SingleStore vs Vearch: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Vearch, 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 delle 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.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, 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 distribuito, relazionale, con ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Vearch è un database vettoriale appositamente progettato. 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 la corrispondenza di similarità. Questo è estremamente utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot di 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 più 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 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-nearest neighbors (kNN), che trova l’insieme esatto dei k vicini più prossimi per un vettore di query. Ma per dataset molto grandi o con elevata concorrenza, SingleStore supporta anche la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) tramite 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 utilizzando vettori provenienti da large language models, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo mirata e il matching di immagini basato su vector embeddings. 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.
Che cos’è Vearch? Panoramica e tecnologia di base
Vearch è uno strumento per sviluppatori che creano applicazioni AI che richiedono ricerche di similarità rapide ed efficienti. È come un database potenziato, ma invece di memorizzare dati normali, è progettato per gestire quei complessi vector embeddings che alimentano gran parte della tecnologia AI moderna.
Una delle cose più interessanti di Vearch è la sua ricerca ibrida. Puoi cercare per vettori (pensa a trovare immagini o testi simili) e anche filtrare per dati normali come numeri o testo. Quindi puoi eseguire ricerche complesse come “trova prodotti simili a questo, ma solo nella categoria elettronica e sotto i 500 $”. È anche veloce: parliamo di ricerche su un corpus di milioni di vettori in millisecondi.
Vearch è progettato per crescere insieme alle tue esigenze. Utilizza una configurazione a cluster, come un team di computer che lavorano insieme. Hai diversi tipi di nodi (master, router e partition server) che gestiscono compiti diversi, dalla gestione dei metadati alla memorizzazione e al calcolo dei dati. Questo consente a Vearch di scalare orizzontalmente e di essere affidabile man mano che i tuoi dati crescono. Puoi aggiungere più macchine per gestire più dati o traffico senza alcuno sforzo.
Per gli sviluppatori, Vearch offre alcune funzionalità utili che semplificano la vita. Puoi aggiungere dati al tuo indice in tempo reale, così i risultati di ricerca sono sempre aggiornati. Supporta più campi vettoriali in un singolo documento, il che è utile per dati complessi. C’è anche un SDK Python per sviluppo e test rapidi. Vearch è flessibile con i metodi di indicizzazione (IVFPQ e HNSW) e supporta sia versioni CPU sia GPU, così puoi ottimizzare per il tuo hardware e caso d’uso specifici. Che tu stia costruendo un sistema di raccomandazione, una ricerca di immagini simili o qualsiasi app AI che necessiti di matching di similarità rapido, Vearch ti offre gli strumenti per realizzarlo in modo efficiente.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
SingleStore incorpora la ricerca vettoriale nel suo database basato su SQL, così puoi memorizzare e interrogare vettori insieme ai tuoi dati strutturati. Supportiamo la ricerca esatta k-nearest neighbors (kNN) per risultati esatti e la ricerca approximate nearest neighbors (ANN) per prestazioni rapide su dataset di grandi dimensioni. ANN utilizza metodi di indicizzazione come IVF_FLAT e HNSW, quindi è ideale per applicazioni in cui il tempo è essenziale, anche se significa sacrificare l’accuratezza assoluta. Questo conferisce a SingleStore la capacità di gestire una gamma di casi d’uso di ricerca, da query precise a grandi operazioni.
Vearch è progettato per la ricerca di similarità vettoriale ed è ottimo per query ibride che combinano il matching vettoriale con il filtraggio di dati strutturati. Ad esempio, può eseguire ricerche complesse come trovare prodotti simili in categorie o fasce di prezzo specifiche. Supporta l’indicizzazione IVFPQ e HNSW e ottimizzazioni CPU e GPU, così puoi ottimizzare le prestazioni in base al tuo hardware e al tuo caso d’uso. Vearch è perfetto per ricerche di similarità ultraveloci su dataset enormi.
Dati
SingleStore archivia e gestisce dati vettoriali in tabelle columnstore, quindi è compatibile con i dati strutturati. Il suo approccio strutturato semplifica le cose, ma presenta delle limitazioni; ad esempio, supporta solo il formato Vector Type(dimensions[, F32]). Questo rende SingleStore ottimo per applicazioni in cui dati strutturati e non strutturati coesistono, ma meno flessibile per quelle che richiedono formati o configurazioni vettoriali diversi.
Vearch è più flessibile con i dati. Può archiviare più campi vettoriali in un singolo documento, il che è utile per gestire relazioni di dati complesse. Inoltre, la sua indicizzazione in tempo reale fa sì che i risultati di ricerca riflettano gli ultimi aggiornamenti dei dati. Questa attenzione alla flessibilità e al tempo reale rende Vearch una buona scelta per gli sviluppatori che creano sistemi guidati dall’AI che si basano fortemente su dati non strutturati o semi-strutturati.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore scala orizzontalmente distribuendo i dati su più nodi. Questo significa che puoi gestire operazioni vettoriali su larga scala semplicemente aggiungendo più nodi al cluster. Anche il suo processore di query contribuisce alle prestazioni combinando ricerca vettoriale e SQL in un’unica query, così da ridurre al minimo l’overhead e massimizzare l’efficienza per carichi di lavoro misti.
Vearch scala bene anche, ha un’architettura a cluster in cui nodi diversi gestiscono attività diverse come la gestione dei metadati, l’archiviazione dei dati e il routing. Questo garantisce le prestazioni man mano che i dataset crescono. Può elaborare milioni di vettori in millisecondi, quindi può gestire carichi di lavoro pesanti. È un’ottima scelta per applicazioni con carichi di lavoro intensivi di ricerca vettoriale.
Flessibilità e personalizzazione
SingleStore punta tutto sulla semplicità e sull’integrazione, ha un’interfaccia SQL così puoi combinare la ricerca vettoriale con le operazioni tradizionali di database. Sebbene questo semplifichi le cose, limita anche la personalizzazione. SingleStore è ottimo per scenari in cui le operazioni vettoriali standard all’interno di un contesto di database strutturato sono sufficienti.
Vearch invece offre molte opzioni di personalizzazione: puoi definire più campi vettoriali e ottimizzare i metodi di indicizzazione in base al tuo caso d’uso. Supporta anche CPU e GPU, quindi puoi ottimizzare per costi o prestazioni in base al tuo hardware. Questa flessibilità rende Vearch una scelta migliore per progetti che richiedono configurazioni uniche o strategie di indicizzazione avanzate.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore si integra bene negli ecosistemi enterprise, specialmente quelli costruiti intorno a SQL. Può gestire sia dati strutturati sia dati vettoriali in un unico sistema, quindi semplifica l’architettura e riduce la necessità di strumenti aggiuntivi. Questo rende SingleStore una buona scelta per le aziende che vogliono consolidare le proprie operazioni sui dati.
L’ecosistema di Vearch è pensato per gli sviluppatori che creano applicazioni AI. Ha un SDK Python per facilitare sviluppo e test, quindi puoi integrarlo facilmente nei tuoi progetti esistenti. Anche se non ha tante integrazioni quanto SingleStore, è focalizzato su flussi di lavoro incentrati sull’AI e sui vettori, quindi soddisfa bene le esigenze del suo pubblico di riferimento.
Facilità d’uso
L’interfaccia SQL di SingleStore è familiare agli sviluppatori e agli amministratori di database abituati ai database relazionali. La sua documentazione e il suo design sono chiari, quindi la curva di apprendimento è minima e i team possono usare le funzionalità di ricerca vettoriale senza una riqualificazione estesa.
Vearch è adatto agli sviluppatori, ma può avere una curva di apprendimento più ripida per chi non è abituato a sistemi vector-first. Tuttavia, le sue API, l’indicizzazione in tempo reale e l’SDK Python lo rendono accessibile agli sviluppatori che hanno già dimestichezza con i framework di AI e machine learning. Quindi resta comunque uno strumento pratico, nonostante sia specializzato.
Considerazioni sui costi
SingleStore può combinare operazioni su dati vettoriali e strutturati in un unico sistema, quindi può ridurre i costi eliminando la necessità di database vettoriali separati. Tuttavia, il costo operativo può aumentare man mano che si scalano carichi di lavoro combinati SQL e vettoriali, soprattutto per applicazioni ad alta concorrenza.
Vearch è focalizzato sulla ricerca vettoriale efficiente, quindi è una scelta conveniente per casi d’uso incentrati sull’AI. Tuttavia, se hai requisiti significativi per i dati strutturati, potresti sostenere costi aggiuntivi se devi utilizzare strumenti supplementari per gestire dati non vettoriali. Comprendere la tua architettura dei dati e la distribuzione dei carichi di lavoro è fondamentale per gestire i costi con entrambe le soluzioni.
Funzionalità di sicurezza
SingleStore dispone di funzionalità di sicurezza di livello enterprise come crittografia, autenticazione e controllo degli accessi. Quindi è adatto per applicazioni che richiedono conformità rigorosa e protezione dei dati.
Vearch dispone delle funzionalità di sicurezza essenziali, ma è più focalizzato sui casi d’uso di AI e ricerca vettoriale. Per applicazioni che gestiscono dati sensibili, potresti dover adottare misure aggiuntive per raggiungere lo stesso livello di sicurezza di SingleStore. Dovresti valutare le tue specifiche esigenze di sicurezza quando consideri entrambi gli strumenti.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è per aziende che devono gestire sia dati strutturati sia dati vettoriali su larga scala. L’interfaccia SQL e la ricerca vettoriale integrate in un database relazionale lo rendono perfetto per casi d’uso come sistemi di raccomandazione, analytics basate sull’AI e retrieval-augmented generation (RAG). Se la tua applicazione deve combinare la ricerca per similarità vettoriale con operazioni di database tradizionali come il filtraggio per prezzo o categoria, SingleStore è la strada più semplice.
Quando scegliere Vearch
Vearch è per applicazioni incentrate sull’AI che richiedono una ricerca per similarità vettoriale rapida e flessibile. Query ibride complesse, indicizzazione in tempo reale e supporto per più campi vettoriali in un singolo documento lo rendono perfetto per motori di raccomandazione, ricerca di similarità di immagini o testi e altri workflow alimentati dal machine learning. Se sei focalizzato sull’AI e hai bisogno di un sistema vettoriale scalabile, il primo sistema ottimizzato per le prestazioni, Vearch è la scelta giusta.
Conclusione
SingleStore e Vearch offrono entrambi la ricerca vettoriale, ma per casi d’uso diversi. Il punto di forza di SingleStore è l’integrazione della ricerca vettoriale con un database relazionale tradizionale, quindi è ottimo per applicazioni che hanno sia dati strutturati sia dati vettoriali su larga scala. Vearch è flessibile e focalizzato su casi d’uso guidati dall’AI, con funzionalità per sviluppatori che creano applicazioni avanzate di machine learning. La scelta dipende in ultima analisi dal tuo caso d’uso, dal tipo di dati che hai e dai tuoi requisiti di prestazioni. Conoscerli ti guiderà verso la tecnologia giusta per te.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Vearch, 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 di 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 database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli utenti che necessitano 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 prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o dicerie.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può utilizzarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community 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 sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica VectorDBBench.
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