Vespa vs Aerospike: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Vespa e Aerospike, 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 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 costruiti 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 di ricerca vettoriale capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Vespa è un database vettoriale appositamente costruito. Aerospike è un database NoSQL distribuito e scalabile con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
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. È eccellente nella ricerca vettoriale, nella ricerca testuale e nella ricerca attraverso dati strutturati. Ciò 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 effettuare ricerca vettoriale. Puoi aggiungere qualsiasi numero di campi vettoriali ai tuoi documenti, e Vespa li esaminerà 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 archivia e ricerca questi vettori, quindi può gestire quantità davvero grandi di dati senza rallentare.
Vespa è progettato per essere super veloce ed efficiente. Utilizza il proprio motore speciale scritto in C++ per gestire la memoria ed eseguire ricerche, il che lo aiuta a funzionare bene anche quando gestisce query complesse e molti dati. È progettato per continuare a funzionare senza problemi anche quando aggiungi nuovi dati o gestisci molte ricerche contemporaneamente. Questo lo rende ottimo per grandi applicazioni reali che devono gestire molto traffico e molti dati.
Un'altra cosa 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 fare molte configurazioni complicate. Vespa può persino adattarsi automaticamente per gestire i 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 che possa crescere con loro nel tempo.
Aerospike: panoramica e tecnologia di base
Aerospike è un database NoSQL per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni. Ha aggiunto il supporto per l'indicizzazione e la ricerca vettoriale, quindi è adatto ai casi d'uso dei database vettoriali. La funzionalità vettoriale si chiama Aerospike Vector Search (AVS) ed è in Preview. Puoi richiedere l'accesso anticipato ad Aerospike.
AVS supporta solo indici Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale. Quando vengono effettuati aggiornamenti o inserimenti in AVS, i dati del record, incluso il vettore, vengono scritti nell'Aerospike Database (ASDB) e sono immediatamente visibili. Per l'indicizzazione, ogni record deve avere almeno un vettore nel campo vettoriale specificato di un indice. Puoi avere più vettori e indici per un singolo record, così puoi cercare gli stessi dati in modi diversi. Aerospike consiglia di assegnare i record sottoposti a upsert a un set specifico, così puoi monitorarli e operare su di essi.
AVS ha un modo unico di costruire l'indice, è concorrente su tutti i nodi AVS. Mentre gli aggiornamenti dei record vettoriali vengono scritti direttamente su ASDB, i record dell'indice vengono elaborati in modo asincrono da una coda di indicizzazione. Questo viene fatto in batch e distribuito su tutti i nodi AVS, quindi utilizza tutti i core CPU nel cluster AVS ed è scalabile. Le prestazioni di ingestione dipendono fortemente dalla memoria dell'host e dalla configurazione del livello di archiviazione.
Per ogni elemento nella coda di indicizzazione, AVS elabora il vettore per l'indicizzazione, costruisce i cluster per ciascun vettore e li salva su ASDB. Un record di indice contiene una copia del vettore stesso e i cluster per quel vettore a un determinato livello del grafo HNSW. L'indicizzazione utilizza estensioni vettoriali (AVX) per l'elaborazione parallela single instruction, multiple data.
AVS esegue query durante l'ingestione per “pre-idratare” la cache dell'indice perché i record nei cluster sono interconnessi. Queste query non vengono conteggiate come richieste di query, ma compaiono come letture rispetto al livello di archiviazione. In questo modo, la cache viene popolata con dati pertinenti e può migliorare le prestazioni delle query. Questo mostra come AVS gestisce i dati vettoriali e costruisce indici per la ricerca di similarità, così da poter scalare per ricerche vettoriali ad alta dimensionalità.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
Vespa e Aerospike hanno approcci diversi alla ricerca vettoriale, che possono influire su prestazioni ed efficienza a seconda del tipo di query che devi eseguire.
Vespa: Vespa supporta più tipi di ricerca in un unico motore: ricerca vettoriale, ricerca testuale e filtraggio di dati strutturati. La ricerca vettoriale è altamente ottimizzata per il tempo reale e la grande scala. Vespa ti consente di indicizzare vari tipi di vettori (inclusi vettori basati su tensori) e recuperare rapidamente elementi simili. Utilizza algoritmi avanzati per cercare attraverso questi vettori e supportare query complesse su dati ad alta dimensionalità.
Aerospike: La ricerca vettoriale di Aerospike si basa sull'indicizzazione Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Questo è un algoritmo di ricerca basato su grafi ottimizzato per dati ad alta dimensionalità, in particolare per la ricerca del vicino più prossimo. La ricerca vettoriale di Aerospike è in preview, è progettata per applicazioni in tempo reale, quindi qualsiasi aggiornamento ai vettori è immediatamente visibile per la ricerca. Tuttavia, supporta solo HNSW, quindi potrebbe non avere la varietà di algoritmi di ricerca che Vespa offre per casi d'uso più specifici.
Tipi di dati
Quando si tratta di diversi tipi di dati, entrambi offrono flessibilità, ma ci sono grandi differenze nel modo in cui gestiscono dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
Vespa: Vespa è molto flessibile nella gestione di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Può gestire più tipi di dati in un unico documento, quindi puoi combinare testo, valori numerici e dati vettoriali insieme. Puoi archiviare ed eseguire ricerche tra diversi tipi di dati in un’unica query, ad esempio combinare la ricerca vettoriale con filtri strutturati (ad esempio fascia di prezzo, data di pubblicazione).
Aerospike: Come database NoSQL, Aerospike è ottimizzato per l’archiviazione in tempo reale di dati strutturati e semi-strutturati. Sebbene ora supporti la ricerca vettoriale, il suo obiettivo principale è la scrittura e il recupero rapidi di dati strutturati. Il modello di dati di Aerospike è semplice ma efficace per applicazioni ad alta capacità di elaborazione. Per la ricerca vettoriale devi gestire i dati vettoriali come parte dei record, ma non ha la capacità di Vespa di gestire diversi tipi di dati in un’unica query.
Scalabilità e prestazioni
Sia Vespa sia Aerospike sono progettati per la scalabilità, ma lo fanno in modi diversi.
Vespa: Vespa è progettato per scalare in applicazioni su larga scala e ad alto traffico. Può distribuire automaticamente dati ed elaborazione su più nodi e regolare dinamicamente l’allocazione delle risorse. Questa funzionalità di autoscalabilità rende Vespa una buona scelta per le aziende che prevedono una crescita elevata o carichi di traffico variabili.
Aerospike: Aerospike è noto per la sua scalabilità, soprattutto per i carichi di lavoro in tempo reale. Utilizza un’architettura distribuita in cui i dati sono partizionati tra i nodi e sia le letture sia le scritture sono ottimizzate per un accesso a bassa latenza. Ma le prestazioni della ricerca vettoriale dipendono maggiormente dalla configurazione della memoria e del livello di archiviazione, il che richiede un’attenta configurazione per ottenere la massima capacità di elaborazione.
Flessibilità e personalizzazione
La personalizzazione è fondamentale quando si creano soluzioni di ricerca complesse, ed entrambi offrono diversi livelli di flessibilità.
Vespa: Vespa è molto flessibile. Puoi definire schemi complessi con campi personalizzati, inclusi vari tipi di vettori. Puoi anche definire query potenti, inclusi ranking personalizzati, filtri e combinazioni di più tipi di ricerca (testo, vettoriale, numerica ecc.). Questo rende Vespa adatto ad applicazioni che richiedono modellazione dei dati complessa e personalizzazione avanzata della ricerca.
Aerospike: La flessibilità di Aerospike è focalizzata sul modello di dati. Puoi definire campi vettoriali all’interno dei record e personalizzare il modo in cui vengono indicizzati e interrogati. Ma rispetto a Vespa, le opzioni di personalizzazione di Aerospike per la logica di ricerca e il ranking sono limitate. È ottimizzato per applicazioni semplici in tempo reale piuttosto che per query di ricerca altamente personalizzabili.
Integrazione ed ecosistema
L’integrazione con altri strumenti ed ecosistemi può essere un fattore importante quando si sceglie tra questi due.
Vespa: Vespa si integra con vari strumenti e framework, incluse librerie di machine learning e motori di ricerca popolari. Ha un supporto integrato per pipeline di dati complesse, quindi è adatto a casi d’uso come motori di raccomandazione, ricerca di immagini e ricerca di contenuti su larga scala. Ha anche API RESTful, quindi l’integrazione con sistemi esterni è relativamente semplice.
Aerospike: Aerospike è più focalizzato sull’archiviazione e sulla ricerca di dati in tempo reale, quindi si integra bene con applicazioni che richiedono accesso a bassa latenza a grandi dataset. Ha connettori per ecosistemi popolari, inclusi Python, Java e Go. Ma rispetto a Vespa potrebbe richiedere più sviluppo personalizzato per integrarsi con framework di machine learning o altri sistemi di dati complessi.
Facilità d’uso
Per gli sviluppatori sono importanti la curva di apprendimento, la complessità di configurazione e la manutenzione continua.
Vespa: Vespa può essere difficile da configurare, soprattutto per chi non ha familiarità con i sistemi distribuiti o i motori di ricerca avanzati. Ma dispone di documentazione completa e di una community attiva che può aiutare con la configurazione e la risoluzione dei problemi. Una volta configurato, il sistema di query flessibile e l’autoscalabilità di Vespa rendono la manutenzione più gestibile.
Aerospike: Aerospike è generalmente più facile da configurare e mantenere, soprattutto per gli sviluppatori che hanno familiarità con i database NoSQL. Il suo focus principale sulle prestazioni in tempo reale lo rende una buona scelta per progetti che richiedono velocità senza troppa complessità nella logica di ricerca. La funzionalità di ricerca vettoriale, pur essendo utile, potrebbe comunque richiedere più impegno per essere configurata rispetto alle capacità vettoriali complete di Vespa.
Costi
Il costo è un fattore importante quando si sceglie tra questi due, soprattutto se prevedi di scalare rapidamente.
Vespa: Sebbene Vespa offra buone prestazioni e scalabilità, la struttura dei costi può variare a seconda delle risorse utilizzate, soprattutto quando si scala orizzontalmente. Essendo open-source, non ci sono costi di licenza, ma i costi operativi (ad es. hardware, istanze cloud) e la manutenzione possono accumularsi. Esistono anche servizi gestiti per Vespa, che possono comportare costi aggiuntivi.
Aerospike: Aerospike ha un modello di prezzo più semplice, con opzioni per versioni open-source ed enterprise. La versione enterprise offre funzionalità avanzate e supporto, aspetti importanti per applicazioni mission critical. Come con Vespa, la scalabilità può portare a costi operativi, soprattutto quando la ricerca vettoriale è integrata in ambienti ad alto throughput.
Funzionalità di sicurezza
La sicurezza è sempre una preoccupazione quando si gestiscono dati sensibili, soprattutto quando si usano questi database in produzione.
Vespa: Vespa dispone di varie funzionalità di sicurezza, tra cui autenticazione e controllo degli accessi, ma è necessario configurare elementi aggiuntivi per proteggere i dati in transito e a riposo. Poiché sono disponibili funzionalità di sicurezza open-source, potrebbero dover essere personalizzate in base ai tuoi requisiti.
Aerospike: Aerospike offre robuste funzionalità di sicurezza, tra cui autenticazione, crittografia a riposo e comunicazione sicura tramite TLS. La versione enterprise dispone anche di capacità di sicurezza aggiuntive per la conformità a standard come il GDPR, quindi è una buona scelta per applicazioni ad alta sicurezza.
Quando scegliere ciascuno
Vespa: Vespa è adatto ad applicazioni che necessitano di ricerca multimodale, combinando ricerca vettoriale, ricerca full-text e filtraggio di dati strutturati in un’unica query. Usa Vespa per grandi sistemi di dati distribuiti che richiedono ricerca in tempo reale, scalabilità e personalizzazione dinamica delle query. Esempi sono motori di raccomandazione, ricerca semantica di contenuti o ricerca e-commerce avanzata in cui sono coinvolti più tipi di dati e modelli di ranking complessi.
Aerospike: Aerospike è adatto ad applicazioni in tempo reale e a bassa latenza che richiedono alto throughput e logica di ricerca semplice. È indicato per scenari in cui l’ingestione e il recupero dei dati ad alta velocità sono fondamentali, come sistemi di transazioni finanziarie o piattaforme ad-tech. La ricerca vettoriale di Aerospike (anche se ancora in anteprima) è pensata per casi d’uso che necessitano di una ricerca efficiente del vicino più prossimo in dati strutturati o semi-strutturati, purché la velocità sia più importante della personalizzazione.
Riepilogo
Vespa e Aerospike sono diversi. Vespa è flessibile, multimodale e scalabile per applicazioni ricche di dati, Aerospike è pensato per carichi di lavoro in tempo reale, semplici e ad alta velocità. La scelta tra loro dipende dal tuo caso d’uso, dai tipi di dati e dall’equilibrio tra complessità della ricerca e prestazioni. Valutalo attentamente.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Vespa e Aerospike, 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 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 database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli 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 trovare quello adatto ai loro casi d'uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su dichiarazioni di marketing o dicerie.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la 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 sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella Classifica VectorDBBench.
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