Milvus vs. Redis
Confronta Milvus vs. Redis per carichi di lavoro di ricerca vettoriale. Vogliamo che tu scelga il database vettoriale più adatto al tuo caso d'uso, anche se non è il nostro.
Man mano che le tecnologie AI evolvono, la ricerca di similarità vettoriale è diventata essenziale per alimentare le moderne applicazioni AI come la generazione aumentata da recupero (RAG), ricerca semantica e motori di raccomandazione. Esistono diverse soluzioni di ricerca vettoriale, inclusi i database vettoriali appositamente progettati, librerie di ricerca vettoriale e database tradizionali con ricerca vettoriale come aggiunta. La scelta della soluzione giusta è cruciale per il successo delle tue applicazioni AI.
Milvus e Redis offrono entrambi punti di forza unici per i carichi di lavoro di ricerca vettoriale, ognuno con le proprie capacità e limitazioni. La scelta migliore dipende dal tuo caso d'uso e dalle tue esigenze specifiche. Nelle sezioni seguenti, confronteremo entrambi i database riguardo a funzionalità, scalabilità e disponibilità, aiutandoti a determinare l'opzione più adatta per le tue necessità, anche se non è la nostra.
Milvus vs. Redis a colpo d'occhio
Database vettoriale appositamente creato
No. È un database in-memory chiave-valore con ricerca vettoriale come componente aggiuntiva.
Apache 2.0
Licenza Redis Source Available (RSAL)
41,854
72,233
Panoramica di Milvus
Milvus è un database vettoriale open-source, ad alte prestazioni e altamente scalabile, in grado di memorizzare, indicizzare e ricercare dati non strutturati su scala miliardaria attraverso embeddings vettoriali ad alta dimensione. È perfetto per la realizzazione di moderne applicazioni di intelligenza artificiale come la retrieval augmented generation (RAG), la ricerca semantica, la ricerca multimodale e i sistemi di raccomandazione. Milvus funziona in modo efficiente in vari ambienti, dai computer portatili ai sistemi distribuiti su larga scala. È disponibile come software open-source e come servizio cloud.
Panoramica su Redis
Redis è un archivio di valori-chiave veloce e in memoria, rinomato per le sue prestazioni in tempo reale nella cache e nell'elaborazione dei dati. Il suo modulo Redisearch introduce funzionalità di ricerca vettoriale, consentendo interrogazioni approssimative dei vicini per le incorporazioni. Ciò rende Redis una scelta importante per le applicazioni di intelligenza artificiale che richiedono una ricerca vettoriale a bassa latenza e un'archiviazione dei dati ad alta velocità.
Benchmarking Milvus e Redis da soli
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per gli 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 le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali utilizzando i propri set di dati e determinare quale sia il più adatto per i loro casi d'uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive del database vettoriale, invece di fare affidamento su affermazioni di marketing o evidenze aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e rilasciato sotto la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è attivamente mantenuto da una comunità di sviluppatori impegnata a migliorare le sue funzionalità e prestazioni.
Dai un'occhiata alla Classifica di VectorDBBench per un rapido sguardo alle prestazioni dei principali database vettoriali.
Confronta Milvus con altri
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
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