Redis vs. Zilliz Cloud
Confronta Redis vs. Zilliz Cloud 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.
Redis e Zilliz Cloud 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.
Redis vs. Zilliz Cloud a colpo d'occhio
No. È un database in-memory chiave-valore con ricerca vettoriale come componente aggiuntiva.
Sì. Database vettoriale appositamente creato
Licenza Redis Source Available (RSAL)
Licenza proprietaria
72,233
N/A
On-premise, Cloud
Nuvola
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.
Panoramica di Zilliz Cloud
Zilliz Cloud è un servizio completamente gestito per Milvus, che offre una ricerca vettoriale scalabile e ad alte prestazioni nel cloud. Semplifica l'implementazione e la gestione di applicazioni AI come la retrieval-augmented generation (RAG) e la ricerca multimodale. Grazie alle solide funzionalità aziendali e alla scalabilità continua, Zilliz Cloud consente una facile integrazione nei flussi di lavoro AI di livello produttivo.
Benchmarking Redis e Zilliz Cloud 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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