OpenSearch vs. TiDB
Confronta OpenSearch vs. TiDB 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.
OpenSearch e TiDB 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.
OpenSearch vs. TiDB a colpo d'occhio
No. È un motore di ricerca e analisi con ricerca vettoriale come componente aggiuntivo.
No. Si tratta di un servizio di database SQL con ricerca vettoriale come componente aggiuntivo.
Nota: TiDB Vector Search è disponibile solo per TiDB Self-Managed (TiDB >= v8.4) e TiDB Cloud Serverless. Non è disponibile per TiDB Cloud Dedicated.
Apache 2.0
Apache 2.0
N/A
39,497
On-premise, Cloud (AWS OpenSearch)
On-premise, Cloud
Panoramica di OpenSearch
OpenSearch è una piattaforma di ricerca e analisi distribuita e open-source che offre un'ampia gamma di funzionalità, tra cui la ricerca full-text, l'analisi dei log e l'osservabilità. Supporta la ricerca vettoriale attraverso il plugin k-NN, che consente di eseguire interrogazioni approssimative di prossimità per applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. L'estensibilità e la scalabilità di OpenSearch la rendono adatta a casi d'uso ibridi che combinano ricerche tradizionali e vettoriali.
Panoramica di TiDB
TiDB è un database SQL distribuito progettato per la scalabilità orizzontale e l'analisi in tempo reale. Grazie all'integrazione del motore di ricerca vettoriale, TiDB consente la ricerca per similarità accanto alle tradizionali query relazionali, rappresentando una valida scelta per le applicazioni che richiedono carichi di lavoro ibridi che combinano il recupero vettoriale con i dati strutturati.
Benchmarking OpenSearch e TiDB 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.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
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