Top 15 Basi di Dati Vettoriali per la Scienza dei Dati nel 2024 Una Guida Completa
Top 15 Database Vettoriali per la Scienza dei Dati nel 2024 Una Guida Completa
Introduzione
Nel panorama in rapida evoluzione della scienza dei dati, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nel permettere lo storage, il recupero e la manipolazione efficiente di dati ad alta dimensionalità. Questo articolo esplora la definizione e l’importanza dei database vettoriali, confrontandoli con i database tradizionali, e fornisce una panoramica approfondita dei primi 15 database vettoriali da considerare nel 2024.
Cosa sono i Database Vettoriali?
I database vettoriali, fondamentalmente, sono progettati per gestire efficientemente i dati vettorializzati. A differenza dei database tradizionali che eccellono nello storage di dati strutturati, i database vettoriali si specializzano nella gestione di punti dati in uno spazio multidimensionale, rendendoli ideali per applicazioni nell’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e nell’elaborazione del linguaggio naturale.
Il fine dei database vettoriali risiede nella loro capacità di facilitare l’incorporamento 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.
Come Scegliere il Giusto Database Vettoriale per il Tuo Progetto
Nella scelta di un database vettoriale per il tuo progetto, considera i seguenti fattori:
- Incontra RAGs un’app di Streamlit che ti consente di creare una pipeline RAG da una fonte di dati utilizzando il linguaggio naturale
- Trova PGXMAN Il manager delle estensioni di PostgreSQL
- Ricercatori di Microsoft e Georgia Tech presentano TongueTap Riconoscimento dei gesti multimodali della lingua con dispositivi indossabili sulla testa
- Hai un team di ingegneri per ospitare il database o hai bisogno di un database completamente gestito?
- Possiedi gli incorporamenti vettoriali o hai bisogno di un database vettoriale per generarli?
- Requisiti di latenza, come batch o online.
- Esperienza di sviluppo nel team.
- La curva di apprendimento dello strumento specifico.
- Affidabilità della soluzione.
- Costo di implementazione e manutenzione.
- Sicurezza e conformità.
I Top 15 Database Vettoriali per la Scienza dei Dati nel 2024
1. Pinecone
Sito web: Pinecone
Open source: No
Stelle su GitHub: 836
Risoluzione dei Problemi:
Pinecone è un database vettoriale nativo del cloud che offre un’API senza soluzione di continuità e un’infrastruttura senza problemi. Elimina la necessità per gli utenti di gestire l’infrastruttura, consentendogli di concentrarsi sulla sviluppo e l’espansione delle loro soluzioni di intelligenza artificiale. Pinecone eccelle nel rapido processo dei dati, supportando i filtri dei metadati e l’indicizzazione sparso-denso per risultati accurati.
Caratteristiche Principali:
- Rilevamento duplicati
- Monitoraggio del ranking
- Ricerca dei dati
- Classificazione
- Deduplicazione
2. Milvus
Sito web: Milvus
Open source: Sì
Stelle su GitHub: 21.1k
Risoluzione dei Problemi:
Milvus è un database vettoriale open source progettato per l’incorporamento vettoriale efficiente e le ricerche di similarità. Semplifica la ricerca di dati non strutturati e fornisce un’esperienza uniforme su diversi ambienti di implementazione. Milvus è ampiamente utilizzato per applicazioni come la ricerca di immagini, i chatbot e la ricerca di strutture chimiche.
Caratteristiche Principali:
- Ricerca di trilioni di set di dati vettoriali in millisecondi
- Gestione semplice di dati non strutturati
- Alta scalabilità e adattabilità
- Ricerca ibrida
- Supportato da una forte comunità
3. Chroma
Sito web: Chroma
Open source: Sì
GitHub stars: 7k
Risoluzione dei problemi:
Chroma DB è un database vettoriale open source appositamente progettato per l’embedding nativo di intelligenza artificiale. Semplifica la creazione di applicazioni di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (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 principali:
- Ambiente ricco di funzionalità
- LangChain (Python e JavaScript)
- Stessa API per sviluppo, test e produzione
- Raggruppamenti intelligenti e rilevanza delle query (prossimamente)
4. Weaviate
GitHub: Weaviate
Open source: Sì
GitHub stars: 6.7k
Risoluzione dei problemi:
Weaviate è un database vettoriale resiliente e scalabile basato su cloud che trasforma testi, foto e altri dati in un database vettoriale ricercabile. Supporta varie funzionalità alimentate dall’intelligenza artificiale, tra cui Q&A, combinazione di LLM con dati e categorizzazione automatizzata.
Caratteristiche principali:
- Moduli integrati per ricerche alimentate dall’intelligenza artificiale, Q&A e categorizzazione
- Basato su cloud e distribuito
- Capacità complete di CRUD
- Trasferimento senza soluzione di continuità dei modelli di ML a MLOps
5. Deep Lake
GitHub: Deep Lake
Open source: Sì
GitHub stars: 6.4k
Risoluzione dei problemi:
Deep Lake è un database per intelligenza artificiale che si rivolge a applicazioni di deep learning e LLM. Supporta l’archiviazione di vari tipi di dati e offre funzionalità come query, ricerca vettoriale, streaming dei dati durante l’addestramento e integrazioni con strumenti come LangChain, LlamaIndex e Weights & Biases.
Caratteristiche principali:
- Archiviazione per tutti i tipi di dati
- Query e ricerca vettoriale
- Streaming dei dati durante l’addestramento
- Versionamento e genealogia dei dati
- Integrazioni con numerosi strumenti
6. Qdrant
GitHub: Qdrant
Open source: Sì
GitHub stars: 11.5k
Risoluzione dei problemi:
Qdrant è un motore di ricerca di similarità vettoriale e un database open source che fornisce un servizio pronto per la produzione con un’API facile da usare. Eccelle nel supporto avanzato per il filtraggio, rendendolo adatto per il matching basato su reti neurali o semantica, la ricerca faccettata e altre applicazioni.
Caratteristiche principali:
- Archiviazione e filtraggio basati su payload
- Supporto per vari tipi di dati e criteri di query
- Informazioni sul payload memorizzate nella cache per migliorare l’esecuzione delle query
- Operazioni di Write-Ahead durante black-out di corrente
- Indipendente da database esterni o controller di orchestrazione
7. Elasticsearch
Sito web: Elasticsearch
Open source: Sì
GitHub stars: 64.4k
Risoluzione dei problemi:
Elasticsearch è un motore di analisi open source che gestisce diversi tipi di dati. Fornisce ricerche ultraveloci, ottimizzazione della rilevanza e analisi scalabile. Elasticsearch supporta clustering, alta disponibilità e ripristino automatico, lavorando senza problemi in un’architettura distribuita.
Caratteristiche principali:
- 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
Stelle di GitHub: 4,5k
Soluzione del problema:
Vespa è un motore di dati open source progettato per archiviare, cercare e organizzare enormi quantità di dati con valutazioni apprese automaticamente. Eccelle nella scrittura continua, nella configurazione di ridondanza e nelle opzioni di query flessibili.
Caratteristiche principali:
- Scritture riconosciute in millisecondi
- Scritture continue ad alta velocità per nodo
- Configurazione di ridondanza
- Supporto per vari operatori di query
- Raggruppamento e aggregazione dei risultati
9. Vald
Sito web: Vald
Open source: Sì
Stelle di GitHub: 1274
Soluzione del problema:
Vald è un motore di ricerca vettoriale distribuito, scalabile e veloce che utilizza l’algoritmo NGT ANN. Offre backup automatici, scalabilità orizzontale e alta configurabilità. Vald supporta più linguaggi di programmazione ed assicura il ripristino dei dati in caso di disastro tramite archiviazione degli oggetti o volumi persistenti.
Caratteristiche principali:
- Backup automatici e distribuzione degli indici
- Ribilanciamento automatico in caso di errore dell’agente
- Configurazione altamente adattabile
- Supporto per vari linguaggi di programmazione
10. ScaNN
GitHub: ScaNN
Open source: Sì
Stelle di GitHub: 31,5k
Soluzione del problema:
ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) è un efficiente metodo di ricerca di similarità vettoriale proposto da Google. Si distingue per il suo metodo di compressione, che offre una maggiore precisione. ScaNN è adatto per la ricerca del prodotto interno massimo con funzioni di distanza aggiuntive come la distanza euclidea.
11. Pgvector
GitHub: Pgvector
Open source: Sì
Stelle di GitHub: 4,5k
Soluzione del problema:
pgvector è un’estensione di PostgreSQL progettata per la ricerca di similarità vettoriale. Supporta la ricerca del vicino più vicino esatta e approssimata, varie metriche di distanza ed è compatibile con qualsiasi linguaggio che fa uso di un client PostgreSQL.
Caratteristiche principali:
- Ricerca del vicino più vicino esatta e approssimata
- Supporto per la distanza L2, il prodotto interno e la distanza coseno
- Compatibilità con qualsiasi linguaggio che fa uso di un client PostgreSQL
12. Faiss
GitHub: Faiss
Open source: Sì
Stelle di GitHub: 23k
Soluzione del problema:
Faiss, sviluppato da Facebook AI Research, è una libreria per la ricerca e la raggruppamento veloci di vettori densi. Supporta varie funzionalità di ricerca, elaborazione batch e diverse metriche di distanza, rendendolo versatile per una gamma di applicazioni.
Caratteristiche principali:
- Ritorna più vicini vicini
- Elaborazione batch per vettori multipli
- Supporto per varie distanze
- Archiviazione su disco dell’indice
13. ClickHouse
Sito web: ClickHouse
Open source: Sì
Stelle di GitHub: 31,8k
Soluzione del problema:
ClickHouse è un DBMS orientato alle colonne progettato per l’elaborazione analitica in tempo reale. Comprime efficientemente i dati, utilizza configurazioni multicore e supporta un’ampia gamma di query. La bassa latenza di ClickHouse e l’aggiunta continua di dati lo rendono adatto a vari compiti analitici.
Caratteristiche chiave:
- Compressione efficiente dei dati
- Estrazione dati a bassa latenza
- Impostazioni multithread e multiserver per query massive
- Supporto robusto per SQL
- Aggiunta continua dei dati e indicizzazione rapida
14. OpenSearch
Sito web: OpenSearch
Open source: Sì
Stelle di GitHub: 7,9k
Risoluzione dei problemi:
OpenSearch combina la ricerca classica, l’analisi e la ricerca vettoriale in una singola soluzione. Le sue caratteristiche del database vettoriale migliorano lo sviluppo delle applicazioni di intelligenza artificiale, fornendo un’integrazione senza soluzione di continuità di modelli, vettori e informazioni per la ricerca vettoriale, lessicale e ibrida.
Caratteristiche chiave:
- Ricerca vettoriale per vari scopi
- Ricerca multimodale, semantica, visiva e agenti AI intelligenti
- Creazione di inserzioni di prodotti e utenti
- 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
Stelle di GitHub: 8,3k
Risoluzione dei problemi:
Apache Cassandra, un database distribuito di tipo wide-column, NoSQL, sta espandendo 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 grandi volumi di dati.
Caratteristiche chiave:
- Archiviazione di vettori ad alta dimensionalità
- Capacità di ricerca vettoriale con VectorMemtableIndex
- Operatore Cassandra Query Language (CQL) per la ricerca ANN
- Estensione del framework SAI esistente
Conclusione
Non si può sottovalutare l’importanza dei database vettoriali nel campo della scienza dei dati. Con la crescente domanda di gestione efficiente di dati ad alta dimensionalità, ci si aspetta che il panorama dei database vettoriali continuo ad evolversi ulteriormente. Questo articolo ha fornito una panoramica completa dei migliori database vettoriali per la scienza dei dati nel 2024, ognuno offrendo caratteristiche e capacità uniche.
Man mano che il campo dell’intelligenza artificiale continua a progredire, i database vettoriali diventeranno sempre più indispensabili per le decisioni basate sui dati. La moltitudine di strumenti disponibili assicura che ci sia una soluzione di database vettoriale adatta a vari requisiti di progetto.
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