Zilliz Cloud vs Vearch: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Zilliz Cloud e Vearch, 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 dei 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 in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Zilliz Cloud e Vearch 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 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 indici. La piattaforma utilizza anche 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 usare 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 meno consultati verso opzioni di archiviazione 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 di testo, vettori di immagini e altri tipi di dati in un’unica 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.
Che cos’è Vearch? Panoramica e tecnologia di base
Vearch è uno strumento per sviluppatori che creano applicazioni di IA che necessitano di ricerche di similarità rapide ed efficienti. È come un database potenziato, ma invece di archiviare dati ordinari, è progettato per gestire quei complessi vector embedding che alimentano molta della tecnologia IA moderna.
Una delle cose più interessanti di Vearch è la sua ricerca ibrida. Puoi cercare per vettori (pensa a trovare immagini o testi simili) e anche filtrare per dati ordinari come numeri o testo. Quindi puoi fare ricerche complesse come “trova prodotti simili a questo, ma solo nella categoria elettronica e sotto i 500 $”. È anche veloce - parliamo di ricerche su un corpus di milioni di vettori in millisecondi.
Vearch è progettato per crescere con le tue esigenze. Utilizza una configurazione a cluster, come un team di computer che lavorano insieme. Hai diversi tipi di nodi (master, router e partition server) che gestiscono compiti diversi, dalla gestione dei metadati all’archiviazione e al calcolo dei dati. Questo consente a Vearch di scalare orizzontalmente ed essere affidabile man mano che i tuoi dati crescono. Puoi aggiungere più macchine per gestire più dati o traffico senza fatica.
Per gli sviluppatori, Vearch offre alcune funzionalità utili che semplificano la vita. Puoi aggiungere dati al tuo indice in tempo reale, così i risultati della ricerca sono sempre aggiornati. Supporta più campi vettoriali in un singolo documento, il che è comodo per dati complessi. C’è anche un SDK Python per sviluppo e test rapidi. Vearch è flessibile con i metodi di indicizzazione (IVFPQ e HNSW) e supporta sia versioni CPU sia GPU, così puoi ottimizzare per il tuo hardware e caso d’uso specifici. Che tu stia creando un sistema di raccomandazione, una ricerca di immagini simili o qualsiasi app di IA che richieda un matching di similarità rapido, Vearch ti dà gli strumenti per realizzarlo in modo efficiente.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
Zilliz Cloud e Vearch adottano approcci diversi all’implementazione della ricerca vettoriale. Zilliz Cloud utilizza la tecnologia AutoIndex per selezionare automaticamente i metodi di indicizzazione ottimali in base ai tuoi dati e al tuo caso d’uso. Combina IVF e tecniche basate su grafi per ricerche di similarità rapide.
Vearch supporta più metodi di indicizzazione, in particolare IVFPQ e HNSW, e ti permette di scegliere tra implementazioni CPU e GPU. Sebbene questo offra maggiore controllo, richiede più conoscenze tecniche per ottimizzare le prestazioni per il tuo caso d’uso specifico.
Gestione dei dati
Zilliz Cloud eccelle nelle capacità di ricerca ibrida, consentendoti di cercare tra embedding di testo, vettori di immagini e altri tipi di dati in un’unica query. Supporta varie metriche di similarità (Cosine, Euclidean, Inner Product) per adattarsi a diversi modelli di machine learning.
Vearch offre anche funzionalità di ricerca ibrida, combinando ricerche vettoriali con opzioni di filtraggio tradizionali. Puoi cercare vettori applicando al contempo filtri come intervalli numerici o categorie testuali. Supporta più campi vettoriali in un singolo documento, rendendolo adatto a strutture dati complesse.
Scalabilità e prestazioni
Zilliz Cloud gestisce la scalabilità tramite scalabilità orizzontale automatica. Quando i tuoi dati o il tuo carico di lavoro aumentano, il sistema aggiunge automaticamente risorse per mantenere le prestazioni. Implementa inoltre uno storage a livelli, spostando i dati meno consultati verso opzioni di storage più economiche senza compromettere le prestazioni.
Vearch utilizza un'architettura distribuita con nodi specializzati (master, router e partition server) per attività diverse. Questo design consente di scalare aggiungendo più macchine per gestire l'aumento del volume di dati o del traffico. Il sistema può cercare milioni di vettori in millisecondi, rendendolo adatto ad applicazioni su larga scala.
Flessibilità e personalizzazione
Zilliz Cloud offre flessibilità nelle opzioni di distribuzione. Puoi utilizzarlo su AWS, Azure o Google Cloud, sia come servizio completamente gestito sia portando il tuo account cloud (BYOC). La piattaforma offre inoltre livelli di consistenza regolabili per bilanciare velocità di aggiornamento e consistenza dei dati.
Vearch offre agli sviluppatori un controllo più diretto sulla configurazione del sistema. Puoi ottimizzare i metodi di indicizzazione e scegliere tra implementazioni CPU/GPU. Supporta aggiornamenti dei dati in tempo reale, garantendo che i risultati di ricerca rimangano aggiornati man mano che i tuoi dati cambiano.
Integrazione ed ecosistema
Zilliz Cloud, basato sul motore open-source Milvus, beneficia delle integrazioni e del supporto della community di quell'ecosistema. La piattaforma si concentra sull'offerta di un servizio gestito che si occupa della gestione dell'infrastruttura per te.
Vearch offre un SDK Python per lo sviluppo e i test, rendendolo accessibile agli sviluppatori Python. Tuttavia, la documentazione si concentra meno sui servizi gestiti e più sui dettagli di implementazione diretta.
Facilità d'uso
Zilliz Cloud dà priorità alla facilità d'uso attraverso l'automazione. La sua tecnologia AutoIndex elimina la necessità di regolare manualmente i parametri o confrontare i tipi di indice. L'aspetto di servizio gestito significa che non devi occuparti della gestione dell'infrastruttura.
Vearch richiede una gestione più manuale, ma offre un controllo più diretto sul comportamento del sistema. Sebbene fornisca strumenti utili come l'SDK Python, avrai bisogno di maggiori competenze tecniche per ottimizzarne le prestazioni.
Considerazioni sui costi
Zilliz Cloud implementa l'ottimizzazione dei costi tramite storage a livelli e allocazione flessibile delle risorse di calcolo. Puoi adattare le risorse ai requisiti del carico di lavoro, utilizzando istanze più potenti per elaborazioni pesanti e istanze più leggere per query semplici.
Vearch, essendo una soluzione autogestita, richiede di gestire direttamente i costi dell'infrastruttura. Sebbene questo possa essere più conveniente per i team con competenze infrastrutturali esistenti, richiede una gestione più attiva delle risorse.
Funzionalità di sicurezza
Zilliz Cloud include funzionalità di sicurezza di livello enterprise: crittografia, gestione degli accessi e strumenti di conformità. L'aspetto di servizio gestito significa che gli aggiornamenti di sicurezza e le patch vengono gestiti automaticamente.
Le funzionalità di sicurezza di Vearch non sono dettagliate esplicitamente nelle informazioni fornite, suggerendo che l'implementazione della sicurezza potrebbe dover essere gestita a livello di infrastruttura.
Quando scegliere ciascuna tecnologia
Zilliz Cloud
Zilliz Cloud eccelle negli ambienti enterprise in cui i team devono gestire applicazioni di IA su larga scala senza amministrare infrastrutture complesse. È la scelta giusta per le organizzazioni che creano sistemi di raccomandazione, motori di similarità dei contenuti o applicazioni di ricerca di immagini che richiedono sicurezza di livello enterprise e scalabilità automatica. La piattaforma funziona particolarmente bene per i team che vogliono concentrarsi sullo sviluppo di funzionalità di IA piuttosto che sulla gestione del database, o quando è necessario distribuire su più provider cloud con prestazioni costanti.
Vearch
Vearch si adatta meglio agli scenari in cui i team hanno bisogno di un controllo granulare sulla loro implementazione della ricerca vettoriale e dispongono delle competenze tecniche per ottimizzarla. È ideale per applicazioni che necessitano di aggiornamenti in tempo reale con requisiti di prestazioni specifici, come piattaforme di e-commerce con frequenti cambiamenti dell'inventario o piattaforme media che devono indicizzare immediatamente nuovi contenuti. Vearch funziona bene anche per i team che hanno già un'infrastruttura consolidata e vogliono integrare funzionalità di ricerca vettoriale senza passare a un servizio gestito.
Conclusione
Zilliz Cloud si distingue per il suo approccio come servizio gestito, le funzionalità di ottimizzazione automatica e i controlli di sicurezza pronti per l'enterprise. Elimina la complessità dell'infrastruttura fornendo al contempo gli strumenti necessari per applicazioni AI sofisticate. Vearch, d'altra parte, offre un controllo più diretto sul comportamento del sistema e capacità di aggiornamento in tempo reale, rendendolo adatto ai team che vogliono perfezionare la loro implementazione della ricerca vettoriale. La tua scelta dovrebbe essere in linea con le competenze tecniche del tuo team, le esigenze di scalabilità e se preferisci un servizio gestito o un controllo pratico. Considera il volume dei tuoi dati, la frequenza di aggiornamento, i requisiti di sicurezza e se hai bisogno di funzionalità come l'ottimizzazione automatica o preferisci la configurazione manuale.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Zilliz Cloud e Vearch, ma per valutarli devi farlo in base al tuo caso d'uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto dei 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 i 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) 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 effettive dei database vettoriali piuttosto che su affermazioni di marketing o sentito dire.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza sotto 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 di prestazioni sui 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.
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