KDB.AI vs. Vespa

Compare KDB.AI vs. Vespa para cargas de trabalho de busca vetorial. Queremos que você escolha o banco de dados vetorial mais adequado para seu caso de uso, mesmo que não seja nós.

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As bases de dados vectoriais tornaram-se uma peça fundamental da infraestrutura das aplicações modernas de IA, incluindo a geração aumentada por recuperação(RAG), agentes de IA, pesquisa multimodal e semântica e sistemas de recomendação numa vasta gama de indústrias. A escolha da base de dados vetorial correta pode afetar diretamente o desempenho, a escalabilidade, o custo e a fiabilidade destas aplicações.

Esta comparação KDB.AI vs Vespa foi escrita para engenheiros e equipas técnicas que avaliam bases de dados vectoriais para cargas de trabalho de produção reais. Embora a KDB.AI e a Vespa suportem a capacidade básica de pesquisa vetorial, diferem significativamente em áreas como a arquitetura, a escalabilidade, o desempenho, a fiabilidade e muitas outras áreas. Estas diferenças permanecem frequentemente subtis durante as primeiras experiências, mas tornam-se cada vez mais importantes à medida que o volume de dados cresce, as cargas de trabalho diversificam-se e os sistemas passam do protótipo à produção.

O objetivo deste guia não é apenas listar caraterísticas, mas ajudá-lo a determinar qual o sistema que melhor se adequa ao seu caso de utilização específico, restrições e fase de crescimento - mesmo que o nosso produto(Milvus / Zilliz Cloud) não seja a escolha final.

KDB.AI vs Vespa num relance

KDB.AIVespa

Positioning

Não. Trata-se de um serviço de base de dados de séries cronológicas, sendo a pesquisa vetorial um complemento.

Não. É um motor de código aberto de utilização geral para o fornecimento de dados em grande escala, a pesquisa e a análise em tempo real, com a pesquisa vetorial como complemento.

Open Source

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License

Licença proprietária

Apache 2.0

Github Stars

N/A

6,850

Deployment

No local, na nuvem

Billion-Scale Vector Support

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A KDB.ai é uma base de dados vetorial e de séries temporais de elevado desempenho, concebida para aplicações de IA e de aprendizagem automática. Combina a sua força no processamento de dados de séries temporais com capacidades de pesquisa vetorial, permitindo análises e recuperação em tempo real para conjuntos de dados complexos. A KDB.ai é particularmente adequada para casos de utilização que envolvam dados temporais e de elevada dimensão.

O Vespa é um motor de código aberto para o fornecimento de dados em grande escala e a pesquisa em tempo real. Ele oferece recursos avançados de pesquisa vetorial juntamente com filtragem e classificação estruturadas, tornando-o ideal para aplicativos como mecanismos de recomendação, pesquisa semântica e processamento de dados em grande escala. A escalabilidade robusta do Vespa e o suporte a consultas híbridas o diferenciam em fluxos de trabalho de IA de nível de produção.

Avaliação comparativa de KDB.AI e Vespa Utilizar os seus conjuntos de dados

Não acredite na palavra de um fornecedor para o desempenho - teste-o você mesmo.

O VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking de código aberto criada especificamente para comparar bancos de dados vetoriais em condições justas e reproduzíveis. Permite-lhe medir o desempenho real - latência, taxa de transferência, recuperação, velocidade de indexação e comportamento de escalonamento - utilizando as mesmas cargas de trabalho em diferentes sistemas ou mesmo utilizando os seus próprios conjuntos de dados.

Isto torna mais fácil ver como KDB.AI e Vespa se comportam na prática, e não apenas em materiais de marketing. Cada benchmark pode ser reproduzido localmente, no seu próprio ambiente, para que possa validar os resultados que interessam à sua aplicação.

Confira a tabela de classificação do VectorDBBench para uma rápida olhada no desempenho do banco de dados vetorial convencional.

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Porque é que mais de 10.000 equipas de empresas mudam para Milvus e Zilliz Cloud

A maioria das bases de dados vectoriais tem um bom aspeto nas demonstrações ou na implementação em pequena escala, mas as lacunas aparecem na produção - quando os conjuntos de dados crescem, os embeddings são actualizados frequentemente e a latência tem de se manter estável sob tráfego real. É aí que as equipas recorrem ao Milvus e ao Zilliz Cloud (serviço Milvus gerido).

O Milvus é uma base de dados vetorial de alto desempenho e de código aberto utilizada por mais de 10.000 equipas empresariais em todo o mundo e na qual confia uma grande comunidade de código aberto com 43K+ estrelas no GitHub. Lida com dezenas de milhões a dezenas de milhares de milhões de vectores, inserções e eliminações frequentes e pesquisa híbrida (vetor + palavra-chave + metadados + reranking) sem reindexação disruptiva ou afinação frágil. O desempenho permanece previsível à medida que o volume de dados, os padrões de consulta e a incorporação de modelos evoluem. É por isso que o Milvus é amplamente implantado para RAG corporativo, agentes de IA, pesquisa semântica e multimodal e sistemas de recomendação - cargas de trabalho em que a instabilidade se torna visível imediatamente.

O Zilliz Cloud fornece a mesma arquitetura Milvus como um serviço gerido, com um motor vetorial avançado(Cardinal) para um maior desempenho, além de escalonamento elástico, alta disponibilidade, segurança e conformidade de nível empresarial e implementação global. As equipas obtêm fiabilidade pronta para a produção sem terem de operar ou tomar conta da base de dados.

Comparar Milvus e Zilliz Cloud com qualquer outra base de dados vetorial
Faça você mesmo o benchmark do Milvus ou do Zilliz Cloud usando o VectorDBBench

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Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."

Celine Lightfoot

CTO of Beni

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Milvus has done an extraordinary job in revolutionizing Likee's video deduplication system, which significantly fueled the growth of BIGO's short-video business."

Xinyang Guo

Software Engineer at BIGO

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Milvus has dramatically facilitated the MMU team in building various business systems and effectively supports our rapid business growth. Thanks to the Milvus team for developing such a fantastic vector database with stable vector search capabilities and rich functionalities."

The MMU team

Shopee

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Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "

Rahul Yadav

Software Engineer at Tokopedia

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We plan to expand the use of Milvus in different fields like content moderation and restriction and customized video services. BIGO and Milvus working together will benefit both businesses and I look forward to Milvus and its community to keep growing and prosper."

Xinyang Guo

Software Engineer at BIGO

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I was benchmarking different vector databases, and Milvus was at the top among all the popular options on the market."

Saumil Patel

the Senior Data Scientist from Ivy.ai

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We've gained so much from the Milvus community that we decided to contribute features like "hot reload," which have also benefited our internal operations."

Dennis Zhao

AI Infrastructure Lead at SmartNews

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Milvus delivers unparalleled performance and flexibility, integrating seamlessly with leading vector index libraries like Faiss. Its intuitive API and robust solutions for high availability make it an indispensable tool in our APK security efforts."

Wei Huang

Senior Research Engineer

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Milvus consistently outperformed Weaviate, emphasizing the indexing time for scenario S9, closely resembling the FARFETCH product catalog's dimensions."

PEDRO MOREIRA COSTA

Applied Scientist

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When you're engineering a solution as complex as ours, you're not just ticking boxes—you're looking for that sweet spot where all your must-haves intersect. Think of it as an eight-circle Venn diagram; while many databases met one or two of our criteria, Milvus was the only one sitting right at the intersection of all eight. It checked every single box for us—something no other solution managed to do."

Jack Fischer

Co-founder & CTO at Credal AI

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'wellSpent' is an intuitive mobile application designed to simplify and visualize spending habits. At its core, wellSpent displays a dynamic pie chart that offers a snapshot of expenditures. Users can access detailed transaction lists and explore predictive features like the travel planner, student debt planner, and other expense planners, all designed to optimize their financial journey. Built on Flutter and powered by Firebase, wellSpent stands as a testament to ensuring every penny is, indeed, well spent."

The wellSpent Team

at HackNC

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Milvus has not only streamlined but also remarkably expedited the retrieval of millions of semantic vectors, showcasing a nearly tenfold improvement compared to our previous experience with other vector similarity search engines."

Tingting Wang

NLP Algorithm Engineer at Sohu

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Milvus searches tens of millions of vectors in milliseconds, providing optimal performance while keeping development costs low and resource consumption minimal. "

Yu Fang

AI scientist at Mozat

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Creating a user-centric interface that's both intuitive and efficient tops our list. We're also immensely proud of the predictive features – like creating comprehensive tools that will tell you how you can save money even after a transaction, along with other tools like customer trip planner already built using your spending transactions and trends. Using vector databases was our first time, and we are very proud of our outcome."

The wellSpent Team

at HackNC

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When it comes to vector databases, Milvus has impressed us with its performance and scalability, meeting our stringent criteria for handling our AI use case backlog."

Toby Yu

Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions

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Milvus-powered vector search has been running steadily in our recommendation systems, providing high performance and allowing us more flexibility in selecting models and algorithms."

VIPSHOP Search Service Team

VIPSHOP

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During batch ingestion tests, Milvus demonstrated that it could complete an entire collection dump into the database at speeds 5-10 times faster than competitors."

Toby Yu

Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions

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Zilliz Cloud stood out for us with its comprehensive range of index types, automatically optimizing for the perfect balance between recall and performance. Its robust security and private networking features, combined with the advantage of a fully-managed database, have significantly lightened our operational load, enabling us to concentrate on driving innovation rather than managing backend complexities. "

Ben Kramer

Co-founder & CTO of Monterey AI

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When we conducted our first test run (on Zilliz Cloud), the performance improvement was astonishing. Our search time went from eight seconds down to sub one second. We were nearly falling off our chairs with amazement at the speed."

Alex Alexander

Co-founder & CEO of Picdmo Inc.

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You can think of LlamaIndex as a black box around your data and LLM."

Jerry Liu

Co-founder and CEO of LlamaIndex

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Zilliz Cloud perfectly aligns with MindStudio's vision. Its high-performance, secure platform and multi-tenancy simplifies data management and unlocks unprecedented productivity and innovation for our users’ AI applications. "

Sean Thielen

CTO @ MindStudio

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As our business has expanded, the demands on our vector database have increased. We need a solution that minimizes operational costs, offers elastic scaling capabilities to manage vast amounts of vector data and unexpected traffic surges, provides faster vector search speeds, and ensures a high service level agreement (SLA)."

Chenhui Li

Tech Lead at Shulex

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I appreciated using the open standard evaluation benchmarks for machine learning in general; this is also true for vector databases. The ones that Zilliz often publicizes have been beneficial, and the fact that they are open is significant. "

Sam Butler

Director of Machine Learning @ Dopple.AI

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I can set up Milvus for scale in an hour, not overthinking it, and have a clear architecture path forward to grow my use case much larger without having to redo everything."

Zen Yui

Co-founder & CTO at Troop

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Reliability, scalability, and performance are great. The fact that we can outsource all this kind of administration management and don't have to worry about servers breaking helps us put resources into product development and innovation, which truly differentiates our business. "

Michal Oglodek

CTO of Ivy.ai

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Since transitioning from the open-source Milvus vector database to the fully managed Zilliz Cloud, we’ve experienced significant improvements in business performance. We’ve achieved lower operational costs, increased search speed, a more flexible system architecture, and a more stable user experience. Zilliz Cloud also provides expert support to resolve issues quickly and effectively. Overall, Zilliz Cloud has given us greater convenience and a competitive edge, and we are very pleased and optimistic about this change."

Shengyi Pan

CTO of Shulex

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Even with numerous concurrent searches, we didn’t notice any slowdown in search speed with Milvus."

Mr. Zhang

BOSCH’s principal software engineer

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We need an indexing technology that can handle complex search requirements and generative models, reduce training costs, improve update efficiency, and adapt flexibly to evolving data and query needs."

Mr. Zhang

BOSCH’s principal software engineer

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When we identify a need for specific data, we can often find the required data in our database the same day using text or image search with Milvus. This greatly improves our data processing efficiency and has a positive effect on our business operations."

Mr. Zhang

BOSCH’s principal software engineer

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I really like how Milvus' hybrid search allowed me to blend semantic and keyword search, which is crucial in a domain as technical and complex as EU policy."

Alessandro Saccoia

Co-Founder @ Veridien.ai

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Milvus is renowned as one of the most advanced vector database platforms for AI applications. Rakuten Symphony engineers identified the Milvus Vector Database - an open source database which is horizontally scalable - as their platform of choice for LLM use and developing and maintaining AI applications."

Rakuten Symphony Engineering Team

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Zilliz Cloud gave us the speed and scale we needed to power visual search at Leboncoin, meeting our sub-200ms latency target and making product discovery seamless for millions of users."

Yann Lemonnier

ML Engineer

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Zilliz is a very integral part of our workflow. If we just swapped Zilliz Cloud with something else, the kind of loops that we get might not make sense, which means the end composition might not sound very nice or might not be very accurate to the text prompt you had given."

Sangarshanan Veera

Senior Software Engineer at Beatoven.ai

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The competitive advantage for meeting transcription products in the future will come from personalization – providing tailored insights and recommendations based on each user's specific meeting data and usage patterns. This is why performant vector search is imperative."

Dai Tongjie

CTO

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Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."

Celine Lightfoot

CTO of Beni

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Milvus has done an extraordinary job in revolutionizing Likee's video deduplication system, which significantly fueled the growth of BIGO's short-video business."

Xinyang Guo

Software Engineer at BIGO

Como migrar para Milvus/Zilliz

Migrar para Milvus ou Zilliz Cloud é simples. Pode importar dados de Qdrant, Weaviate, Pinecone, Elasticsearch, OpenSearch, Amazon S3 Vectors, PostgreSQL e outros utilizando ferramentas integradas que automatizam a extração e o carregamento.

Para cargas de trabalho de produção, oferecemos suporte à migração sem tempo de inatividade com sincronização de dados em tempo real. Muitas equipas reduzem o custo da sua infraestrutura de vectores até 50% após a mudança, ao mesmo tempo que obtêm um desempenho mais rápido e um escalonamento mais previsível.

Comece a migrar para Milvus/Zilliz agora

Pronto para migrar os seus dados não estruturados e vectoriais? Quer esteja a migrar do Elasticsearch, do Pinecone ou de outra base de dados, o Zilliz facilita o processo.

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