SingleStore vs Zilliz Cloud: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare SingleStore e Zilliz Cloud, 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 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 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 Zilliz Cloud 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 e prodotto scalare e distanza euclidea per il matching di similarità. Questo è super utile per applicazioni come sistemi di raccomandazione, riconoscimento delle immagini e chatbot IA in cui 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 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 occuparti di trasferimenti di dati complessi.
Per l'indicizzazione vettoriale SingleStore offre due opzioni. La prima è la ricerca exact 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 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 archivia 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 large language models, retrieval-augmented generation (RAG) per la generazione di testo focalizzata e il matching di immagini basato su vector embeddings. 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.
Zilliz Cloud: Panoramica e tecnologia di base
Zilliz Cloud è un servizio di database vettoriale completamente gestito costruito sopra il motore open-source Milvus. Aiuta sviluppatori e organizzazioni a gestire applicazioni AI su larga scala archiviando, gestendo e cercando in modo efficiente gli embedding vettoriali. Si occupa dell'infrastruttura per te, così puoi concentrarti sulla creazione di funzionalità AI invece che sulla gestione dei database.
Uno dei principali vantaggi di Zilliz Cloud è l'ottimizzazione automatica delle prestazioni. Il sistema ha la tecnologia AutoIndex, che sceglie il metodo di indicizzazione migliore per i tuoi dati e il tuo caso d'uso. Quindi non devi dedicare tempo alla regolazione dei parametri o al confronto tra diversi tipi di indici. La piattaforma utilizza anche IVF (Inverted File) e tecniche basate su grafi per velocizzare la ricerca di similarità su grandi dataset.
La piattaforma dispone di funzionalità enterprise. Puoi distribuire i tuoi database vettoriali su AWS, Azure o Google Cloud, con opzioni per usare il servizio completamente gestito di Zilliz o portare il tuo account cloud (BYOC). Per le organizzazioni che gestiscono dati sensibili, Zilliz Cloud offre controlli di sicurezza come crittografia, gestione degli accessi e strumenti di conformità. Il sistema supporta anche diversi livelli di consistenza, così puoi bilanciare tra aggiornamenti rapidi e forte consistenza dei dati in base alle tue esigenze.
La gestione dei costi è un altro aspetto importante di Zilliz Cloud. La piattaforma utilizza storage a livelli per spostare automaticamente i dati a cui si accede meno verso opzioni di storage più economiche, così puoi ridurre i costi senza compromettere le prestazioni. Puoi anche scegliere risorse di calcolo adatte al tuo carico di lavoro: ad esempio, usare istanze più potenti per attività di elaborazione intensive e istanze più leggere per query semplici. Questa flessibilità ti aiuta a ottimizzare la spesa mantenendo buone prestazioni.
Per applicazioni AI che devono cercare insieme diversi tipi di dati, Zilliz Cloud supporta la ricerca ibrida. Puoi cercare tra embedding di testo, vettori di immagini e altri tipi di dati in una singola query. La piattaforma supporta anche varie metriche di similarità come Cosine, Euclidean e Inner Product, quindi è adatta a diversi modelli di machine learning e casi d'uso. Man mano che i tuoi dati crescono, il sistema può scalare orizzontalmente aggiungendo automaticamente più risorse, così puoi mantenere buone prestazioni anche sotto carichi di lavoro elevati.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
SingleStore integra la ricerca vettoriale nel suo database SQL, supporta più algoritmi di ricerca: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Offre sia la ricerca esatta dei k vicini più prossimi (kNN) sia la ricerca approssimata dei vicini più prossimi (ANN). La scelta tra queste dipende dai tuoi requisiti di accuratezza: la kNN esatta è perfetta ma più lenta, l’ANN è più veloce ma meno accurata.
Zilliz Cloud, basato su Milvus, utilizza AutoIndex per scegliere automaticamente la migliore strategia di indicizzazione per i tuoi dati. Utilizza IVF e approcci basati su grafi per la ricerca di similarità, togliendoti dalle mani la selezione dell’indice.
Dati
SingleStore è unico nel combinare la ricerca vettoriale con l’SQL tradizionale. Questo significa che puoi eseguire ricerche di similarità vettoriale applicando al contempo filtri SQL. Ad esempio, trovare prodotti simili entro specifiche fasce di prezzo. I vettori devono essere archiviati in tabelle columnstore e attualmente supporta solo il formato Vector Type(dimensions[, F32]).
Zilliz Cloud ha maggiore flessibilità nei tipi di dati, supporta la ricerca ibrida tra embedding testuali, vettori di immagini e altri tipi di dati in un’unica query. Supporta più metriche di similarità: Coseno, Euclidea, Prodotto Interno, compatibili con diversi modelli di machine learning.
Scalabilità e prestazioni
SingleStore ha un’architettura distribuita in cui i dati sono partizionati su più nodi. Man mano che i tuoi dati crescono, puoi aggiungere più nodi per mantenere le prestazioni. Il sistema combina ricerca vettoriale e SQL in un’unica query, riducendo l’overhead.
Zilliz Cloud gestisce la scalabilità tramite scalabilità orizzontale automatica, aggiungendo risorse secondo necessità. Utilizza storage a livelli per ottimizzare i costi spostando i dati meno consultati su storage più economico mantenendo al contempo le prestazioni.
Integrazione e gestione
SingleStore integra la ricerca vettoriale nel suo sistema di database. Non c’è bisogno di database vettoriali separati. Semplifica lo stack tecnologico e riduce la complessità del trasferimento dei dati.
Zilliz Cloud è disponibile su AWS, Azure, Google Cloud, con opzioni sia di servizio gestito sia bring-your-own-cloud (BYOC). Questo ti offre flessibilità nella scelta del provider cloud e dell’approccio di gestione.
Sicurezza e funzionalità enterprise
SingleStore dispone di funzionalità di sicurezza standard per database.
Zilliz Cloud dispone di controlli di sicurezza completi: crittografia, gestione degli accessi, strumenti di conformità. Offre inoltre diversi livelli di consistenza per bilanciare velocità di aggiornamento e consistenza dei dati.
Costo
Il costo di SingleStore si basa sull’utilizzo complessivo del database, la ricerca vettoriale fa parte del sistema principale.
Zilliz Cloud offre ottimizzazione dei costi tramite storage a livelli e selezione flessibile delle risorse di calcolo. Puoi scegliere diversi tipi di istanze in base al tuo carico di lavoro, può essere più conveniente.
Quando scegliere ciascuna tecnologia
SingleStore è la scelta ottimale per le organizzazioni che desiderano combinare operazioni SQL tradizionali con la ricerca vettoriale in un sistema unificato. Eccelle negli scenari in cui è necessario eseguire query complesse che combinano la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio di dati strutturati, come piattaforme di e-commerce che abbinano prodotti simili filtrando al contempo per prezzo o categoria, motori di raccomandazione che devono considerare sia le preferenze degli utenti sia le regole aziendali, o sistemi di gestione dei contenuti che richiedono un controllo preciso sui risultati di ricerca tramite operazioni SQL.
Zilliz Cloud dà il meglio nelle applicazioni puramente guidate dall’IA che richiedono capacità flessibili di ricerca vettoriale senza un’ampia integrazione SQL. È particolarmente adatto per applicazioni come la ricerca di similarità tra immagini, il recupero semantico di documenti o chatbot IA in cui l’ottimizzazione automatica degli indici e le capacità di ricerca ibrida tra diversi tipi di dati sono cruciali. L’approccio a servizio gestito della piattaforma, con scalabilità automatica e storage a livelli, la rende ideale per i team che vogliono concentrarsi sulla creazione di funzionalità IA senza gestire i dettagli dell’infrastruttura.
Conclusione
La scelta tra SingleStore e Zilliz Cloud dipende fondamentalmente dall'architettura e dai requisiti della tua applicazione. Il punto di forza di SingleStore risiede nella sua integrazione SQL e nella capacità di combinare la ricerca vettoriale con le operazioni tradizionali di database, rendendolo una scelta potente per le applicazioni che necessitano di entrambe le capacità. Zilliz Cloud, d'altra parte, offre automazione superiore, opzioni di distribuzione flessibili e funzionalità specializzate di ricerca vettoriale, rendendolo ideale per applicazioni AI pure. La tua decisione dovrebbe essere guidata da fattori come lo stack tecnologico esistente, l'importanza dell'integrazione SQL, la necessità di gestione automatizzata e i requisiti prestazionali specifici per il tuo caso d'uso.
Leggi questo per ottenere una panoramica di SingleStore e Zilliz Cloud, ma per valutarli devi effettuare la valutazione 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 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 in autonomia
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per 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 di 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 non verificate.
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 funzionalità e 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 database vettoriali mainstream nella classifica VectorDBBench.
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