TiDB vs Vearch Scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare TiDB 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 di contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersicurezza, 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.
TiDB è un database tradizionale con la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo e Vearch è un database vettoriale. 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 capacità 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, mantenendo al contempo il modello relazionale dei database SQL, rendendolo estremamente flessibile per gestire sia carichi di lavoro transazionali sia analitici.
Uno dei principali punti di forza 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 rende facile integrarlo in 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 un'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 configurate le impostazioni necessarie.
Sebbene includere funzionalità di ricerca vettoriale in TiDB richieda una configurazione aggiuntiva, la compatibilità SQL del sistema consente agli sviluppatori di combinare la ricerca vettoriale con query relazionali tradizionali. Questa flessibilità rende TiDB adatto ad applicazioni complesse che richiedono sia la ricerca vettoriale sia capacità di database relazionale, offrendo una soluzione completa per diverse esigenze di gestione dei dati.
Cos'è Vearch? Panoramica e tecnologia di base
Vearch è uno strumento per sviluppatori che creano applicazioni AI che necessitano di ricerche di similarità rapide ed efficienti. È come un database potenziato, ma invece di archiviare dati normali, è progettato per gestire quei complessi embedding vettoriali 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 con le 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 all'archiviazione e al calcolo dei dati. Questo consente a Vearch di scalare orizzontalmente ed essere affidabile man mano che i tuoi dati crescono. Puoi aggiungere più macchine per gestire più dati o traffico senza fatica.
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 un rapido matching di similarità, Vearch ti offre gli strumenti per farlo in modo efficiente.
Differenze chiave
Prestazioni e metodologia di ricerca
TiDB utilizza SQL con funzionalità di ricerca vettoriale tramite plugin, quindi è familiare ma richiede una configurazione aggiuntiva. L'architettura HTAP gestisce carichi di lavoro transazionali e analitici in un unico sistema.
Vearch utilizza metodi specializzati di indicizzazione vettoriale (IVFPQ e HNSW) per la ricerca di similarità. Può elaborare milioni di vettori in millisecondi e supporta la ricerca ibrida combinando la similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale.
Gestione dei dati
TiDB è efficace con dati strutturati grazie al suo sistema compatibile con MySQL. Distribuisce automaticamente i dati in shard tra i nodi e garantisce la conformità ACID. I dati vettoriali richiedono una configurazione aggiuntiva.
Vearch gestisce nativamente gli embedding vettoriali e supporta più campi vettoriali per documento. Consente aggiornamenti in tempo reale e combina dati vettoriali con metadati ordinari.
Scalabilità
TiDB scala orizzontalmente tramite auto-sharding; tutti i dati (normali e vettoriali) vengono distribuiti tra i nodi. Mantiene una forte coerenza durante la scalabilità.
Vearch utilizza un'architettura distribuita con nodi specializzati (master, router, partition server) per funzioni diverse. Supporta distribuzioni sia su CPU sia su GPU.
Integrazione
TiDB si integra nell'ecosistema MySQL e supporta strumenti e framework SQL standard. La ricerca vettoriale richiede librerie esterne.
Vearch fornisce un SDK Python e un'API REST per l'integrazione diretta. Funziona bene con applicazioni AI, ma potrebbe richiedere integrazioni personalizzate per operazioni di database tradizionali.
Configurazione e manutenzione
TiDB richiede conoscenze MySQL ma segue pattern di database familiari. La configurazione della ricerca vettoriale richiede competenze aggiuntive.
Vearch è focalizzato sui casi d'uso di ricerca vettoriale con una configurazione semplice per tali casi d'uso. Include strumenti di monitoraggio dello stato del cluster.
Costi
TiDB può consumare più risorse perché è un database completo. Considera i costi sia per il database tradizionale sia per la ricerca vettoriale.
Vearch è ottimizzato specificamente per le operazioni vettoriali, potenzialmente richiedendo meno risorse per carichi di lavoro di pura ricerca vettoriale.
Quando scegliere ciascuno
Scegli TiDB quando hai bisogno di una soluzione ibrida in grado di gestire sia le operazioni tradizionali di database sia la ricerca vettoriale. È perfetto per le aziende che usano già MySQL e vogliono aggiungere la ricerca vettoriale mantenendo la conformità ACID, oppure per applicazioni che necessitano di query SQL complesse insieme alla ricerca di similarità vettoriale. TiDB è adatto a casi d’uso come piattaforme di e-commerce che combinano dati transazionali con sistemi di raccomandazione, o servizi finanziari che necessitano sia di elaborazione analitica sia di matching per similarità.
Scegli Vearch quando il tuo obiettivo principale è la performance e la scalabilità della ricerca di similarità vettoriale. È migliore per applicazioni focalizzate sull’AI che necessitano di operazioni vettoriali rapide, come motori di ricerca per similarità di immagini, sistemi di raccomandazione o applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale. Vearch è adatto ai casi in cui hai bisogno di aggiornamenti della ricerca vettoriale in tempo reale e non hai bisogno di operazioni SQL complesse.
Riepilogo
TiDB e Vearch hanno scopi diversi: TiDB è un database SQL distribuito con ricerca vettoriale, Vearch è pensato per la ricerca di similarità vettoriale ad alte prestazioni. Scegli in base alle tue esigenze: TiDB se hai bisogno di funzionalità complete di database con ricerca vettoriale, Vearch se hai bisogno di ricerca di similarità vettoriale con operazioni di database minime.
Leggi questo per avere una panoramica di TiDB e Vearch, 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 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 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) usando i propri dataset e 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 distribuito 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 le funzionalità e le 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 database vettoriali mainstream nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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