SingleStore vs Vespa: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Vespa, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è specificamente progettato 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 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 (LLM) 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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
SingleStore è un sistema di gestione di database SQL relazionale distribuito con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Vespa 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 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 ricercati 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 IA, dove la corrispondenza 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 devi 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 offre due opzioni. La prima è la ricerca esatta 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 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 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 da grandi modelli linguistici, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo focalizzata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando questi elementi con le funzionalità tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL, mantenendo al tempo stesso prestazioni e scalabilità.
Vespa: Panoramica e tecnologia di base
Vespa è un potente motore di ricerca e database vettoriale in grado di gestire più tipi di ricerche contemporaneamente. Eccelle nella ricerca vettoriale, nella ricerca testuale e nella ricerca attraverso dati strutturati. Questo significa che puoi usarlo per trovare elementi simili (come immagini o prodotti), cercare parole specifiche nel testo e filtrare i risultati in base a elementi come date o numeri, tutto in un’unica operazione. Vespa è flessibile e può lavorare con diversi tipi di dati, da semplici numeri a strutture complesse.
Una delle caratteristiche distintive di Vespa è la sua capacità di eseguire ricerca vettoriale. Puoi aggiungere qualsiasi numero di campi vettoriali ai tuoi documenti e Vespa li analizzerà rapidamente. Può persino gestire tipi speciali di vettori chiamati tensori, utili per rappresentare elementi come embedding di documenti multi-parte. Vespa è intelligente nel modo in cui memorizza e ricerca questi vettori, quindi può gestire quantità davvero grandi di dati senza rallentare.
Vespa è progettato per essere estremamente veloce ed efficiente. Usa un proprio motore speciale scritto in C++ per gestire la memoria ed eseguire ricerche, il che lo aiuta a offrire buone prestazioni anche quando gestisce query complesse e molti dati. È progettato per continuare a funzionare senza problemi anche quando stai aggiungendo nuovi dati o gestendo molte ricerche contemporaneamente. Questo lo rende ideale per grandi applicazioni reali che devono gestire molto traffico e molti dati.
Un altro aspetto interessante di Vespa è che può scalare automaticamente per gestire più dati o traffico. Puoi aggiungere più computer alla tua configurazione Vespa e distribuirà automaticamente il lavoro tra di essi. Questo significa che il tuo sistema di ricerca può crescere man mano che crescono le tue esigenze, senza che tu debba eseguire molte configurazioni complicate. Vespa può persino adattarsi automaticamente per gestire cambiamenti nella quantità di dati o traffico che hai, il che può aiutare a risparmiare sui costi. Questo lo rende un’ottima scelta per le aziende che hanno bisogno di un sistema di ricerca in grado di crescere con loro nel tempo.
Differenze chiave
Metodologia e capacità di ricerca
SingleStore esegue la ricerca vettoriale direttamente nel motore del database e offre sia la ricerca esatta k-nearest neighbors (kNN) sia la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Supporta più tipi di indice: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ e prodotto scalare e distanza euclidea per il matching di similarità.
Vespa esegue ricerca vettoriale + ricerca testuale + query su dati strutturati in un unico motore. Questa ricerca unificata consente agli sviluppatori di eseguire più tipi di ricerche contemporaneamente, il che può essere molto utile per applicazioni complesse.
Gestione e archiviazione dei dati
SingleStore è un sistema di database completo, i vettori sono memorizzati in normali tabelle di database. Attualmente supporta il formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 è l’unico tipo di elemento supportato. I vettori devono essere memorizzati in tabelle columnstore, con indici creati su singole colonne contenenti dati vettoriali.
Vespa offre maggiore flessibilità nella rappresentazione dei dati, puoi avere qualsiasi numero di campi vettoriali per documento. Può gestire tensori, quindi è adatto a strutture dati complesse come gli embedding di documenti multi-parte. Questa flessibilità si estende alla gestione di tipi di dati oltre ai soli vettori.
Scalabilità e prestazioni
Entrambi i sistemi affrontano la scalabilità in modo diverso:
SingleStore ha un’architettura distribuita in cui i dati sono distribuiti su più nodi. Man mano che i dati crescono, aggiungi più nodi e la capacità aumenta. Il processore di query combina la ricerca vettoriale con operazioni SQL, senza bisogno di query separate.
Vespa ha un motore C++ per la gestione della memoria e le operazioni di ricerca. Distribuisce i carichi di lavoro tra i nodi e si adatta al cambiamento del volume dei dati o dei pattern di traffico. Questo auto-scaling aiuta a ottimizzare l’uso delle risorse e potenzialmente a ridurre i costi.
Integrazione e utilizzo
SingleStore esegue la ricerca vettoriale con la sintassi SQL standard, quindi gli sviluppatori che hanno familiarità con SQL possono usarlo. Puoi combinare operazioni vettoriali con query di database tradizionali usando comandi SQL standard. È molto utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot AI.
Vespa ha un motore di ricerca che può eseguire più tipi di ricerca contemporaneamente. Sebbene la documentazione non specifichi la sintassi delle query, può eseguire diversi tipi di ricerca in una sola query, quindi deve avere un’interfaccia di query unificata.
Compromessi sulle prestazioni
La ricerca ANN di SingleStore può essere molto più veloce della ricerca kNN esatta, a volte di ordini di grandezza. Ma questo comporta una precisione inferiore: un compromesso che vale la pena fare per applicazioni che richiedono tempi di risposta interattivi con miliardi di vettori.
Il motore C++ di Vespa ottimizza le prestazioni con query complesse e un elevato volume di dati. Le sue prestazioni vengono mantenute durante operazioni concorrenti come aggiornamenti dei dati e ricerche, quindi è adatto ad applicazioni ad alto traffico.
Quando scegliere SingleStore
SingleStore è la scelta migliore quando la compatibilità SQL e la ricerca vettoriale esatta sono le cose più importanti. È perfetto per aziende che sviluppano applicazioni basate su AI che devono integrarsi con database SQL esistenti, soprattutto quando si creano motori di raccomandazione, sistemi di riconoscimento delle immagini o chatbot AI che richiedono matching vettoriale esatto. È per team che vogliono mantenere i propri workflow SQL e aggiungere la ricerca vettoriale, e per applicazioni che necessitano sia della ricerca esatta sia di quella approssimata dei vicini più prossimi.
Quando scegliere Vespa
Vespa è la scelta migliore quando hai bisogno di combinare diversi tipi di ricerche. È pensato per progetti che richiedono una ricerca unificata su vettori, testo e dati strutturati, soprattutto quando si gestiscono strutture dati complesse come embedding di documenti multi-parte. Le aziende che vogliono un sistema in grado di scalare e ottimizzare le risorse senza intervento umano apprezzeranno l’infrastruttura auto-adattiva di Vespa, quindi è perfetto per applicazioni che crescono con traffico variabile.
Considerazioni finali
Tutto dipende dai tuoi requisiti tecnici e dalla tua organizzazione. SingleStore è ottimo per l’integrazione SQL e la ricerca vettoriale esatta, un ambiente familiare per team con competenze SQL. Vespa è ottimo per la ricerca unificata e l’auto-scaling, perfetto per applicazioni di ricerca multimodale complesse. Considera le competenze del tuo team, l’infrastruttura esistente, le esigenze di scalabilità e i casi d’uso quando prendi la tua decisione. Entrambi hanno una ricerca vettoriale robusta, ma approcci diversi all’implementazione e alla scalabilità, quindi uno è più adatto a ciascun tipo di progetto.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Vespa, 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 tra database vettoriali. In definitiva, 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 autonomamente i database vettoriali
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 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 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 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 prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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