Top 15 database di vettori che devi provare nel 2024

I 15 migliori database di vettori che devi provare nel 2024

Introduzione

Nel paesaggio in rapida evoluzione della scienza dei dati, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nel consentire lo storage, il recupero e la manipolazione efficiente di dati ad alta dimensionalità. In questo articolo verrà esplorata la definizione e l’importanza dei database vettoriali, confrontandoli con i database tradizionali, e verrà fornita una panoramica approfondita dei 15 migliori database vettoriali da considerare nel 2024.

Cosa sono i Database Vettoriali?

I database vettoriali, nella loro essenza, sono progettati per gestire in modo efficiente dati vettoriali. A differenza dei database tradizionali che eccellono nello storage di dati strutturati, i database vettoriali si specializzano nella gestione dei punti dati in uno spazio multidimensionale, rendendoli ideali per applicazioni nell’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e nell’elaborazione del linguaggio naturale.

Il scopo dei database vettoriali risiede nella loro capacità di facilitare l’embedding vettoriale, le ricerche di similarità e la gestione efficiente di dati ad alta dimensionalità. A differenza dei database tradizionali che potrebbero avere difficoltà con dati non strutturati, i database vettoriali eccellono in scenari in cui le relazioni e le similarità tra i punti dati sono cruciali.

Database Vettoriale vs Database Tradizionale

Aspetto Database Tradizionali Database Vettoriali
Tipo di Dati Dati semplici (parole, numeri) in formato tabellare. Dati complessi (vettori) con ricerche specializzate.
Metodo di Ricerca Corrispondenza esatta dei dati. Corrispondenza più vicina utilizzando la ricerca del vicino approssimativo (ANN).
Tecniche di Ricerca Metodi di interrogazione standard. Metodi specializzati come hashing e ricerche basate su grafi per ANN.
Gestione dei Dati Non Strutturati Sfida dovuta alla mancanza di un formato predefinito. Trasforma dati non strutturati in rappresentazioni numeriche (embedding).
Rappresentazione Rappresentazione basata su tabelle. Rappresentazione vettoriale con embedding.
Scopo Adatto per dati strutturati. Ideale per la gestione di dati non strutturati e complessi.
Applicazione Comunemente utilizzati in applicazioni tradizionali. Utilizzati in intelligenza artificiale, apprendimento automatico e applicazioni che trattano dati complessi.
Comprendere le Relazioni Limitata capacità di individuare relazioni. Comprendimento migliorato tramite relazioni nello spazio vettoriale e embedding.
Efficienza nelle Applicazioni di IA/ML Meno efficace con dati non strutturati. Più efficace nella gestione di dati non strutturati per applicazioni di IA/ML.
Esempio Database SQL (ad es. MySQL, PostgreSQL). Database vettoriali (ad es. Faiss, Milvus).

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Come scegliere il giusto database vettoriale per il tuo progetto

Quando selezioni un database vettoriale per il tuo progetto, considera i seguenti fattori:

  • Hai un team di ingegneri per ospitare il database, o hai bisogno di un database completamente gestito?
  • Hai gli embedding vettoriali, o hai bisogno di un database vettoriale per generarli?
  • Requisiti di latenza, come batch o online.
  • Esperienza dei programmatori nel team.
  • Curva di apprendimento dello strumento dato.
  • Affidabilità della soluzione.
  • Costi di implementazione e manutenzione.
  • Sicurezza e conformità.

I migliori 15 database vettoriali per la scienza dei dati nel 2024

Scopri i migliori strumenti per gestire i dati in modo semplice! Dai un’occhiata ai migliori 15 database vettoriali per la scienza dei dati nel 2024:

1. Pinecone

Sito web: Pinecone | Open source: No | Stelle su GitHub: 836

Pinecone è un database vettoriale nativo cloud che offre un’API senza soluzione di continuità e un’infrastruttura senza problemi. Elimina la necessità per gli utenti di gestire l’infrastruttura, consentendo loro di concentrarsi sullo sviluppo ed espansione delle loro soluzioni di intelligenza artificiale. Pinecone eccelle nell’elaborazione rapida dei dati, supportando filtri di metadati e un indice denso-sparse per risultati accurati.

Caratteristiche Chiave

  • Rilevazione duplicati
  • Monitoraggio del ranking
  • Ricerca dati
  • Classificazione
  • Deduplicazione

2. Milvus

Sito web: Milvus | Open source: Sì | Stelle su GitHub: 21.1k

Milvus è un database vettoriale open source progettato per l’efficiente incorporamento di vettori e ricerche di similarità. Semplifica la ricerca di dati non strutturati e fornisce un’esperienza uniforme in diversi ambienti di implementazione. Milvus è ampiamente utilizzato per applicazioni come la ricerca di immagini, chatbot e la ricerca di strutture chimiche.

Caratteristiche Chiave

  • Ricerca di miliardi di set di dati vettoriali in millisecondi
  • Gestione semplice dei dati non strutturati
  • Alta scalabilità e adattabilità
  • Ricerca ibrida
  • Supportato da una comunità forte

3. Chroma

Sito web: Chroma | Open source: Sì | Stelle su GitHub: 7k

Chroma DB è un database vettoriale open source su misura per l’includere dei dati AI. Semplifica la creazione di applicazioni Large Language Model (LLM) alimentate dall’elaborazione del linguaggio naturale. Chroma eccelle nel fornire un ambiente ricco di funzionalità con capacità come query, filtraggio, stime di densità e altro ancora.

Caratteristiche Chiave

  • Ambiente ricco di funzionalità
  • LangChain (Python e JavaScript)
  • Stessa API per sviluppo, test e produzione
  • Raggruppamento intelligente e pertinenza delle query (prossimamente)

4. Weaviate

GitHub: Weaviate | Open source: Sì | Stelle su GitHub: 6.7k

Weaviate è un database vettoriale nativo cloud resiliente e scalabile che trasforma testi, foto e altri dati in un database vettoriale ricercabile. Supporta varie funzionalità potenziate dall’IA, tra cui Q&A, combinazione di LLM con dati e categorizzazione automatica.

Caratteristiche chiave

  • Moduli integrati per ricerche alimentate da intelligenza artificiale, Q&A e categorizzazione
  • Basato su cloud e distribuito
  • Capacità CRUD complete
  • Trasferimento senza soluzione di continuità dei modelli di apprendimento automatico a MLOps

5. Deep Lake

GitHub: Deep Lake | Open source: Sì | GitHub stars: 6,4k

Deep Lake è un database AI dedicato all’apprendimento approfondito e alle applicazioni basate su LLM (Large Language Model). Supporta lo storage per vari tipi di dati e offre funzionalità come ricerca di vettori, streaming dei dati durante il training e integrazioni con strumenti come LangChain, LlamaIndex e Weights & Biases.

Caratteristiche chiave:

  • Storage per tutti i tipi di dati
  • Ricerca di vettori e interrogazione
  • Streaming dei dati durante il training
  • Versioning e lineage dei dati
  • Integrazioni con più strumenti

6. Qdrant

GitHub: Qdrant | Open source: Sì | GitHub stars: 11,5k

Qdrant è un motore di ricerca e database open source per la similarità di vettori, che fornisce un servizio pronto per la produzione con un’API facile da usare. Eccelle nel supporto esteso per i filtri, rendendolo adatto al matching basato su reti neurali o semantica, alla ricerca per caratteristiche e ad altre applicazioni.

Caratteristiche chiave

  • Storage e filtri basati sul payload
  • Supporto per vari tipi di dati e criteri di interrogazione
  • Informazioni sul payload in cache per un’ottimizzazione delle interrogazioni
  • Scrittura in anticipo durante i black-out di alimentazione
  • Indipendente da database esterni o controller di orchestrazione

7. Elasticsearch

Sito web: Elasticsearch | Open source: Sì | GitHub stars: 64,4k

Elasticsearch è un motore di analisi open source che gestisce tipi di dati diversi. Offre una ricerca estremamente veloce, ottimizzazione della rilevanza e analisi scalabili. Elasticsearch supporta il clustering, l’alta disponibilità e il ripristino automatico, lavorando in modo trasparente in un’architettura distribuita.

Caratteristiche chiave

  • Clustering e alta disponibilità
  • Scalabilità orizzontale
  • Replicazione tra cluster e data center
  • Architettura distribuita per una tranquillità costante

8. Vespa

Sito web: Vespa | Open source: Sì | GitHub stars: 4,5k

Vespa è un motore di gestione dei dati open source progettato per archiviare, cercare e organizzare dati massivi con giudizi appresi tramite machine learning. Eccelle nella scrittura continua, nella configurazione di ridondanza e nelle opzioni di interrogazione flessibili.

Caratteristiche chiave

  • Scritture elaborate in millisecondi
  • Scrittura continua ad alta velocità per nodo
  • Configurazione di ridondanza
  • Supporto per vari operatori di interrogazione
  • Raggruppamento e aggregazione dei risultati

9. Vald

Sito web: Vald | Open source: Sì | GitHub stars: 1274

Vald è un motore di ricerca di vettori distribuito, scalabile e veloce che utilizza l’algoritmo NGT ANN. Offre backup automatici, scaling orizzontale e alta configurabilità. Vald supporta vari linguaggi di programmazione e garantisce il ripristino in caso di disastro tramite storage degli oggetti o volumi persistenti.

Caratteristiche chiave

  • Backup automatici e distribuzione degli indici
  • Ribalanceamento automatico in caso di guasto dell’agente
  • Configurazione altamente adattabile
  • Supporto per vari linguaggi di programmazione

10. ScaNN

GitHub: ScaNN | Open source: Sì | GitHub stars: 31.5k

ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) è un efficiente metodo di ricerca di similarità di vettori proposto da Google. Si distingue per il suo metodo di compressione, offrendo un’accuratezza aumentata. ScaNN è adatto per la Ricerca del Prodotto Interno Massimo con funzioni aggiuntive di distanza come la distanza euclidea.

11. Pgvector

GitHub: Pgvector | Open source: Sì | GitHub stars: 4.5k

pgvector è un’estensione di PostgreSQL progettata per la ricerca di similarità tra vettori. Supporta la ricerca del vicino più simile esatta e approssimativa, varie metriche di distanza ed è compatibile con qualsiasi linguaggio che utilizza un client PostgreSQL.

Caratteristiche principali

  • Ricerca del vicino più simile esatta e approssimativa
  • Supporto per distanza L2, prodotto interno e distanza coseno
  • Compatibilità con qualsiasi linguaggio che utilizza un client PostgreSQL

12. Faiss

GitHub: Faiss | Open source: Sì | GitHub stars: 23k

Faiss, sviluppato da Facebook AI Research, è una libreria per la ricerca e il raggruppamento veloci di vettori densi. Supporta varie funzionalità di ricerca, elaborazione batch e diverse metriche di distanza, rendendolo versatile per una vasta gamma di applicazioni.

Caratteristiche principali

  • Restituisce più vicini vicini
  • Elaborazione batch per più vettori
  • Supporta varie distanze
  • Memorizzazione su disco dell’indice

13. ClickHouse

Sito web: ClickHouse | Open source: Sì | GitHub stars: 31.8k

ClickHouse è un DBMS orientato alle colonne progettato per l’elaborazione analitica in tempo reale. Comprime efficientemente i dati, utilizza configurazioni multicore e supporta una vasta gamma di query. La bassa latenza di ClickHouse e l’aggiunta continua di dati lo rendono adatto a diverse attività analitiche.

Caratteristiche principali

  • Efficiente compressione dei dati
  • Estrazione dei dati a bassa latenza
  • Configurazioni multicore e multiserver per query massive
  • Solida supporto SQL
  • Aggiunta continua di dati e indicizzazione rapida

14. OpenSearch

Sito web: OpenSearch | Open source: Sì | GitHub stars: 7.9k

OpenSearch unisce ricerca classica, analisi e ricerca vettoriale in una singola soluzione. Le sue funzionalità di database vettoriali migliorano lo sviluppo delle applicazioni AI, fornendo un’integrazione senza soluzione di continuità di modelli, vettori e informazioni per la ricerca vettoriale, lessicale e ibrida.

Caratteristiche principali

  • Ricerca vettoriale per vari scopi
  • Ricerca multimodale, semantica, visiva e agenti di AI generativi
  • Creazione di incorporamenti prodotto e utente
  • Ricerca di similarità per operazioni di qualità dei dati
  • Database vettoriale con licenza Apache 2.0

15. Apache Cassandra

Sito web: Apache Cassandra | Open source: Sì | GitHub stars: 8.3k

Apache Cassandra, un database distribuito di tipo wide-column store NoSQL, sta ampliando le sue capacità per includere la ricerca vettoriale. Con il suo impegno per l’innovazione rapida, Cassandra è diventato una scelta interessante per gli sviluppatori di intelligenza artificiale che si occupano di volumi di dati massivi.

Caratteristiche principali

  • Memorizzazione di vettori ad alta dimensione
  • Capacità di ricerca vettoriale con VectorMemtableIndex
  • Operatore Cassandra Query Language (CQL) per la ricerca ANN
  • Estensione del framework SAI esistente

Conclusion

L’importanza dei database vettoriali nel campo della scienza dei dati non può essere sottovalutata. Con la crescente domanda di gestione efficiente dei dati ad alta dimensionalità, ci si aspetta che il panorama dei database vettoriali continui a evolversi. Questo articolo fornisce una panoramica completa dei migliori database vettoriali per la scienza dei dati nel 2024, ognuno con caratteristiche e capacità uniche.

Con l’avanzare del campo dell’intelligenza artificiale, i database vettoriali diventeranno sempre più fondamentali per le decisioni basate sui dati. La moltitudine di strumenti disponibili garantisce l’esistenza di una soluzione di database vettoriale adatta a vari requisiti di progetto.

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