Zilliz Cloud vs Rockset: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app AI
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Zilliz Cloud 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 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 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 conoscenze esterne per ridurre problemi come le allucinazioni dell’IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, 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 capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Zilliz Cloud è un database vettoriale appositamente progettato. Rockset è un database di ricerca e analisi con capacità 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 sul 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 principali vantaggi 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. Così non devi perdere tempo a regolare parametri o confrontare diversi tipi di indice. La piattaforma utilizza inoltre IVF (Inverted File) e tecniche basate su grafi per accelerare la ricerca di similarità su grandi set di dati.
La piattaforma offre 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 offre 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 storage a livelli per spostare automaticamente i dati consultati meno spesso 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 AI che devono cercare insieme diversi tipi di dati, Zilliz Cloud supporta la ricerca ibrida. Puoi cercare tra embedding di testo, 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.
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 quella in blocco, 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. Questo consente aggiornamenti in-place di vettori e metadati, quindi è super efficiente per scenari in cui i dati cambiano frequentemente. Rockset può gestire documenti fino a 40MB e supporta dimensionalità vettoriale fino a 200.000, quindi è valido per un’ampia gamma di casi d’uso di embedding vettoriali.
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 colonnari e indici 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 filtro 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 ha API sia SQL sia REST per l’interfaccia di query.
Differenze chiave
Scalabilità e prestazioni
Zilliz Cloud scala orizzontalmente aggiungendo risorse secondo necessità. Il suo storage a livelli sposta i dati consultati meno spesso verso storage più economico senza impatto sulle prestazioni.
Rockset scala tramite il suo indice FAISS distribuito e l’architettura Converged Index. Il suo ottimizzatore basato sui costi può passare da un metodo di ricerca all’altro per ottenere le migliori prestazioni.
Flessibilità e personalizzazione
Zilliz Cloud viene distribuito su AWS, Azure o Google Cloud. Gli utenti possono scegliere una soluzione completamente gestita o portare il proprio account cloud (BYOC).
Rockset è indipendente dall’algoritmo, gli utenti possono usare i metodi di ricerca che preferiscono. Supporta più interfacce di query tramite API SQL e REST.
Integrazione ed ecosistema
Zilliz Cloud si integra con i principali provider cloud e supporta vari modelli di machine learning tramite le sue metriche di similarità flessibili.
Rockset eccelle negli scenari di integrazione dei dati in tempo reale, supporta dati in streaming e feed CDC. Funziona bene in ambienti in cui i dati devono essere aggiornati rapidamente e con analytics in tempo reale.
Facilità d’uso
Zilliz Cloud riduce il carico di gestione con AutoIndex e l’ottimizzazione automatizzata delle prestazioni. Non è necessario ottimizzare i parametri o confrontare manualmente i tipi di indice.
Rockset ha una configurazione semplice con il suo Converged Index, che gestisce tutti i pattern di query senza configurazioni aggiuntive.
Costi
Zilliz Cloud utilizza storage a livelli e allocazione flessibile delle risorse di calcolo per contribuire all’ottimizzazione dei costi. Gli utenti possono adattare le risorse al carico di lavoro.
I prezzi di Rockset si basano sul volume dei dati e sulla complessità delle query. L’aggiornamento in-place può ridurre i costi di storage per i dati aggiornati frequentemente.
Sicurezza
Zilliz Cloud offre sicurezza di livello enterprise con crittografia, gestione degli accessi e strumenti di conformità. Supporta diversi livelli di consistenza per bilanciare velocità di aggiornamento e consistenza dei dati.
Rockset include funzionalità di sicurezza standard come crittografia e controlli di accesso, anche se i dettagli specifici dovrebbero essere verificati in base ai tuoi requisiti.
Punti chiave per Zilliz Cloud e Rockset
Quando scegliere Zilliz Cloud
Scegli Zilliz Cloud per applicazioni di IA incentrate sugli embedding vettoriali, soprattutto quando hai bisogno di auto-scaling e auto-ottimizzazione. È perfetto per aziende che creano sistemi di raccomandazione, ricerca per similarità di immagini o ricerca semantica di testo su larga scala. La piattaforma è ottima quando hai bisogno di funzionalità enterprise come deployment cross-cloud, solidi controlli di sicurezza e ottimizzazione dei costi tramite storage a livelli. Zilliz Cloud è pensato per progetti che richiedono una gestione minima dell’infrastruttura e alte prestazioni sulle operazioni vettoriali.
Quando scegliere Rockset
Scegli Rockset quando hai bisogno di elaborazione dei dati in tempo reale e ricerca vettoriale. È adatto a casi d’uso con aggiornamenti frequenti dei dati, analytics in streaming o quando devi combinare operazioni db tradizionali con la ricerca per similarità vettoriale. Rockset è ottimo per un’ingestione rapida dei dati e disponibilità immediata della ricerca, quindi è adatto a dashboard di analytics in tempo reale, sistemi di analisi dei log o motori di raccomandazione di contenuti dinamici che necessitano di accuratezza al secondo.
Conclusione
Zilliz Cloud è adatto alla ricerca vettoriale pura con auto-ottimizzazione, funzionalità enterprise e architettura scalabile. Rockset è adatto all’elaborazione dei dati in tempo reale e alla ricerca ibrida. La scelta tra questi due dovrebbe basarsi sui requisiti del tuo caso d’uso riguardo alla frequenza di aggiornamento dei dati, al tempo di risposta e al fatto che la ricerca vettoriale sia il tuo caso d’uso principale o parte di una strategia più ampia di elaborazione dei dati. Entrambi offrono una solida ricerca vettoriale, ma i loro approcci alla gestione e all’ottimizzazione dei dati sono diversi, quindi sono adatti a tipi diversi di applicazioni e aziende.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Zilliz Cloud e Rockset, 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 pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare database vettoriali autonomamente
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) usando i propri dataset e trovare quello più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni reali 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 community 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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