Vespa vs MyScale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Vespa e MyScale, 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 delle anomalie nella cybersicurezza, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono inoltre un ruolo cruciale nella Generazione Aumentata dal Recupero (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.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, 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 di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Vespa è un database vettoriale purpose-built. MyScale è un database costruito su ClickHouse che combina ricerca vettoriale e analisi SQL 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 funzionare con diversi tipi di dati, dai semplici numeri a strutture complesse.
Una delle caratteristiche distintive di Vespa è la sua capacità di eseguire ricerche vettoriali. 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 multipart. Vespa è intelligente nel modo in cui archivia e cerca questi vettori, quindi può gestire quantità davvero grandi di dati senza rallentare.
Vespa è progettato per essere estremamente veloce ed efficiente. Utilizza il proprio motore speciale scritto in C++ per gestire la memoria ed eseguire ricerche, il che lo aiuta a offrire buone prestazioni 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 ideale per grandi applicazioni reali che devono gestire molto traffico e molti dati.
Un altro aspetto 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 effettuare molte configurazioni complicate. Vespa può persino regolarsi 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 necessitano di un sistema di ricerca che possa crescere con loro nel tempo.
Che cos’è MyScale? Panoramica e tecnologia di base
MyScale è un database basato sul cloud costruito sopra il database open source ClickHouse, progettato per carichi di lavoro di AI e machine learning. Può gestire dati strutturati e vettoriali, analisi in tempo reale e machine learning. MyScale si concentra su serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full text, quindi è adatto all’elaborazione in tempo reale e agli insight guidati dall’AI. Utilizzando l’architettura ClickHouse, MyScale è ad alte prestazioni e scalabile per l’AI.
Una delle caratteristiche chiave di MyScale è il supporto SQL nativo, che semplifica le query guidate dall’AI integrando ricerca vettoriale, ricerca full text e query SQL tradizionali in un unico sistema. Questo riduce la necessità di più strumenti e lo rende scalabile per l’AI. MyScale supporta e gestisce l’elaborazione analitica di dati sia strutturati sia vettorializzati su un’unica piattaforma utilizzando l’architettura di database OLAP per operare su dati vettorializzati. Gli sviluppatori possono interagire con MyScale usando SQL, quindi è accessibile a tutti i programmatori che hanno familiarità con i database relazionali.
MyScale ha diversi tipi di indici vettoriali e metriche di similarità per supportare diversi casi d’uso. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP) e similarità coseno. Il database dispone di più algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio set di parametri da regolare. Il motore vettoriale proprietario MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, quindi supera i database vettoriali specializzati sia in termini di prestazioni sia di costi.
Combinando la funzionalità di un database SQL, di un database vettoriale e di un motore di ricerca full text in un unico sistema, MyScale riduce i costi di infrastruttura e manutenzione. Questa unificazione consente query e analisi congiunte sui dati e una base dati unica per le applicazioni AI. MyScale dispone anche di MyScale Telemetry per la piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed effettuare il debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro in grado di gestire modalità di dati più nuove e dimensioni di database maggiori, mantenendo al contempo le prestazioni di calcolo e l’integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze chiave
Scegliere la giusta soluzione di ricerca vettoriale è fondamentale per il successo del tuo progetto. Questo confronto esamina Vespa e MyScale, due dei principali attori nello spazio della ricerca vettoriale, per aiutarti a prendere una decisione informata in base alle tue esigenze.
Ricerca
Vespa ha un approccio di ricerca unificato, combinando ricerca vettoriale, ricerca testuale e ricerca su dati strutturati in un unico posto. La ricerca vettoriale supporta più campi vettoriali per documento e una gestione specializzata dei tensori per embedding di documenti complessi. Il motore di ricerca utilizza un motore C++ personalizzato per la gestione della memoria e l’elaborazione delle query.
MyScale adotta un approccio diverso costruendo sopra ClickHouse. Integra la ricerca vettoriale direttamente con SQL, con più tipi di indice: MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW. Supporta metriche di distanza comuni: distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP), similarità coseno. Il motore vettoriale MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati.
Dati
Vespa può gestire vari tipi di dati, da numeri semplici a strutture complesse. È eccellente nel gestire più tipi di ricerca contemporaneamente, quindi è adatto per applicazioni che devono combinare diversi approcci di ricerca.
MyScale è focalizzato sui dati strutturati e vettoriali, con una forte enfasi sulle serie temporali e sull’analisi in tempo reale. Utilizza un’architettura di database OLAP per l’elaborazione vettorizzata dei dati, così gli sviluppatori possono lavorare sia con dati strutturati sia con dati vettoriali usando query SQL familiari.
Prestazioni e scalabilità
Vespa può eseguire l’auto-scaling su più macchine. Il sistema distribuisce automaticamente i carichi di lavoro e si adatta ai cambiamenti nel volume dei dati e nei modelli di traffico. L’auto-scaling aiuta a ottimizzare l’uso delle risorse e i costi.
MyScale utilizza l’architettura ad alte prestazioni di ClickHouse per la scalabilità. Il loro motore vettoriale proprietario MSTG sostiene di offrire prestazioni ed efficienza dei costi migliori rispetto ai database vettoriali specializzati, soprattutto quando si utilizzano SSD NVMe.
Integrazione ed esperienza per sviluppatori
Vespa è una soluzione di ricerca completa che può gestire più tipi di ricerca senza strumenti aggiuntivi. Ma non ci sono informazioni sull’integrazione con altri sistemi.
MyScale si distingue per il suo approccio SQL-first. Gli sviluppatori che hanno familiarità con SQL possono iniziare a lavorare con la ricerca vettoriale senza imparare nuovi linguaggi di query. MyScale Telemetry per il monitoraggio e il debug dei sistemi LLM rende più facile mantenere e ottimizzare le applicazioni.
Infrastruttura
L’auto-scaling e la distribuzione dei carichi di lavoro di Vespa possono aiutare a ottimizzare l’uso delle risorse e ridurre i costi operativi. Il sistema si adatta ai modelli di utilizzo effettivi.
MyScale combina database SQL, database vettoriale e ricerca full-text in un unico sistema, il che può ridurre i costi di infrastruttura e manutenzione. Il loro motore vettoriale MSTG utilizza gli SSD NVMe in modo efficiente, il che può anche aiutare in termini di rapporto costo-prestazioni.
Quando scegliere ciascuna tecnologia
Vespa eccelle nelle applicazioni che richiedono più tipi di ricerca che lavorano insieme senza soluzione di continuità, come le piattaforme di e-commerce che combinano ricerca per similarità dei prodotti, ricerca testuale e filtri strutturati. La sua scalabilità automatica e il motore C++ personalizzato lo rendono ideale per applicazioni su larga scala in cui è necessario gestire query complesse su diversi tipi di dati mantenendo alte prestazioni.
MyScale funziona meglio per i team che già utilizzano database SQL e vogliono aggiungere funzionalità di ricerca vettoriale senza imparare nuovi linguaggi di query. È particolarmente valido per applicazioni che coinvolgono dati di serie temporali, analisi in tempo reale e insight guidati dall’AI, soprattutto quando è necessario un monitoraggio dettagliato dei sistemi LLM e si vuole mantenere semplice lo stack tecnologico.
Conclusione
Sia Vespa sia MyScale offrono funzionalità interessanti per la ricerca vettoriale, ma seguono percorsi diversi per arrivarci. Il punto di forza di Vespa risiede nel suo approccio di ricerca unificato, nella scalabilità automatica e nella capacità di gestire strutture documentali complesse con più campi vettoriali. MyScale si distingue per il suo approccio SQL-first, le opzioni specializzate di indicizzazione vettoriale e gli strumenti di monitoraggio integrati per i sistemi LLM. La tua scelta dovrebbe essere allineata con le competenze del tuo team, l’infrastruttura esistente e i requisiti specifici per gestione dei dati, prestazioni e scalabilità. Considera di eseguire benchmark con i tuoi dati reali e i tuoi modelli di utilizzo prima di prendere una decisione finale.
Leggi questo per avere una panoramica di Vespa e MyScale, ma per valutarli devi farlo 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 dei database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e i tuoi modelli 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 di 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 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 prestazionali sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella Classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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