Weaviate vs Rockset: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con il progresso dell'IA e delle tecnologie basate sui dati, la scelta di un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. Weaviate e Rockset 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 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 nell'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 creati appositamente 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 creato appositamente e Rockset è un database di ricerca e analytics. Questo post confronta le loro capacità 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, una facile integrazione con modelli di machine learning e un'attenzione alla privacy dei dati. Queste funzionalità mirano ad aiutare sviluppatori con diversi 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 principali 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 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 sviluppano 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, così da poter gestire grandi dataset e carichi di query elevati distribuendo i dati su più nodi in un cluster. Supporta dati multi-modali, funziona con vari tipi di dati (testo, immagini, audio, video) a seconda dei moduli di vettorializzazione 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 molti miliardi di vettori
- Gestione manuale richiesta per le opzioni di storage a livelli rilasciate di recente
- Lo scale-up orizzontale richiede l’assistenza degli ingegneri 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.
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analytics in tempo reale per dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Il suo punto di forza è l’ingestione, l’indicizzazione e l’interrogazione dei dati in tempo reale, quindi è ottimo 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 funzionalità chiave di Rockset è il Converged Indexing basato su RocksDB mutabile. Ciò 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 integra la ricerca vettoriale 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 agnostico rispetto all’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 unico Rockset per la ricerca vettoriale è il Converged Index, che combina indici di ricerca, ANN, colonnari e a righe 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 per l’interfaccia di query.
Differenze principali
Quando scegli tra Weaviate e Rockset come strumenti di ricerca vettoriale, devi conoscere le differenze. Entrambi sono potenti, ma eccellono in aree diverse. Confrontiamoli su diversi aspetti chiave per aiutarti a prendere una decisione.
Metodologia di ricerca
Weaviate utilizza l’indicizzazione HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca vettoriale, che è veloce e accurata su grandi dataset. Supporta anche la ricerca ibrida, combinando la similarità vettoriale con filtri tradizionali.
Rockset offre metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN). Utilizza un indice FAISS distribuito per la scalabilità e può scegliere dinamicamente tra KNN e ANN per le migliori prestazioni.
Dati
Weaviate funziona con dati multi-modali, supporta vari tipi come testo, immagini, audio, video. È progettato per gestire grandi set di dati.
Rockset eccelle nell’elaborazione dei dati in tempo reale. Può acquisire e indicizzare dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali, in pochi secondi. Rockset può elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture in 1-2 secondi.
Scalabilità e prestazioni
Weaviate può scalare orizzontalmente, distribuendo i dati su più nodi in un cluster. Ma scalare oltre miliardi di vettori richiederà l’aiuto degli ingegneri di Weaviate.
Rockset ha un Converged Index che combina ricerca, ANN, indici colonnari e a righe. Questo gli consente di gestire molti pattern di query. Rockset è costruito per la ricerca e l’analisi in tempo reale, quindi è adatto per applicazioni che richiedono insight aggiornati al secondo.
Flessibilità e personalizzazione
Weaviate dispone di plugin integrati per embedding e reranking, il che semplifica lo sviluppo. Ha sia API RESTful sia GraphQL, quindi gli sviluppatori hanno flessibilità su come interagire con il database.
Rockset è indipendente dall’algoritmo, quindi gli utenti possono scegliere la propria implementazione di ricerca. Supporta il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida con un ottimizzatore che sceglie il miglior percorso di query.
Integrazione ed ecosistema
Weaviate ha una profonda integrazione con l’ecosistema GenAI, quindi è adatto per applicazioni AI, ricerca semantica, sistemi di raccomandazione e classificazione dei contenuti.
Rockset supporta sia l’acquisizione di dati in streaming sia in blocco, quindi è adatto per molte fonti di dati. Ha API SQL e REST per le query, il che lo rende facile da integrare con i sistemi esistenti.
Facilità d’uso
Weaviate è noto per essere developer friendly, con una configurazione semplice e API ben documentate. Quindi è un buon punto di ingresso per chi è nuovo alla ricerca vettoriale.
La facilità d’uso di Rockset deriva dal fatto che può gestire molti tipi di dati e pattern di query out of the box. Il suo ottimizzatore basato sui costi può scegliere automaticamente il miglior metodo di ricerca, quindi potresti non dover fare tuning manualmente.
Costi
Non vengono fornite informazioni sui prezzi, ma la scalabilità orizzontale di Weaviate richiede gestione manuale e aiuto da parte dei loro ingegneri. Questo potrebbe aumentare i costi operativi per distribuzioni di grandi dimensioni.
Non vengono fornite informazioni sui prezzi, ma l’elaborazione in tempo reale potrebbe essere preziosa per applicazioni che necessitano di dati in tempo reale.
Funzionalità di sicurezza
Weaviate ha funzionalità di sicurezza di livello enterprise limitate, quindi potrebbe non essere adatto per alcune organizzazioni.
Quando scegliere ciascuno
Weaviate è per progetti AI-first, specialmente quelli con ricerca semantica, sistemi di raccomandazione o classificazione dei contenuti. Per progetti con grandi set di dati multi-modali (testo, immagini, audio, video) e necessità di ricerca vettoriale. Weaviate è developer friendly e profondamente integrato con l’ecosistema GenAI, quindi è perfetto per team che costruiscono AI da zero o aggiungono ricerca vettoriale a sistemi esistenti senza molta configurazione.
Rockset è per casi d’uso che richiedono elaborazione e analisi dei dati in tempo reale. Quando devi acquisire, indicizzare ed eseguire query sui dati con latenza zero, è la scelta giusta. Per applicazioni che necessitano di insight aggiornati al secondo. Rockset è per flussi di eventi ad alta velocità, aggiornamenti frequenti dei dati o quando devi combinare la ricerca vettoriale con query SQL complesse. Può gestire sia dati strutturati sia non strutturati e l’elaborazione in tempo reale, quindi è un’ottima scelta per applicazioni moderne ad alta intensità di dati che necessitano di insight immediatamente utilizzabili.
Conclusione
Weaviate è pensato per un approccio incentrato sull’AI, la ricerca vettoriale con buona scalabilità e supporto per dati multimodali. È semplice e integrato nell’ecosistema, quindi adatto allo sviluppo di applicazioni AI. Rockset è pensato per l’elaborazione e l’analisi dei dati in tempo reale, versatile per flussi di dati ad alta velocità e pattern di query complessi. Scegli Weaviate se stai sviluppando applicazioni AI e ricerca vettoriale, Rockset se l’elaborazione e l’analisi in tempo reale sono la tua priorità. In definitiva, la tua scelta dovrebbe corrispondere alle esigenze del tuo progetto, considerando volume dei dati, frequenza degli aggiornamenti, complessità delle query e l’equilibrio tra ricerca vettoriale e ricerca tradizionale.
Sebbene questo articolo offra una panoramica di Weaviate e Rockset, 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 dei 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 concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può utilizzarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnata 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 principali database vettoriali nella classifica VectorDBBench.
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