. Tutto questo rende Vald una scelta solida per gli sviluppatori che devono cercare rapidamente e in modo affidabile tra enormi quantità di dati vettoriali.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore offre diversi approcci di ricerca: ricerca esatta dei k vicini più prossimi (kNN) e ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Il sistema supporta diversi tipi di indice vettoriale: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Puoi scegliere tra prodotto scalare e distanza euclidea per il matching di similarità. Vald adotta un approccio mirato usando l'algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree) come meccanismo di ricerca principale. Questo algoritmo è progettato per la ricerca di similarità ad alta velocità su grandi dataset vettoriali ed è particolarmente efficiente per la ricerca vettoriale pura.
Gestione dei dati e integrazione
SingleStore è unico perché integra la ricerca vettoriale all’interno di un database SQL. Questo significa che puoi combinare la ricerca vettoriale con query SQL, archiviare vettori in normali tabelle di database e applicare filtri SQL ai risultati della ricerca vettoriale. Questo approccio unificato riduce lo stack tecnologico eliminando la necessità di un database vettoriale separato. Vald gestisce i dati in modo diverso: si concentra solo sulle operazioni vettoriali. Fornisce gestori di input/output dei dati personalizzati e supporto per l’integrazione gRPC, quindi è adatto ad applicazioni che trattano principalmente dati vettoriali e necessitano di funzionalità specializzate di ricerca vettoriale.
Scalabilità e prestazioni
Entrambi i sistemi hanno funzionalità di scalabilità, ma le affrontano in modo diverso. SingleStore distribuisce i dati su più nodi: puoi aggiungere nodi per scalare la capacità. Il sistema combina operazioni vettoriali e SQL in query distribuite, ma richiede una configurazione specifica delle tabelle columnstore. L’architettura di scalabilità di Vald include la costruzione distribuita degli indici tra macchine, il backup automatico dei dati degli indici e la replica degli indici. Può continuare a elaborare ricerche durante gli aggiornamenti degli indici e dispone di bilanciamento automatico del carico per mantenere le prestazioni man mano che cresci. Il design pronto per il cloud rende facile scalare capacità di calcolo e memoria secondo necessità.
Applicazioni pratiche
SingleStore è adatto per applicazioni che necessitano sia di operazioni tradizionali di database sia di ricerca vettoriale. È ottimo per sistemi di raccomandazione, riconoscimento di immagini e chatbot AI che richiedono dati strutturati insieme a operazioni vettoriali. Casi d’uso comuni sono la ricerca semantica utilizzando vettori provenienti da modelli linguistici di grandi dimensioni e la generazione aumentata dal recupero per la generazione mirata di testo. Vald è adatto alla ricerca vettoriale pura su larga scala. La sua architettura è particolarmente indicata per applicazioni che richiedono indicizzazione continua senza tempi di inattività e failover integrato tramite replica degli indici.
Considerazioni sull’implementazione
La scelta tra SingleStore e Vald spesso dipende dai requisiti del tuo progetto. SingleStore potrebbe essere la scelta migliore se hai già familiarità con SQL e hai bisogno di combinare operazioni tradizionali di database con la ricerca vettoriale. L’approccio basato su SQL riduce la curva di apprendimento e semplifica l’architettura complessiva. Vald potrebbe essere più adatto a progetti focalizzati esclusivamente sulla ricerca vettoriale, specialmente quelli che richiedono alta disponibilità e failover automatico. La sua specializzazione nelle operazioni vettoriali offre prestazioni migliori per i casi d’uso di ricerca vettoriale pura.
Quando scegliere SingleStore
Scegli SingleStore quando devi combinare operazioni tradizionali di database con la ricerca vettoriale, vuoi una sintassi SQL e desideri applicazioni che gestiscano sia dati strutturati sia operazioni vettoriali in un unico sistema.
Quando scegliere Vald
Scegli Vald quando il tuo obiettivo principale sono le operazioni di ricerca vettoriale pura, hai bisogno di indicizzazione continua senza tempi di inattività, hai bisogno di failover integrato tramite replica degli indici oppure vuoi uno strumento specializzato per le operazioni vettoriali.
Conclusione
SingleStore è ottimo per SQL e per operazioni combinate tra database tradizionali e vettoriali in applicazioni complesse che necessitano di entrambi. Vald è ottimo per scenari di ricerca vettoriale pura grazie alla sua specializzazione e all’alta disponibilità. La tua scelta dovrebbe basarsi sul fatto che tu abbia bisogno di un database integrato con capacità vettoriali (SingleStore) o di un sistema dedicato di ricerca vettoriale (Vald), nonché sull’esperienza del tuo team e sullo stack tecnologico esistente.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Vald, 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 database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli utenti che hanno bisogno 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 di trovare quello più adatto ai loro casi d'uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle effettive prestazioni dei database vettoriali anziché 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 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 una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica VectorDBBench.
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