Zilliz Cloud vs Vald: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Zilliz Cloud e Vald, 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 per l'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.
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 e Vald sono database vettoriali appositamente progettati. 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 di gestire 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. Quindi non devi dedicare tempo alla regolazione dei parametri o al confronto tra diversi tipi di indice. La piattaforma utilizza anche tecniche IVF (Inverted File) e 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 offre controlli di sicurezza come crittografia, gestione degli accessi e strumenti di conformità. Il sistema supporta inoltre diversi livelli di consistenza, così puoi bilanciare aggiornamenti rapidi e forte consistenza 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 a cui si accede meno 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 elevati.
Vald: Panoramica e tecnologia di base
Vald è uno strumento potente per cercare molto velocemente in enormi quantità di dati vettoriali. È progettato per gestire miliardi di vettori e può crescere facilmente man mano che le tue esigenze aumentano. La cosa interessante di Vald è che utilizza un algoritmo super rapido chiamato NGT per trovare vettori simili.
Una delle migliori funzionalità di Vald è il modo in cui gestisce l'indicizzazione. Di solito, quando si costruisce un indice, tutto deve fermarsi. Ma Vald è intelligente - distribuisce l'indice su macchine diverse, così le ricerche possono continuare anche mentre l'indice viene aggiornato. Inoltre, Vald esegue automaticamente il backup dei dati dell'indice, quindi non devi preoccuparti di perdere tutto se qualcosa va storto.
Vald è ottimo nell'adattarsi a diverse configurazioni. Puoi personalizzare il modo in cui i dati entrano ed escono, facendolo funzionare bene con gRPC. È anche progettato per funzionare senza problemi nel cloud, quindi puoi aggiungere facilmente più potenza di calcolo o memoria quando ne hai bisogno. Vald distribuisce i tuoi dati su più macchine, il che lo aiuta a gestire enormi quantità di informazioni.
Un altro trucco interessante di Vald è la replica degli indici. Memorizza copie di ciascun indice su macchine diverse. Questo significa che se una macchina ha un problema, le tue ricerche possono comunque funzionare correttamente. Vald bilancia automaticamente queste copie, quindi non devi preoccupartene. Tutto questo rende Vald una scelta solida per gli sviluppatori che devono cercare rapidamente e in modo affidabile tra enormi quantità di dati vettoriali.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
Zilliz Cloud: Basato sul motore Milvus, Zilliz Cloud utilizza algoritmi IVF e basati su grafi per cercare in grandi dataset. AutoIndex seleziona la migliore strategia di indicizzazione per i tuoi dati e il tuo caso d'uso, così non devi regolare manualmente i parametri. Questo è utile per applicazioni diverse, poiché non devi eseguire una messa a punto fine.
Vald: Vald utilizza l'algoritmo NGT (Nearest Neighbor Graph and Tree), noto per la sua ricerca dei vicini più prossimi veloce e accurata. Può continuare a servire query di ricerca mentre aggiorna gli indici, quindi tempi di inattività minimi e prestazioni costanti. Questa indicizzazione dinamica è un grande vantaggio per le applicazioni in tempo reale.
Gestione dei dati
Zilliz Cloud: Supporta dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, Zilliz Cloud esegue ricerca ibrida, puoi interrogare più tipi di dati come embedding di testo, immagini e video. Questo è perfetto per applicazioni AI che richiedono ricerca multimodale.
Vald: Gestisce anche grandi dataset non strutturati, ma si concentra maggiormente sulla ricerca vettoriale piuttosto che sull'integrazione di più tipi di dati in una singola query. La sua personalizzazione di input e output dei dati lo rende versatile, ma meno ibrido rispetto a Zilliz Cloud.
Scalabilità e prestazioni
Zilliz Cloud: Scalabilità orizzontale aggiungendo risorse man mano che i dati crescono. Il design cloud-native garantisce una scalabilità fluida su AWS, Azure o Google Cloud. L'ottimizzazione automatica delle prestazioni e lo storage a livelli per l'efficienza dei costi sono perfetti per dataset in crescita.
Vald: Vald scala anche distribuendo dati e indici su più macchine. Sono presenti meccanismi di replica e bilanciamento del carico per traffico elevato. Tuttavia, in alcuni casi potrebbe essere necessario un intervento manuale per ottimizzare la scalabilità.
Flessibilità e personalizzazione
Zilliz Cloud: Molteplici opzioni di distribuzione, servizio completamente gestito o BYOC (Bring Your Own Cloud). La ricerca ibrida e il supporto per più metriche di similarità (ad es. Cosine, Euclidean, Inner Product) lo rendono flessibile per vari modelli ML.
Vald: Progettato per un’elevata configurabilità, Vald è integrabile con gRPC e dispone di pipeline personalizzate per l’elaborazione dei dati. Sebbene sia flessibile nell’architettura, è più focalizzato sulla personalizzazione a livello di infrastruttura piuttosto che sul supporto di funzionalità end-to-end.
Integrazione ed ecosistema
Zilliz Cloud: In quanto piattaforma basata su Milvus, si integra con framework di machine learning come LangChain, LlamaIndex e DsPy. Supporta anche API RESTful per una più ampia compatibilità applicativa.
Vald: Focalizzato sul cloud-native, Vald è incentrato su Kubernetes e si adatta ai moderni flussi di lavoro DevOps. Compatibile con ambienti containerizzati e piattaforme cloud, è una buona scelta per sistemi distribuiti.
Facilità d’uso
Zilliz Cloud: Interfaccia intuitiva per gli sviluppatori con una buona documentazione, facile da configurare e mantenere. Completamente gestito, quindi puoi concentrarti sulla creazione di funzionalità.
Vald: Potente, ma ha una curva di apprendimento più ripida poiché è focalizzato sulla personalizzazione e sul controllo a livello di infrastruttura. Adatto agli sviluppatori che hanno familiarità con Kubernetes e la gestione di sistemi distribuiti.
Costo
Zilliz Cloud: Modello di archiviazione a livelli che sposta i dati accessibili di rado verso storage a costo inferiore, ottimizzazione complessiva dei costi. Opzioni di calcolo flessibili, così puoi allineare la spesa al carico di lavoro.
Vald: Open source, quindi può ridurre il costo iniziale, ma potrebbe richiedere un investimento significativo nella configurazione e manutenzione dell’infrastruttura. Il compromesso è tra overhead operativo e flessibilità a lungo termine.
Sicurezza
Zilliz Cloud: Sicurezza di livello enterprise, crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli, strumenti di conformità. Supporta livelli di consistenza per bilanciare velocità degli aggiornamenti e affidabilità dei dati.
Vald: Replica degli indici per tolleranza ai guasti, ma nessuna funzionalità di sicurezza di livello enterprise integrata. Gli sviluppatori devono implementare misure di sicurezza aggiuntive per proteggere i dati.
Quando usare Zilliz Cloud
Zilliz Cloud è pensato per organizzazioni e sviluppatori che devono gestire grandi applicazioni AI con operazioni minime. Il servizio completamente gestito significa che non c’è infrastruttura da gestire, quindi puoi concentrarti sulla creazione e scalabilità di funzionalità basate sulla ricerca vettoriale. Casi d’uso come la ricerca ibrida su diversi tipi di dati (testo, immagini, video), applicazioni che richiedono solide funzionalità di sicurezza, scenari che necessitano di soluzioni di archiviazione a livelli convenienti si adattano bene a Zilliz Cloud. È adatto a progetti in cui configurazione rapida, scalabilità e ottimizzazione delle prestazioni sono importanti.
Quando usare Vald
Vald è pensato per sviluppatori che desiderano una soluzione di ricerca vettoriale altamente personalizzabile e nativa per Kubernetes. L’indicizzazione dinamica lo rende adatto ad applicazioni in tempo reale che richiedono aggiornamenti continui dei dati senza downtime. Progetti con esigenze infrastrutturali complesse, come sistemi distribuiti che richiedono un controllo granulare sulle pipeline di dati, possono sfruttare la flessibilità di Vald e le sue numerose opzioni di integrazione. Se vuoi costruire un sistema di ricerca vettoriale personalizzato che si integri profondamente nel tuo workflow DevOps, Vald offre gli strumenti e la flessibilità necessari.
Riepilogo
Zilliz Cloud è valido per facilità d’uso, ricerca ibrida e sicurezza di livello enterprise per grandi applicazioni AI. Vald è valido per indicizzazione in tempo reale e personalizzazione nativa per Kubernetes, soprattutto per sviluppatori che hanno familiarità con la gestione di sistemi distribuiti. In definitiva dipende dal tuo caso d’uso, dalla diversità dei dati, dalle esigenze operative e dal livello di controllo desiderato. Valuta questi aspetti e saprai quale fa per te.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Zilliz Cloud e Vald, 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 tra 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.
Utilizzare 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 di 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 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 comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni con i tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali più diffusi nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
From Vector Database to Vector Lakebase
Zilliz offers a fully managed Vector Lakebase powered by Milvus, unifying real-time vector search, lake-scale discovery, and Al data operations.
Introducing Zilliz MCP Server: Natural Language Access to Your Vector Database
Developers can easily manage and query vector databases with natural language via Zilliz MCP Server in AI-native environments.
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.
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.