SingleStore vs Weaviate: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Weaviate, 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 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 (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 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 per la 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 Qdrant 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 oppure 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 delle 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 altri nodi e sei a posto. Il processore di query può combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL, quindi non devi eseguire 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 dei k vicini più prossimi (kNN), che trova l’insieme esatto dei k vicini più prossimi per un vettore di query. Tuttavia, 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 rispetto alla ricerca kNN esatta, talvolta 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 necessitano di tempi di risposta interattivi e non richiedono precisione assoluta, la ricerca ANN è la soluzione ideale.
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, la retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo mirata e il matching di immagini basato su embedding vettoriali. Combinando queste funzionalità con le caratteristiche tradizionali dei database, SingleStore consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI complesse usando la sintassi SQL, mantenendo al contempo prestazioni e scalabilità.
Weaviate: panoramica e tecnologia di base
Weaviate è un database vettoriale open-source progettato per semplificare lo sviluppo di applicazioni AI. Offre funzionalità integrate di ricerca vettoriale e ibrida, facile integrazione con modelli di machine learning e un focus sulla privacy dei dati. Queste funzionalità mirano ad aiutare sviluppatori con diversi livelli di competenza a creare, iterare e scalare applicazioni AI in modo più efficiente.
Uno dei punti di forza di Weaviate è la sua ricerca di similarità rapida e accurata. Utilizza l’indicizzazione HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per abilitare la ricerca vettoriale su dataset di grandi dimensioni. Weaviate supporta inoltre la combinazione di ricerche vettoriali con filtri tradizionali, consentendo potenti query ibride che sfruttano sia la similarità semantica sia attributi specifici dei dati.
Le funzionalità chiave di Weaviate includono:
- Compressione PQ per archiviazione e recupero efficienti
- Ricerca ibrida con un parametro alpha per la regolazione tra BM25 e ricerca vettoriale
- Plugin integrati per embedding e reranking, che semplificano lo sviluppo
Weaviate è un punto di ingresso per gli sviluppatori che vogliono provare la ricerca vettoriale. Offre un approccio orientato agli sviluppatori con una configurazione semplice e API ben documentate. La profonda integrazione con l’ecosistema GenAI lo rende adatto a piccoli progetti o lavori di proof-of-concept. Il pubblico di riferimento di Weaviate sono ingegneri software che creano applicazioni AI, data engineer che lavorano con grandi dataset e data scientist che distribuiscono modelli di machine learning. Weaviate semplifica la ricerca semantica, i sistemi di raccomandazione, la classificazione dei contenuti e altre funzionalità AI.
Weaviate è progettato per scalare orizzontalmente, così da poter gestire grandi dataset e carichi di query elevati distribuendo i dati su più nodi in un cluster. Supporta dati multimodali, funziona con vari tipi di dati (testo, immagini, audio, video) a seconda dei moduli di vettorializzazione utilizzati. Weaviate fornisce sia API RESTful sia GraphQL per offrire flessibilità nel modo in cui gli sviluppatori interagiscono con il database.
Tuttavia, per ambienti di produzione su larga scala, ci sono diverse considerazioni da tenere a mente:
- Funzionalità di sicurezza di livello enterprise limitate
- Potenziali sfide di scalabilità con dataset di vettori multi-miliardari
- Gestione manuale richiesta per le nuove opzioni di storage a livelli rilasciate
- Lo scale-up orizzontale richiede assistenza da parte degli ingegneri Weaviate e non può essere eseguito automaticamente
Quest’ultimo punto è particolarmente degno di nota, poiché significa che le organizzazioni devono pianificare in anticipo e allocare tempo per le operazioni di scaling, assicurandosi di non avvicinarsi ai limiti del sistema senza un’adeguata preparazione.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore ha la ricerca vettoriale integrata nel database, così puoi cercare elementi simili insieme alle tue query SQL. Supporta la ricerca esatta dei k vicini più prossimi (kNN) e la ricerca approssimata del vicino più prossimo (ANN) con opzioni come gli algoritmi FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ e HNSW. La kNN esatta è precisa ma richiede molte risorse, l’ANN è veloce ed è pensata per dataset di grandi dimensioni che richiedono query interattive rapide.
Weaviate utilizza l’indicizzazione Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per una ricerca vettoriale efficiente su dataset di grandi dimensioni. Ha anche funzionalità di ricerca ibrida, quindi puoi combinare la ricerca basata su vettori e la ricerca tradizionale per parole chiave. Questa flessibilità rende Weaviate un’ottima scelta per applicazioni che richiedono sia comprensione semantica sia filtraggio strutturato.
Dati
SingleStore è ottimo per dati strutturati e semi-strutturati. La ricerca vettoriale fa parte del database relazionale. I vettori sono archiviati in tabelle columnstore e accessibili tramite SQL, quindi è facile integrarli con applicazioni di IA.
Weaviate è più ampio, supporta dati multimodali come testo, immagini, audio, video. Si integra con vari moduli di vettorizzazione, quindi è versatile per dati non strutturati. Ma la gestione dei dati può richiedere configurazione aggiuntiva per casi d’uso con dati strutturati.
Scalabilità
SingleStore distribuisce i dati su più nodi, quindi è fluido per dataset di grandi dimensioni. Aggiungere nodi è facile e le prestazioni restano costanti man mano che i dati crescono. Combina la ricerca vettoriale con le operazioni SQL, quindi la complessità delle query è ridotta.
Weaviate scala orizzontalmente, i dati sono distribuiti tra cluster. Supporta dataset di grandi dimensioni, ma la scalabilità richiede intervento manuale e stretta collaborazione con gli ingegneri di Weaviate. Questo può rappresentare un ritardo per aziende che scalano rapidamente.
Flessibilità e personalizzazione
L’approccio basato su SQL di SingleStore offre flessibilità nella modellazione dei dati e nelle query. Gli sviluppatori possono combinare la ricerca vettoriale con le operazioni tradizionali del database, quindi applicazioni di IA complesse con uno sforzo minimo di integrazione dei sistemi.
Weaviate offre flessibilità tramite le sue API RESTful e GraphQL, quindi soddisfa sviluppatori con preferenze diverse. Le sue funzionalità di ricerca ibrida e l’integrazione con vari modelli di embedding offrono opzioni di personalizzazione per casi d’uso specifici come la ricerca semantica o la classificazione dei contenuti.
Integrazione ed ecosistema
SingleStore si integra con pipeline di dati e workflow di analytics esistenti. Può archiviare e interrogare vettori insieme ai dati tradizionali, quindi è una piattaforma unificata per applicazioni di IA.
Weaviate eccelle nel supporto dell’ecosistema, ha moduli predefiniti per embedding popolari e tecniche di reranking. Ma le integrazioni enterprise sono limitate rispetto a SingleStore, potrebbe richiedere sviluppo aggiuntivo per una distribuzione completa.
Facilità d’uso
L’approccio SQL-first di SingleStore e l’ottima documentazione lo rendono facile per gli sviluppatori che conoscono i database relazionali. La configurazione e la manutenzione sono semplici, soprattutto per team con competenze SQL esistenti.
Weaviate ha una configurazione adatta agli sviluppatori con API e documentazione chiare. È ottimo per team più piccoli o progetti che esplorano la ricerca vettoriale, ma può richiedere maggiore impegno per scalabilità e stabilità operativa in ambienti su larga scala.
Costi
SingleStore combina database vettoriale e relazionale, quindi può ridurre i costi eliminando la necessità di sistemi separati. Il costo operativo dipende dalla scala e dalla configurazione dei nodi.
Il modello open-source di Weaviate riduce il costo iniziale, ma le distribuzioni enterprise comporteranno costi aggiuntivi per supporto e scalabilità. Funzionalità appena rilasciate come lo storage a livelli richiedono gestione manuale, quindi comportano ulteriore overhead operativo.
Funzionalità di sicurezza
SingleStore dispone di sicurezza di livello enterprise, crittografia, autenticazione, controllo degli accessi. Questi aspetti sono importanti per le aziende che danno priorità alla sicurezza dei dati.
La sicurezza di Weaviate è limitata. Supporta controlli di accesso di base, ma funzionalità avanzate come la crittografia end-to-end e meccanismi di autenticazione granulari non sono altrettanto maturi, quindi è una preoccupazione per casi d’uso enterprise.
Quando scegliere ciascuno
SingleStore è pensato per alte prestazioni e scalabilità, soprattutto quando si combina la ricerca vettoriale con query su dati strutturati. SQL robusto e sicurezza di livello enterprise lo rendono un’ottima scelta per grandi ambienti di dati distribuiti come sistemi di raccomandazione, analisi finanziaria e business intelligence basata sull’AI.
Weaviate è pensato per progetti che richiedono funzionalità di ricerca ibrida o multimodale, soprattutto quando si gestiscono dati non strutturati come testo, immagini o video. È un’ottima scelta per sviluppatori che lavorano su applicazioni AI proof of concept, classificazione dei contenuti o ricerca semantica, dove la facilità di configurazione e sperimentazione è fondamentale.
Riepilogo
SingleStore è ottimo per la ricerca vettoriale con dati strutturati, scalabilità robusta, sicurezza di livello enterprise e operazioni basate su SQL. Weaviate è ottimo per una configurazione multimodale, intuitiva per gli sviluppatori e per la ricerca ibrida. In definitiva dipende dal tuo caso d’uso, dai tipi di dati e dalle esigenze di prestazioni. Valuta i requisiti del tuo progetto per capire quale si adatta meglio.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Weaviate, 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 di database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e 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 utenti che hanno bisogno 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) usando 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 concesso in licenza con 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 Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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