Weaviate vs ClickHouse: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con l’avanzare dell’IA e delle tecnologie basate sui dati, selezionare un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. Weaviate e ClickHouse sono due opzioni in questo ambito. Questo articolo confronta queste tecnologie per aiutarti a prendere una decisione informata per il tuo progetto.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Weaviate e ClickHouse, 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 dei 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 purpose-built come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito) e Weaviate
- 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.
Weaviate è un database vettoriale purpose-built e ClickHouse è un database open-source orientato a colonne con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
Weaviate: panoramica e tecnologia di base
Weaviate è un database vettoriale open-source progettato per semplificare lo sviluppo di applicazioni di IA. Offre funzionalità integrate di ricerca vettoriale e ibrida, facile integrazione con modelli di machine learning e attenzione alla privacy dei dati. Queste funzionalità mirano ad aiutare sviluppatori con vari livelli di competenza a creare, iterare e scalare applicazioni di IA in modo più efficiente.
Uno dei punti di forza di Weaviate è la sua ricerca di similarità rapida e accurata. Utilizza l’indicizzazione HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per abilitare la ricerca vettoriale su grandi dataset. Weaviate supporta inoltre la combinazione di ricerche vettoriali con filtri tradizionali, consentendo query ibride potenti che sfruttano sia la similarità semantica sia attributi specifici dei dati.
Le funzionalità chiave di Weaviate includono:
- Compressione PQ per archiviazione e recupero efficienti
- Ricerca ibrida con un parametro alpha per la regolazione tra BM25 e ricerca vettoriale
- Plugin integrati per embedding e reranking, che semplificano lo sviluppo
Weaviate è un punto di ingresso per gli sviluppatori che vogliono provare la ricerca vettoriale. Offre un approccio adatto agli sviluppatori con una configurazione semplice e API ben documentate. La profonda integrazione con l’ecosistema GenAI lo rende adatto a piccoli progetti o a lavori di proof-of-concept. Il pubblico di riferimento di Weaviate sono gli ingegneri software che creano applicazioni AI, gli ingegneri dei dati che lavorano con grandi dataset e i data scientist che distribuiscono modelli di machine learning. Weaviate semplifica la ricerca semantica, i sistemi di raccomandazione, la classificazione dei contenuti e altre funzionalità AI.
Weaviate è progettato per scalare orizzontalmente, quindi può gestire grandi dataset e carichi di query elevati distribuendo i dati su più nodi in un cluster. Supporta dati multimodali, funziona con vari tipi di dati (testo, immagini, audio, video) a seconda dei moduli di vettorizzazione utilizzati. Weaviate fornisce API sia RESTful sia GraphQL per offrire flessibilità nel modo in cui gli sviluppatori interagiscono con il database.
Tuttavia, per ambienti di produzione su larga scala, ci sono diverse considerazioni da tenere a mente:
- Funzionalità di sicurezza di livello enterprise limitate
- Potenziali sfide di scalabilità con dataset vettoriali da diversi miliardi di vettori
- Gestione manuale richiesta per le opzioni di storage a livelli rilasciate di recente
- Lo scale-up orizzontale richiede assistenza da parte degli ingegneri di Weaviate e non può essere eseguito automaticamente
Quest’ultimo punto è particolarmente degno di nota, poiché significa che le organizzazioni devono pianificare in anticipo e allocare tempo per le operazioni di scalabilità, assicurandosi di non avvicinarsi ai limiti del sistema senza un’adeguata preparazione.
ClickHouse: Panoramica e funzionalità principali
ClickHouse è un database OLAP open-source per analytics in tempo reale con pieno supporto SQL e rapida elaborazione delle query. È ottimo per le query analitiche grazie a una pipeline di query completamente parallelizzata e può eseguire rapidamente la ricerca vettoriale. Ha un’elevata compressione (personalizzabile tramite codec), quindi può archiviare e interrogare grandi dataset. Uno dei suoi principali vantaggi è che può gestire dataset multi-TB senza essere vincolato dalla memoria, quindi è un ottimo strumento per utenti con grandi quantità di dati vettoriali. Supporta anche il filtraggio e l’aggregazione sui metadati, quindi è possibile interrogare vettori e i relativi metadati.
ClickHouse dispone di funzionalità di ricerca vettoriale tramite SQL, in cui le operazioni di distanza vettoriale sono proprio come qualsiasi altra funzione SQL. Quindi è possibile combinarle con il filtraggio e l’aggregazione tradizionali. È ottimo per casi d’uso in cui è necessario interrogare dati vettoriali insieme a metadati o altre informazioni. Ha anche indici sperimentali Approximate Nearest Neighbour (ANN) per corrispondenze più rapide (ma approssimative). E corrispondenza esatta tramite scansione lineare delle righe con elaborazione parallela per velocità ed efficienza.
ClickHouse è ottimo per la ricerca vettoriale quando è necessario combinare la corrispondenza vettoriale con il filtraggio o l’aggregazione dei metadati. Soprattutto per dataset vettoriali molto grandi che devono essere elaborati in parallelo su più core CPU. ClickHouse è valido anche quando serve il supporto SQL e il dataset vettoriale è troppo grande per entrare in indici solo in memoria. Inoltre, se si hanno già dati correlati in ClickHouse o non si vuole imparare un altro strumento per gestire milioni di vettori, ClickHouse può far risparmiare tempo e risorse. La corrispondenza esatta rapida e parallelizzata e la gestione di grandi dataset sono ciò in cui ClickHouse eccelle, quindi è pensato per utenti di ricerca avanzata.
ClickHouse è una piattaforma general-purpose per la ricerca vettoriale, soprattutto per grandi dataset che richiedono elaborazione parallela e quando si combina la ricerca vettoriale con filtraggio e aggregazione basati su SQL. Non è valido quanto i database vettoriali specializzati per piccoli dataset vincolati alla memoria o scenari ad alto QPS, ma può gestire query complesse inclusi i metadati, quindi è ottimo per sviluppatori che conoscono SQL e hanno bisogno di una ricerca vettoriale rapida.
Differenze chiave: Weaviate vs ClickHouse per la ricerca vettoriale
Quando si sceglie uno strumento di ricerca vettoriale, è utile conoscere le differenze tra Weaviate e ClickHouse. Entrambi hanno punti di forza per casi d’uso diversi, quindi confrontiamoli su alcuni aspetti chiave.
Metodologia di ricerca
Weaviate utilizza l'indicizzazione HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per ricerche di similarità rapide e accurate. Supporta anche query ibride, combinando ricerche vettoriali con filtri tradizionali. Quindi puoi cercare in base alla similarità semantica e ad attributi specifici dei dati.
ClickHouse offre la ricerca vettoriale tramite SQL. Tratta le operazioni di distanza vettoriale come qualsiasi altra funzione SQL, quindi puoi combinarle con filtri e aggregazioni tradizionali. ClickHouse dispone anche di indici Approximate Nearest Neighbor (ANN) sperimentali per corrispondenze più rapide ma approssimative e di corrispondenze esatte tramite scansioni lineari sulle righe con elaborazione parallela.
Dati
Weaviate supporta dati multi-modali, funziona con vari tipi di dati: testo, immagini, audio, video a seconda dei moduli di vettorizzazione utilizzati. Ha plugin integrati per embedding e reranking che rendono lo sviluppo più semplice.
ClickHouse è progettato per l'analisi in tempo reale con supporto SQL completo. Può gestire dati strutturati in modo efficiente e supporta filtri e aggregazioni sui metadati. Quindi puoi interrogare vettori insieme ad altri tipi di dati.
Scalabilità e prestazioni
Weaviate è progettato per scalare orizzontalmente, i dati sono distribuiti su più nodi in un cluster. Ma per dataset vettoriali multi-miliardari ci sono sfide di scalabilità. Lo scale up orizzontale richiede l'assistenza degli ingegneri Weaviate e non può essere eseguito automaticamente.
ClickHouse può gestire dataset multi-TB senza essere vincolato dalla memoria. Utilizza pipeline di query completamente parallelizzate e può elaborare grandi dataset vettoriali su più core CPU. Quindi è perfetto per scenari con dataset vettoriali molto grandi.
Flessibilità e personalizzazione
Weaviate ha un approccio developer friendly con API ben documentate. Ha sia API RESTful che GraphQL, quindi gli sviluppatori hanno flessibilità su come interagire con il database.
ClickHouse ha supporto SQL completo, utile per utenti già familiari con SQL. Puoi eseguire query complesse che combinano la ricerca vettoriale con filtri e aggregazioni basati su SQL.
Integrazione ed ecosistema
Weaviate ha una profonda integrazione con l'ecosistema GenAI, quindi è adatto a piccoli progetti o lavori di proof-of-concept. Funziona bene con vari modelli di machine learning e applicazioni AI.
ClickHouse, essendo un database analitico general purpose, può avere più opzioni di integrazione con strumenti di elaborazione dati e analytics. Ma potrebbe non avere tante integrazioni specifiche per l'AI quante Weaviate.
Facilità d'uso
Weaviate cerca di semplificare lo sviluppo di applicazioni AI,e ha un processo di configurazione semplice, adatto a sviluppatori di tutti i livelli di competenza. Documentazione e API sono user friendly.
ClickHouse può avere una curva di apprendimento più ripida per chi non ha familiarità con SQL o database analitici. Ma per gli utenti con conoscenza di SQL è uno strumento potente e familiare per la ricerca vettoriale.
Costo
Entrambi sono open-source, ma i costi operativi possono variare. La gestione manuale delle opzioni di storage a livelli di Weaviate e le sfide di scalabilità con dataset molto grandi possono influire sui costi a lungo termine.
ClickHouse può gestire grandi dataset in modo efficiente senza essere vincolato dalla memoria, quindi può far risparmiare costi in scenari ad alta intensità di dati.
Sicurezza
Weaviate ha funzionalità di sicurezza di livello enterprise limitate, il che può essere una preoccupazione per grandi ambienti di produzione.
Le funzionalità di sicurezza di ClickHouse non sono menzionate nelle informazioni fornite, quindi dovrai fare ulteriori ricerche se è un requisito per il tuo caso d'uso.
Quando usare ciascuno
Weaviate è ideale per applicazioni focalizzate sull'AI che necessitano di ricerca semantica, sistemi di raccomandazione o classificazione dei contenuti. È perfetto per progetti in cui la configurazione e l'integrazione con modelli di machine learning sono fondamentali. Weaviate eccelle con dati multi-modali (testo, immagini, audio, video) e quando serve un mix di ricerca vettoriale e tradizionale. L'approccio developer friendly e l'API GraphQL lo rendono ottimo per la prototipazione e progetti AI più piccoli.
ClickHouse è ideale quando si lavora con enormi dataset vettoriali, specialmente nell’ordine di diversi terabyte. È perfetto quando hai bisogno di combinare la ricerca vettoriale con query SQL complesse, filtraggio e aggregazioni sui metadati. ClickHouse eccelle quando hai bisogno di analisi in tempo reale sui dati vettoriali insieme ad altri dati strutturati. Può gestire grandi volumi di dati senza essere vincolato dalla memoria, quindi è ottimo per le organizzazioni con esigenze di elaborazione di big data e per chi preferisce lavorare con SQL per le operazioni vettoriali.
Riepilogo
Weaviate si distingue per il suo design focalizzato sull’AI, la ricerca vettoriale integrata, la facile integrazione dei modelli ML e l’esperienza per gli sviluppatori. Il suo punto di forza è semplificare lo sviluppo di applicazioni AI e gestire dati multimodali. ClickHouse è ottimo per dataset enormi, potenti operazioni vettoriali basate su SQL e dati vettoriali insieme all’analisi tradizionale. Scegli tra questi in base al tuo caso d’uso, alle dimensioni dei dati, alle competenze del team e ai requisiti di prestazioni. Usa Weaviate per progetti focalizzati sull’AI con tipi di dati diversi e ClickHouse per carichi di lavoro analitici su larga scala con ricerca vettoriale.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Weaviate e ClickHouse, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d’uso specifico. Uno strumento che può aiutare in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e pattern di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti, ma distinti, alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e determinare quello più adatto ai loro casi d’uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive del database vettoriale anziché affidarsi a dichiarazioni di marketing o prove aneddotiche.
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 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 più diffusi nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
How to Build RAG with Milvus, QwQ-32B and Ollama
Hands-on tutorial on how to create a streamlined, powerful RAG pipeline that balances efficiency, accuracy, and scalability using the QwQ-32B and Milvus.
1 Table = 1000 Words? Foundation Models for Tabular Data
TableGPT2 automates tabular data insights, overcoming schema variability, while Milvus accelerates vector search for efficient, scalable decision-making.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.