Vespa vs Rockset: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Vespa e Rockset, 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 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 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 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.
Vespa è un database vettoriale appositamente progettato. Rockset è un database di ricerca e analisi con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità 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 all'interno di 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, dai semplici numeri a strutture complesse.
Una delle caratteristiche distintive di Vespa è la sua capacità di eseguire la ricerca vettoriale. Puoi aggiungere un numero qualsiasi di campi vettoriali ai tuoi documenti, e Vespa li cercherà 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. Usa 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 intoppi 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 occuparti di 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.
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analytics in tempo reale per dati strutturati e non strutturati, inclusi i vector embedding. Il suo punto di forza è l’ingestione, l’indicizzazione e l’interrogazione dei dati in tempo reale, quindi è ideale per applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l’ingestione di dati in streaming sia in bulk, può elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture (CDC) in 1-2 secondi.
Una delle caratteristiche chiave di Rockset è il Converged Indexing basato su RocksDB mutabile. Questo consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati, quindi è estremamente efficiente per scenari in cui i dati cambiano frequentemente. Rockset può gestire documenti fino a 40MB e supporta una dimensionalità vettoriale fino a 200.000, quindi è adatto a un’ampia gamma di casi d’uso di vector embedding.
Rockset ha la ricerca vettoriale integrata nel core. Supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità. Rockset è indipendente dall’algoritmo, quindi puoi scegliere la tua implementazione di ricerca. L’ottimizzatore basato sui costi può scegliere dinamicamente tra i metodi di ricerca KNN e ANN per prestazioni ottimali.
Ciò che rende Rockset unico per la ricerca vettoriale è il Converged Index, che combina ricerca, ANN, indici columnar e row in uno solo. Questo significa che puoi gestire un’ampia gamma di pattern di query out of the box. Rockset supporta anche il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida. L’ottimizzatore sceglierà il percorso di query più efficiente. Può cercare su più campi ANN, supporta modelli multi-modali e dispone sia di API SQL sia REST come interfaccia di query.
Differenze chiave
Quando scegli tra Vespa e Rockset per la ricerca vettoriale, devi capire come ciascuno gestisce i diversi aspetti della ricerca e della gestione dei dati. Confrontiamoli nelle aree principali per aiutarti a decidere.
Ricerca e prestazioni
Vespa ha un motore di ricerca basato su C++ che combina ricerca vettoriale, testuale e su dati strutturati in un’unica query. Questo significa che puoi eseguire query complesse che mescolano diversi tipi di ricerca senza penalizzazioni sulle prestazioni. Per la ricerca vettoriale, in particolare, Vespa supporta più campi vettoriali per documento e tensori ad alta dimensionalità.
Rockset adotta un approccio diverso con il suo sistema di Converged Indexing basato su RocksDB. Supporta i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) con un indice FAISS distribuito per la scalabilità. La ricerca vettoriale di Rockset supporta fino a 200.000 dimensioni e dispone di un ottimizzatore che sceglie tra KNN e ANN in base alla query.
Gestione dei dati e aggiornamenti
Vespa gestisce gli aggiornamenti dei dati in tempo reale. La sua architettura consente aggiornamenti continui mantenendo le prestazioni di ricerca. Puoi aggiornare sia i vector embedding sia i metadati senza ricostruire gli indici.
Rockset è progettato per l’elaborazione dei dati in tempo reale con una latenza di ingestione di 1-2 secondi. La sua base RocksDB mutabile consente aggiornamenti rapidi a vettori e metadati. Il sistema può gestire documenti fino a 40MB, quindi è adatto a vari tipi di dati.
Scalabilità e architettura
Vespa utilizza auto-sharding e replica per distribuire i dati tra i nodi. Puoi aggiungere nodi al tuo cluster e Vespa riequilibrerà i dati per te. Questa scalabilità orizzontale mantiene le prestazioni man mano che i tuoi dati crescono.
L’architettura distribuita di Rockset distribuisce il calcolo nel cluster. Il Converged Index combina più tipi di indice (ricerca, ANN, colonnare, a righe) in un unico sistema, così puoi eseguire query su diversi pattern.
Integrazione e API
Vespa dispone sia di API REST sia di API personalizzate per l’integrazione. Ha librerie client per i linguaggi di programmazione più diffusi e supporta plugin personalizzati per l’estensibilità.
Rockset dispone di API SQL e REST, quindi è accessibile ai team che hanno familiarità con SQL. Si integra bene con fonti di dati in streaming e supporta feed di change data capture (CDC).
Quando scegliere ciascuno
Scegli Vespa quando hai bisogno di ricerca vettoriale, testuale e su dati strutturati su larga scala. È pensato per sistemi di produzione che richiedono serving in tempo reale, combinazioni di query complesse e controllo preciso su ranking e pertinenza. Vespa è ideale per casi d’uso come sistemi di raccomandazione, ricerca di prodotti, scoperta di contenuti e applicazioni AI in cui è necessario combinare la ricerca tradizionale con la similarità vettoriale. Il self-hosted è perfetto per le aziende che necessitano del pieno controllo sulla propria infrastruttura e hanno le competenze tecniche per gestirla.
Rockset è la scelta migliore quando hai bisogno di elaborazione dei dati in tempo reale e ricerca vettoriale senza overhead operativo. È ideale per applicazioni che richiedono ingestione rapida dei dati, aggiornamenti frequenti di vettori e metadati e interrogazioni basate su SQL. Rockset è perfetto per analytics in tempo reale, applicazioni event driven e scenari in cui è necessario combinare la ricerca vettoriale con flussi di dati live. Il servizio gestito è ideale per i team che vogliono creare applicazioni, non gestire infrastrutture.
Riepilogo
Sia Vespa sia Rockset offrono una solida ricerca vettoriale, ma eccellono in aree diverse. Vespa è ottimo per ricerca unificata, ampia personalizzazione e query multimodali complesse su larga scala. Rockset è ottimo per elaborazione dei dati in tempo reale, SQL e servizio gestito che riduce l’overhead operativo. La scelta tra i due dovrebbe essere allineata ai tuoi requisiti in termini di freschezza dei dati, complessità delle query, risorse operative e necessità di scalabilità. Considera le competenze del tuo team, l’infrastruttura esistente, il budget e la manutenzione a lungo termine quando prendi la tua decisione.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Vespa e Rockset, 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 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 i database vettoriali in autonomia
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero dei 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 adatto ai propri 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 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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