Weaviate vs MyScale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con il progredire dell'IA e delle tecnologie basate sui dati, selezionare un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. Weaviate e MyScale 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 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 un'analisi e un 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 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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Weaviate è un database vettoriale purpose-built e MyScale è un database tradizionale 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 un focus sulla privacy dei dati. Queste funzionalità mirano ad aiutare gli 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 anche la combinazione di ricerche vettoriali con filtri tradizionali, consentendo potenti query ibride 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 facilitano lo sviluppo
Weaviate è un punto di ingresso per gli sviluppatori che vogliono provare la ricerca vettoriale. Offre un approccio orientato agli sviluppatori con una configurazione semplice e API ben documentate. La profonda integrazione con l’ecosistema GenAI lo rende adatto a piccoli progetti o lavori di proof-of-concept. Il pubblico di riferimento di Weaviate sono gli ingegneri software che creano applicazioni AI, i data engineer 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 sia API 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
- Gestione manuale richiesta per le opzioni di storage a livelli appena rilasciate
- L’aumento di scala orizzontale richiede l’assistenza degli ingegneri Weaviate e non può essere effettuato 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 scaling, assicurandosi di non avvicinarsi ai limiti del sistema senza un’adeguata preparazione.
MyScale: Panoramica e tecnologia
MyScale è un database basato su 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 è focalizzato su serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full-text, quindi è valido per l’elaborazione in tempo reale e insight guidati dall’AI. Utilizzando l’architettura di 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 differenti casi d’uso. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP) e similarità del coseno. Il database dispone di diversi algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio set di parametri da ottimizzare. Il motore vettoriale proprietario MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, quindi supera i database vettoriali specializzati sia in prestazioni sia in 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 singola base dati per le applicazioni AI. MyScale dispone anche di MyScale Telemetry per la piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed eseguire il debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro che può gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database maggiori mantenendo al contempo le prestazioni di calcolo e l’integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze principali
Quando si sceglie uno strumento di ricerca vettoriale, è importante comprendere le differenze tra Weaviate e MyScale. Questo confronto aiuterà sviluppatori e ingegneri a prendere una decisione informata.
Metodologia di ricerca
Weaviate utilizza l’indicizzazione HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per ricerche di similarità rapide e accurate. Supporta query ibride, combinando ricerche vettoriali con filtri tradizionali. Ciò consente ricerche flessibili sia sulla similarità semantica sia su specifici attributi dei dati.
MyScale dispone di più tipi di indici vettoriali e metriche di similarità. Ha metriche di distanza comuni come la distanza euclidea, il prodotto interno e la similarità coseno. MyScale dispone di più algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW. Ogni algoritmo ha parametri regolabili, quindi puoi personalizzarlo per il tuo caso d’uso.
Dati
Weaviate è efficace nella gestione di dati strutturati e semi-strutturati. Supporta dati multi-modali e può lavorare con diversi tipi di dati: testo, immagini, audio, video a seconda dei moduli di vettorizzazione utilizzati.
MyScale è progettato per gestire sia dati strutturati sia dati vettoriali. È un database SQL, un database vettoriale e un motore di ricerca full-text in un unico sistema. Questo approccio unificato consente query e analisi congiunte sui dati e una singola base dati per applicazioni AI.
Scalabilità e Prestazioni
Weaviate è scalabile orizzontalmente, distribuendo i dati su più nodi in un cluster. Ma potrebbe avere difficoltà con dataset vettoriali da molti miliardi di elementi e lo scale-up orizzontale richiede l’aiuto degli ingegneri di Weaviate.
MyScale, costruito sopra ClickHouse, è progettato per alte prestazioni e scalabilità. Il suo motore vettoriale proprietario MSTG utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati e potenzialmente superare i database vettoriali specializzati sia in termini di prestazioni sia di costo. L’architettura di MyScale può gestire dataset di grandi dimensioni e carichi di query elevati.
Flessibilità e Personalizzazione
Weaviate offre flessibilità tramite ricerche ibride e più tipi di dati. Dispone sia di API RESTful sia GraphQL, quindi gli sviluppatori hanno diverse opzioni per interagire con il database.
MyScale dispone di supporto SQL nativo, ricerca vettoriale, ricerca full-text e query SQL tradizionali in un unico sistema. Questo semplifica le query e riduce la necessità di più strumenti. Gli sviluppatori possono interagire con MyScale usando SQL, quindi risulta familiare ai programmatori che conoscono i database relazionali.
Integrazione ed Ecosistema
Weaviate fa parte dell’ecosistema GenAI ed è adatto allo sviluppo di applicazioni AI. Ha plugin integrati per embeddings e reranking per semplificare il processo di sviluppo.
MyScale si concentra sull’integrazione tra diversi tipi di dati all’interno del proprio sistema. Dispone di MyScale Telemetry per la piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare e debuggare le tue applicazioni AI.
Facilità d’Uso
Weaviate è adatto agli sviluppatori, con configurazione semplice e API ben documentate. Buono per progetti più piccoli o attività di PoC.
Le query SQL di MyScale potrebbero essere familiari agli sviluppatori con esperienza SQL. Ma i molti algoritmi di indicizzazione e le opzioni di regolazione potrebbero richiedere un po’ più di apprendimento per ottimizzare.
Costo
Entrambi sono open-source nel core, ma i costi operativi differiscono. Weaviate potrebbe avere problemi di scalabilità con dataset molto grandi e ciò può portare a costi più elevati in alcuni casi. MyScale afferma di ridurre i costi di infrastruttura e manutenzione avendo più funzionalità di database in un unico sistema.
Funzionalità di Sicurezza
Weaviate non ha sicurezza di livello enterprise.
Quando Scegliere Ciascuno
Weaviate è adatto a progetti che necessitano di ricerche di similarità rapide e query ibride che combinano ricerche vettoriali con filtri. È ottimo per applicazioni AI che richiedono configurazione e iterazione rapide, specialmente per ricerca semantica, sistemi di raccomandazione o classificazione dei contenuti. Weaviate è adatto a dati multi-modali (testo, immagini, audio, video) e a progetti più piccoli o PoC in AI e machine learning. È adatto agli sviluppatori e fa parte dell’ecosistema GenAI, quindi è perfetto per i team che vogliono aggiungere la ricerca vettoriale senza dover essere esperti di database.
MyScale è adatto a progetti che necessitano di un modo unificato per gestire dati strutturati, dati vettoriali e ricerca full-text in un unico sistema. È ideale per applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale e insight guidati dall’AI da dati complessi. Il supporto SQL nativo di MyScale lo rende perfetto per team con competenze SQL, così puoi aggiungere la ricerca vettoriale alle tue strutture di query familiari. Le sue funzionalità di scalabilità e prestazioni sono particolarmente adatte a grandi dataset, quindi è ideale per applicazioni di livello enterprise che richiedono analytics ad alte prestazioni e workload di machine learning. MyScale è anche adatto a progetti che necessitano di piena osservabilità dei sistemi LLM.
Conclusione
Weaviate è adatto a un approccio user friendly alla ricerca vettoriale, con ricerche di similarità rapide, query ibride e facile integrazione con ecosistemi AI. È ideale per dati multi-modali e ha una bassa barriera d’ingresso. MyScale è adatto a unificare dati strutturati, dati vettoriali e ricerca full-text in un unico sistema altamente scalabile con un’interfaccia SQL e funzionalità avanzate di prestazioni per applicazioni AI e analytics complesse di livello enterprise. Quando scegli tra i due, considera i tuoi casi d’uso, i tipi di dati e i requisiti di prestazioni. Weaviate potrebbe essere adatto a team che desiderano un’implementazione rapida e flessibilità con diversi tipi di dati, MyScale potrebbe essere migliore per organizzazioni che necessitano di una soluzione completa basata su SQL per l’elaborazione dei dati su larga scala e analytics guidate dall’AI. La tua decisione dovrebbe corrispondere alle competenze del tuo team, alla natura dei tuoi dati e ai tuoi requisiti di scalabilità a lungo termine.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Weaviate e MyScale, 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.
Utilizzare 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 dei database vettoriali anziché affidarsi a dichiarazioni di marketing o prove aneddotiche.
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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