Zilliz Cloud vs Deep Lake: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Zilliz Cloud e Deep Lake, 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 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 (LLMs) 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 per la ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Zilliz Cloud è un database vettoriale purpose-built. Deep Lake è un data lake ottimizzato per embedding vettoriali con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Zilliz Cloud: Panoramica e tecnologia di base
Zilliz Cloud è un servizio di database vettoriale completamente gestito, costruito sopra il motore open-source Milvus. Aiuta sviluppatori e organizzazioni a gestire applicazioni di IA su larga scala archiviando, gestendo e cercando embedding vettoriali in modo efficiente. Si occupa dell'infrastruttura per te, così puoi concentrarti sulla creazione di funzionalità di IA invece che sulla gestione dei database.
Uno dei vantaggi principali di Zilliz Cloud è l'ottimizzazione automatica delle prestazioni. Il sistema dispone della tecnologia AutoIndex, che sceglierà il metodo di indicizzazione migliore per i tuoi dati e il tuo caso d'uso. Quindi non devi dedicare tempo alla regolazione dei parametri o al confronto di diversi tipi di indici. La piattaforma utilizza inoltre IVF (Inverted File) e tecniche basate su grafi per accelerare la ricerca di similarità su grandi dataset.
La piattaforma dispone di funzionalità enterprise. Puoi distribuire i tuoi database vettoriali su AWS, Azure o Google Cloud, con opzioni per utilizzare il servizio completamente gestito di Zilliz o portare il tuo account cloud (BYOC). Per le organizzazioni che gestiscono dati sensibili, Zilliz Cloud dispone di controlli di sicurezza come crittografia, gestione degli accessi e strumenti di conformità. Il sistema supporta inoltre diversi livelli di coerenza, così puoi bilanciare aggiornamenti rapidi e forte coerenza dei dati in base alle tue esigenze.
La gestione dei costi è un altro aspetto importante di Zilliz Cloud. La piattaforma utilizza uno storage a livelli per spostare automaticamente i dati meno consultati verso opzioni di storage più economiche, così puoi ridurre i costi senza influire sulle prestazioni. Puoi anche scegliere risorse di calcolo adatte al tuo carico di lavoro: ad esempio, usare istanze più potenti per attività di elaborazione pesanti e istanze più leggere per query semplici. Questa flessibilità ti aiuta a ottimizzare la spesa mantenendo buone prestazioni.
Per le applicazioni di IA che devono cercare insieme diversi tipi di dati, Zilliz Cloud supporta la ricerca ibrida. Puoi cercare tra embedding testuali, vettori di immagini e altri tipi di dati in una singola query. La piattaforma supporta anche varie metriche di similarità come Cosine, Euclidean e Inner Product, quindi è adatta a diversi modelli di machine learning e casi d’uso. Man mano che i tuoi dati crescono, il sistema può scalare orizzontalmente aggiungendo automaticamente più risorse, così puoi mantenere buone prestazioni anche sotto carichi di lavoro pesanti.
Deep Lake: Panoramica e tecnologia di base
Deep Lake è un database specializzato creato per gestire dati vettoriali e multimediali, come immagini, audio, video e altri tipi non strutturati, ampiamente usato nell’IA e nel machine learning. Funziona sia come data lake sia come vector store:
- Come Data Lake: Deep Lake supporta l’archiviazione e l’organizzazione di dati non strutturati (immagini, audio, video, testo e formati come NIfTI per l’imaging medico) in un formato con controllo di versione. Questa configurazione migliora le prestazioni nelle attività di deep learning. Consente query rapide e visualizzazione dei dataset, rendendo più semplice creare set di training di alta qualità per i modelli di IA.
- Come Vector Store: Deep Lake è progettato per archiviare e cercare embedding vettoriali e metadati correlati (ad es. testo, JSON, immagini). I dati possono essere archiviati localmente, nel tuo ambiente cloud o sullo storage gestito di Deep Lake. Si integra perfettamente con strumenti come LangChain e LlamaIndex, semplificando lo sviluppo di applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake utilizza l’indice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basato sul pacchetto Hnswlib con ottimizzazioni aggiuntive, per la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN). Questo consente di eseguire query su oltre 35 milioni di embedding in meno di 1 secondo. Le funzionalità uniche includono il multi-threading per una creazione più rapida degli indici e una gestione efficiente della memoria per ridurre l’uso della RAM.
Per impostazione predefinita, Deep Lake utilizza la ricerca lineare degli embedding per dataset con un massimo di 100.000 righe. Per dataset più grandi, passa ad ANN per bilanciare accuratezza e prestazioni. L’API consente agli utenti di regolare questa soglia secondo necessità.
Sebbene l’indice di Deep Lake non venga utilizzato per ricerche combinate su attributi e vettori (che attualmente si basano sulla ricerca lineare), gli aggiornamenti futuri affronteranno questa limitazione per migliorarne ulteriormente la funzionalità.
Deep Lake come Vector Store: Deep Lake offre una soluzione solida per archiviare e cercare embedding vettoriali e i relativi metadati associati, inclusi file di testo, JSON, immagini, audio e video. Puoi archiviare i dati localmente, nel tuo ambiente cloud preferito o sullo storage gestito di Deep Lake. Deep Lake offre inoltre un’integrazione perfetta con strumenti come LangChain e LlamaIndex, consentendo agli sviluppatori di creare facilmente applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG).
Differenze principali
Metodologia di ricerca
Zilliz Cloud: Basato su Milvus, Zilliz Cloud utilizza Inverted File (IVF) e metodi basati su grafi. Ottimizza la ricerca di similarità, è veloce ed efficiente su dataset di grandi dimensioni. AutoIndex seleziona automaticamente la migliore strategia di indicizzazione per i tuoi dati, così non devi tirare a indovinare.
Deep Lake: utilizza l'algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN), con tempi di query inferiori al secondo su dataset enormi. La ricerca lineare è buona per dataset più piccoli; passa senza problemi ad ANN per dati più grandi, bilanciando velocità e accuratezza. Ma il filtraggio basato su attributi con vettori è limitato ai metodi lineari per ora.
Gestione dei dati
Zilliz Cloud: si concentra sugli embedding vettoriali e supporta la ricerca ibrida su dati di testo e immagini. Ottimizzato per applicazioni basate sull'IA, supporta varie metriche di similarità (Coseno, Euclidea, Prodotto interno). Storage a livelli per i dati freddi.
Deep Lake: valido per i dati multimediali, supporta tipi di dati non strutturati come immagini, audio, video. È anche un data lake, con strumenti di controllo delle versioni e visualizzazione dei dataset. Quindi è adatto per applicazioni che richiedono metadati ricchi e più formati di dati.
Scalabilità e prestazioni
Zilliz Cloud: scalabile orizzontalmente. Può scalare automaticamente le risorse per gestire la crescita dei dati e del carico di lavoro. Le prestazioni sono integrate, con AutoIndex e storage a livelli che si adattano alle richieste in evoluzione.
Deep Lake: ottimizzato per workload IA su larga scala, HNSW può interrogare decine di milioni di embedding con bassa latenza. Ma le funzionalità di scalabilità per workload dinamici sono meno automatizzate rispetto a Zilliz Cloud.
Flessibilità e personalizzazione
Zilliz Cloud: indicizzazione flessibile e personalizzazione delle query per vari casi d'uso di IA e machine learning. Supporta anche il modello BYOC (Bring Your Own Cloud), così hai il controllo sulla tua infrastruttura.
Deep Lake: offre agli sviluppatori pieno controllo quando lavorano con dati multimediali e dataset personalizzati. Ma le sue capacità di ricerca vettoriale, soprattutto per le query ibride, sono meno flessibili rispetto a Zilliz Cloud.
Integrazione ed ecosistema
Zilliz Cloud: si integra con vari framework e strumenti di machine learning. Adatto per workflow cloud-native, supporta AWS, Azure, GCP.
Deep Lake: si integra con LangChain e LlamaIndex, quindi è adatto per attività di Retrieval-Augmented Generation (RAG). Supporta storage locale, cloud, gestito.
Facilità d'uso
Zilliz Cloud: il modello di servizio gestito con AutoIndex lo rende facile da usare. Gli sviluppatori possono concentrarsi sulla loro applicazione invece che sul database.
Deep Lake: l'interfaccia è semplice, ma come data lake e vector store richiede una configurazione iniziale maggiore, soprattutto per gli utenti che non hanno familiarità con la gestione di dataset multimediali.
Costo
Zilliz Cloud: storage a livelli e allocazione delle risorse per ottimizzare i costi. Pay-as-you-go, quindi paghi solo per ciò che usi, adatto per workload dinamici.
Deep Lake: supporta opzioni di storage (locale, cloud o gestito), ma i costi possono aumentare se grandi quantità di dati multimediali vengono archiviate e interrogate frequentemente.
Sicurezza
Zilliz Cloud: dispone di controlli di sicurezza completi, crittografia, gestione degli accessi, strumenti di conformità, quindi è adatto per aziende con requisiti di sicurezza elevati.
Deep Lake: storage sicuro ma con meno funzionalità di sicurezza di livello enterprise rispetto a Zilliz Cloud.
Quando usare Zilliz Cloud
Zilliz Cloud è per applicazioni che richiedono gestione distribuita dei dati su larga scala e ricerca vettoriale efficiente. Con il modello di servizio gestito e tecniche di indicizzazione avanzate che utilizzano IVF e algoritmi basati su grafi, è una buona scelta per organizzazioni che hanno dataset enormi in cui prestazioni, scalabilità e facilità d'uso contano. Se il tuo caso d'uso prevede la ricerca ibrida - combinando vettori con tipi di dati strutturati o semi-strutturati o richiede funzionalità robuste di sicurezza e gestione dei costi, Zilliz Cloud ha gli strumenti per semplificare il deployment e mantenere prestazioni elevate.
Quando usare Deep Lake
Deep Lake è pensato per scenari legati a dataset multimediali e flussi di lavoro di deep learning. Come vector store e data lake con controllo di versione, è adatto a progetti che coinvolgono dati non strutturati come immagini, audio e video. Per gli sviluppatori che creano sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) o lavorano con metadati ricchi, Deep Lake offre un’integrazione fluida con strumenti come LangChain e LlamaIndex per aumentare la produttività. I suoi punti di forza sono la visualizzazione dei dataset e la gestione di pipeline di dati focalizzate sull’AI.
Riepilogo
Zilliz Cloud e Deep Lake sono entrambi potenti, ma per casi d’uso diversi. Zilliz Cloud è pensato per dati vettoriali distribuiti su larga scala con sicurezza di livello enterprise e ricerca ibrida, Deep Lake è pensato per applicazioni AI ricche di contenuti multimediali con versioning dei dati e integrazione con strumenti di machine learning. Scegli in base al tuo caso d’uso, ai tipi di dati e ai requisiti di performance, in modo che la tecnologia sia allineata ai tuoi obiettivi di sviluppo.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Zilliz Cloud e Deep Lake, ma per valutarli devi basarti sul tuo caso d’uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto di database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e i tuoi 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 autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per 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 trovare quello più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle performance 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 community di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e performance.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati di performance sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle performance dei database vettoriali più diffusi nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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