TiDB vs Deep Lake: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare TiDB e Deep Lake, 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 AI, 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 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 large language models (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell’AI.
Sono disponibili sul mercato 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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
TiDB è un database tradizionale con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Deep Lake è un data lake ottimizzato per gli embedding vettoriali. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
TiDB: Panoramica e tecnologia di base
TiDB, sviluppato da PingCAP, è un database SQL distribuito open-source che offre funzionalità di elaborazione ibrida transazionale e analitica (HTAP). È compatibile con MySQL, il che lo rende facile da adottare per i team che hanno già familiarità con l’ecosistema MySQL. L’architettura SQL distribuita di TiDB offre scalabilità orizzontale come i database NoSQL, pur mantenendo il modello relazionale dei database SQL, rendendolo altamente flessibile per gestire sia carichi di lavoro transazionali sia analitici.
Uno dei punti di forza principali di TiDB è la sua architettura HTAP, che gli consente di elaborare carichi di lavoro transazionali (OLTP) e analitici (OLAP) in un unico database, riducendo la necessità di sistemi separati. Inoltre, la compatibilità di TiDB con MySQL facilita l’integrazione negli ambienti esistenti che si basano su MySQL senza modifiche significative al codice dell’applicazione. Il database dispone anche di auto-sharding, distribuendo automaticamente i dati tra i nodi per migliorare le prestazioni di lettura e scrittura, mantenendo al contempo una forte coerenza.
TiDB supporta la ricerca vettoriale tramite l’integrazione con librerie e plugin esterni, consentendo una gestione e interrogazione efficienti dei dati vettorializzati. Questa funzionalità, combinata con l’architettura HTAP di TiDB, lo rende un’opzione versatile per le aziende che necessitano di capacità di ricerca vettoriale insieme a carichi di lavoro transazionali e analitici. L’architettura distribuita di TiDB gli consente di gestire query vettoriali su larga scala una volta configurati i parametri necessari.
Sebbene l’inclusione di funzionalità di ricerca vettoriale in TiDB richieda una configurazione aggiuntiva, la compatibilità SQL del sistema consente agli sviluppatori di combinare la ricerca vettoriale con le query relazionali tradizionali. Questa flessibilità rende TiDB adatto ad applicazioni complesse che richiedono sia la ricerca vettoriale sia le funzionalità di database relazionale, offrendo una soluzione completa per diverse esigenze di gestione dei dati.
DeepLake: Panoramica e tecnologia di base
Deep Lake è un database specializzato creato per gestire dati vettoriali e multimediali—come immagini, audio, video e altri tipi non strutturati—ampiamente utilizzato nell’IA e nel machine learning. Funziona sia come data lake sia come vector store:
- Come Data Lake: Deep Lake supporta l’archiviazione e l’organizzazione di dati non strutturati (immagini, audio, video, testo e formati come NIfTI per l’imaging medico) in un formato con controllo di versione. Questa configurazione migliora le prestazioni nelle attività di deep learning. Consente query e visualizzazione rapide dei dataset, rendendo più semplice creare set di training di alta qualità per modelli di IA.
- Come Vector Store: Deep Lake è progettato per archiviare e cercare vector embeddings e i relativi metadati (ad es. testo, JSON, immagini). I dati possono essere archiviati localmente, nel tuo ambiente cloud o sullo storage gestito di Deep Lake. Si integra perfettamente con strumenti come LangChain e LlamaIndex, semplificando lo sviluppo di applicazioni Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake utilizza l’indice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basato sul pacchetto Hnswlib con ottimizzazioni aggiunte, per la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Ciò consente di eseguire query su oltre 35 milioni di embedding in meno di 1 secondo. Le funzionalità uniche includono il multi-threading per una creazione più rapida degli indici e una gestione efficiente della memoria per ridurre l’utilizzo della RAM.
Per impostazione predefinita, Deep Lake utilizza la ricerca lineare degli embedding per dataset con un massimo di 100.000 righe. Per dataset più grandi, passa ad ANN per bilanciare accuratezza e prestazioni. L’API consente agli utenti di regolare questa soglia secondo necessità.
Sebbene l’indice di Deep Lake non venga utilizzato per ricerche combinate su attributi e vettori (che attualmente si basano sulla ricerca lineare), i prossimi aggiornamenti affronteranno questa limitazione per migliorarne ulteriormente la funzionalità.
Deep Lake come Vector Store: Deep Lake fornisce una soluzione solida per archiviare e cercare vector embeddings e i metadati associati, inclusi testo, JSON, immagini, audio e file video. Puoi archiviare i dati localmente, nel tuo ambiente cloud preferito o sullo storage gestito di Deep Lake. Deep Lake offre inoltre un’integrazione perfetta con strumenti come LangChain e LlamaIndex, consentendo agli sviluppatori di creare facilmente applicazioni Retrieval Augmented Generation (RAG).
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
TiDB: TiDB supporta la ricerca vettoriale tramite librerie e plugin esterni. Supporta la ricerca approximate nearest neighbor (ANN) con librerie come Hnswlib o Faiss. Ma questa non è una funzionalità nativa e richiede una configurazione aggiuntiva, che potrebbe non essere adatta agli utenti che desiderano una soluzione plug-and-play.
Deep Lake: Deep Lake utilizza l’indice HNSW per la ricerca ANN, ottimizzato per query ad alta velocità su embedding su larga scala. È nativo per le applicazioni basate su vettori, quindi richiede una configurazione minima per la ricerca anche su dataset con oltre 35 milioni di embedding.
Dati
TiDB: TiDB è adatto a dati strutturati e semi-strutturati. Supporta carichi di lavoro ibridi transazionali e analitici (HTAP), quindi puoi eseguire OLTP e OLAP contemporaneamente. Può gestire dati vettoriali tramite plugin, ma il suo focus principale è sui dati relazionali.
Deep Lake: Deep Lake è ottimizzato per dati non strutturati e multimediali, immagini, video, testo. Combina controllo di versione e database vettoriale, quindi è adatto per applicazioni di deep learning e IA che gestiscono dati diversi e complessi.
Scalabilità
TiDB: L’architettura distribuita e l’auto-sharding di TiDB possono scalare orizzontalmente tra i nodi, gestire grandi quantità di dati e carichi di lavoro in modo efficiente. Ma la scalabilità della ricerca vettoriale dipende dalle librerie esterne utilizzate.
Deep Lake: Deep Lake è progettato per prestazioni elevate con dati non strutturati. La sua implementazione ANN è altamente ottimizzata, e funzionalità come il multi-threading e la creazione di indici efficiente in termini di memoria garantiscono prestazioni su larga scala.
Flessibilità e Personalizzazione
TiDB: La compatibilità SQL di TiDB consente un alto livello di personalizzazione tramite query relazionali, combinando operazioni SQL tradizionali con la ricerca vettoriale. Questo è utile per applicazioni complesse che combinano dati strutturati e vettoriali.
Deep Lake: Deep Lake dispone di un’API incorporabile per ricerca, visualizzazione e versionamento dei dataset. Non ha una ricerca combinata per attributi e vettori pronta all’uso, ma ci stiamo lavorando.
Integrazione ed Ecosistema
TiDB: TiDB si integra bene con l’ecosistema basato su MySQL e molti strumenti per i dati. La sua compatibilità con MySQL lo rende facile per gli sviluppatori che hanno familiarità con gli RDBMS tradizionali.
Deep Lake: Deep Lake si integra con framework di machine learning come PyTorch, TensorFlow e strumenti come LangChain e LlamaIndex. Queste integrazioni lo rendono altamente adatto a flussi di lavoro di IA e RAG.
Facilità d’Uso
TiDB: La configurazione di TiDB è relativamente semplice se hai familiarità con MySQL. Ma l’aggiunta della capacità di ricerca vettoriale richiede una configurazione aggiuntiva di plugin esterni che può aumentare la complessità della distribuzione.
Deep Lake: L’API di Deep Lake è intuitiva per gli sviluppatori, con documentazione chiara. La sua attenzione ai flussi di lavoro di machine learning significa che è richiesta una configurazione minima per iniziare con la ricerca vettoriale.
Prezzi
TiDB: Il costo di TiDB dipende dall’infrastruttura su cui viene eseguito e dalla scala della distribuzione. Potrebbero esserci costi aggiuntivi per i plugin di ricerca vettoriale.
Deep Lake: Deep Lake offre archiviazione e ricerca gestite, il che può semplificare la pianificazione dei costi. Ma eseguirlo in un ambiente locale o cloud comporterà costi basati sui requisiti di archiviazione e computazionali.
Sicurezza
TiDB: TiDB dispone di solide funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia, autenticazione e controllo degli accessi adatti alle aziende.
Deep Lake: Deep Lake dispone di crittografia per l’archiviazione dei dati e controllo degli accessi basato sui ruoli. Il suo servizio gestito include una configurazione di sicurezza predefinita, ma può variare in base alla distribuzione locale.
Quando Scegliere TiDB
TiDB è una buona scelta per i team che necessitano di un database di elaborazione ibrida transazionale e analitica (HTAP) con SQL solido. Poiché è compatibile con MySQL, è una scelta naturale per i team che già utilizzano sistemi basati su MySQL. Usa TiDB se il tuo carico di lavoro include dati strutturati o semi-strutturati su larga scala con ricerca vettoriale, soprattutto quando devi integrare query relazionali con la ricerca vettoriale. La sua architettura distribuita e l’auto-sharding garantiscono prestazioni per applicazioni transazionali e analitiche su sistemi scalati orizzontalmente.
Quando Scegliere Deep Lake
Deep Lake è adatto a progetti di IA e machine learning che hanno molti dati non strutturati, come immagini, audio e video. Il suo supporto nativo per embedding vettoriali e l’integrazione con framework ML come PyTorch e TensorFlow lo rendono una buona scelta per creare applicazioni di retrieval-augmented generation (RAG) e gestire dataset multimediali. Se hai bisogno di una ricerca ad alta velocità, approximate nearest neighbor (ANN), con configurazione minima e supporto per dataset complessi e controllati tramite versionamento, Deep Lake è la soluzione più semplice ed efficiente.
Conclusione
TiDB è un database distribuito compatibile con SQL per dati strutturati e per combinare query relazionali con la ricerca vettoriale, adatto a carichi di lavoro ibridi in ambito enterprise. Deep Lake è pensato per dati non strutturati ed è una piattaforma developer friendly per workflow AI/ML e applicazioni basate su vettori. Scegli tra i due in base al tuo caso d’uso, al tipo di dati che hai e ai requisiti prestazionali delle tue applicazioni. Ognuno ha i propri punti di forza, quindi scegli quello che si adatta alle esigenze principali del tuo progetto.
Leggi questo per avere una panoramica di TiDB e Deep Lake, 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. 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 i database vettoriali autonomamente
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 reali dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e rilasciato 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 risultati dei nostri benchmark o ottenere risultati prestazionali sui tuoi dataset.
Dai un’occhiata rapida 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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