Un onesto confronto dei database vettoriali open source

Un confronto accurato dei database vettoriali open source

 

I database a vettori offrono una vasta gamma di vantaggi, in particolare nell’intelligenza artificiale generativa (AI) e, più specificamente, nei grandi modelli di linguaggio (LLM). Questi benefici possono spaziare dall’indicizzazione avanzata alle ricerche di similarità accurate, contribuendo a realizzare progetti potenti e all’avanguardia.

In questo articolo, forniremo un’onestà confronto di tre database a vettori open source che hanno stabilito una reputazione impressionante – Chroma, Milvus e Weaviate. Esploreremo i loro casi d’uso, le caratteristiche chiave, le metriche di performance, i linguaggi di programmazione supportati e altro ancora per fornire una panoramica completa ed imparziale di ogni database.

 

Cosa sono i Database dei Vettori?

 

Nella sua definizione più semplice, un database a vettori archivia le informazioni come vettori (incorporamenti vettoriali), che sono una versione numerica di un oggetto dati.

Come tali, gli incorporamenti vettoriali sono un potente metodo di indicizzazione e ricerca su set di dati molto grandi e non strutturati o semi-strutturati. Questi set di dati possono consistere di testo, immagini o dati di sensori e un database a vettori ordina queste informazioni in un formato gestibile.

I database a vettori funzionano utilizzando vettori ad alta dimensione che possono contenere centinaia di dimensioni diverse, ciascuna collegata a una proprietà specifica di un oggetto dati. Creando così un livello di complessità senza pari.

Da non confondere con un indice vettoriale o una libreria di ricerca vettoriale, un database a vettori è una soluzione di gestione completa per archiviare e filtrare metadati in un modo che:

  • È completamente scalabile
  • Può essere facilmente salvato
  • Consente modifiche dinamiche dei dati
  • Offre un alto livello di sicurezza

 

I Vantaggi dell’Utilizzo di Database a Vettori Open Source

 

I database a vettori open source offrono numerosi vantaggi rispetto alle alternative con licenza, come:

  • Sono una soluzione flessibile che può essere facilmente modificata per soddisfare specifiche esigenze, a differenza delle opzioni con licenza che sono tipicamente progettate per un progetto specifico.
  • I database a vettori open source sono supportati da una grande comunità di sviluppatori pronti ad aiutare con qualsiasi problema o fornire consigli su come migliorare i progetti.
  • Una soluzione open source è conveniente dal punto di vista del budget, senza costi di licenza, abbonamento o costi imprevisti durante il progetto.
  • Grazie alla natura trasparente dei database a vettori open source, gli sviluppatori possono lavorare in modo più efficace, capendo ogni componente e come il database è stato costruito.
  • I prodotti open source sono costantemente migliorati ed evolvono con i cambiamenti nella tecnologia poiché sono supportati da comunità attive.

 

Confronto dei Database a Vettori Open Source: Chroma Vs. Milvus Vs. Weaviate

 

Ora che abbiamo compreso cos’è un database a vettori e i vantaggi di una soluzione open source, consideriamo alcune delle opzioni più popolari sul mercato. Ci concentreremo sui punti di forza, le caratteristiche e gli utilizzi di Chroma, Milvus e Weaviate, prima di passare a un confronto diretto per determinare la migliore opzione per le tue esigenze.

 

1. Chroma

 

Chroma è progettato per assistere sviluppatori e aziende di tutte le dimensioni nella creazione di applicazioni LLM, fornendo tutte le risorse necessarie per costruire progetti sofisticati. Chroma assicura che un progetto sia altamente scalabile e funzioni in modo ottimale in modo che i vettori ad alta dimensione possano essere archiviati, cercati e recuperati rapidamente.

È diventato popolare grazie alla sua reputazione di essere una soluzione estremamente flessibile, con una vasta gamma di opzioni di implementazione. Inoltre, Chroma può essere implementato direttamente nel cloud o può essere eseguito in loco, rendendolo una scelta valida per qualsiasi azienda, indipendentemente dalla sua infrastruttura IT.

 

Casi d’uso

 

Chroma supporta anche diversi tipi di dati e formati, rendendolo adatto a quasi ogni applicazione. Tuttavia, uno dei punti di forza di Chroma è il supporto per i dati audio, rendendolo una scelta di primo piano per i motori di ricerca basati sull’audio, le applicazioni di raccomandazione musicale e altri progetti basati sul suono. 

 

2. Milvus

 

Milvus si è guadagnata una solida reputazione nel mondo dell’apprendimento automatico e della scienza dei dati, vantando notevoli capacità di indicizzazione e interrogazione di vettori. Utilizzando algoritmi potenti, Milvus offre un’elaborazione ultraveloce e velocità di recupero dei dati e supporto per GPU, anche quando si lavora con set di dati molto grandi. Milvus può anche essere integrato con altri framework popolari come PyTorch e TensorFlow, consentendo di aggiungerlo ai flussi di lavoro di apprendimento automatico esistenti. 

 

Casi d’uso

 

Milvus è rinomato per le sue capacità di ricerca e analisi della similarità, con un ampio supporto per diversi linguaggi di programmazione. Questa flessibilità significa che gli sviluppatori non sono limitati alle operazioni di backend e possono eseguire anche attività normalmente riservate ai linguaggi lato server sul front end. Ad esempio, potresti generare PDF con JavaScript sfruttando i dati in tempo reale da Milvus. Ciò apre nuove possibilità per lo sviluppo di applicazioni, soprattutto per contenuti educativi e app incentrate sull’accessibilità. 

Questo database di vettori open source può essere utilizzato in una vasta gamma di settori e in un gran numero di applicazioni. Un altro esempio di rilievo riguarda il commercio elettronico, dove Milvus può alimentare sistemi di raccomandazione precisi per suggerire prodotti in base alle preferenze e alle abitudini di acquisto dei clienti. 

È inoltre adatto per progetti di analisi di immagini/video, assistendo nelle ricerche di similarità delle immagini, nel riconoscimento degli oggetti e nel recupero delle immagini basato sui contenuti. Un altro caso d’uso chiave è l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), fornendo il clustering dei documenti e le capacità di ricerca semantica, nonché costituendo la base dei sistemi di domanda e risposta. 

 

3. Weaviate

 

Il terzo database di vettori open source nel nostro confronto completo è Weaviate, disponibile sia come soluzione self-hosted che completamente gestita. Numerose aziende utilizzano Weaviate per gestire grandi set di dati grazie al suo eccellente livello di performance, alla semplicità e alla sua natura altamente scalabile. 

In grado di gestire una serie di tipi di dati, Weaviate è molto flessibile e può archiviare sia vettori che oggetti dati, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono una serie di tecniche di ricerca (ad esempio, ricerche di vettori e ricerche di parole chiave). 

 

Casi d’uso

 

Per quanto riguarda l’utilizzo, Weaviate è perfetto per progetti come la classificazione dei dati nel software di pianificazione delle risorse aziendali o applicazioni che coinvolgono:

  • Ricerche di similarità
  • Ricerche semantiche
  • Ricerche di immagini
  • Ricerche di prodotti di e-commerce
  • Motori di raccomandazione
  • Analisi e rilevamento delle minacce alla cibersicurezza
  • Rilevazione di anomalie
  • Armonizzazione dei dati automatizzata

Adesso che abbiamo una comprensione generale di ciò che ogni database di vettori può offrire, consideriamo i dettagli che differenziano ciascuna soluzione open source nel nostro comodo tableau di confronto. 

 

Tabella di confronto

 

Chroma Milvus Weaviate
Stato Open Source Sì – licenza Apache-2.0 Sì – licenza Apache-2.0 Sì – licenza BSD-3-Clause
Data di pubblicazione febbraio 2023 ottobre 2019 gennaio 2021
Casi d’uso

Adatto a una vasta gamma di applicazioni, con supporto per diversi tipi di dati e formati. 

Si specializza in progetti di ricerca basati sull’audio e recupero di immagini/video. 

Adatto a una vasta gamma di applicazioni, con supporto per una pletora di tipi di dati e formati. 

Perfetto per i sistemi di raccomandazione di e-commerce, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi di immagini/video 

Adatto a una vasta gamma di applicazioni, con supporto per diversi tipi di dati e formati. 

Ideale per la classificazione dei dati nel software di pianificazione delle risorse aziendali.

Caratteristiche chiave

Notevole semplicità d’uso.

Lo sviluppo, i test e gli ambienti di produzione utilizzano tutti la stessa API su un quaderno Jupyter.

Potenti funzionalità di ricerca, filtro ed estimo della densità.

Utilizza sia la memorizzazione in memoria che quella persistente per garantire elevate prestazioni di query ed inserimento.

Fornisce una suddivisione automatica dei dati, un bilanciamento del carico e una tolleranza ai guasti per la gestione di dati vettoriali su larga scala.

Supporta una varietà di algoritmi di ricerca di similarità tra vettori.

Offre un’API basata su GraphQL, offrendo flessibilità ed efficienza nell’interazione con il knowledge graph.

Supporta gli aggiornamenti dei dati in tempo reale, per garantire che il knowledge graph rimanga aggiornato con le ultime modifiche.

La sua funzionalità di inferenza dello schema automatizza il processo di definizione delle strutture dati.

Linguaggi di programmazione supportati Python o JavaScript Python, Java, C++ e Go Python, Javascript e Go
Riconoscimento della comunità e dell’industria Comunità solida con un canale Discord disponibile per rispondere a domande in tempo reale. 

Comunità attiva su GitHub, Slack, Reddit e Twitter.

Oltre 1000 utenti enterprise.

Documentazione estensiva.

Forum dedicato e community attive su Slack, Twitter e LinkedIn. Inoltre, regolari podcast e newsletter.

Documentazione estensiva.

Metriche di prestazione N/A <https:/ /milvus.io/docs /benchmark.md>  <https://wea viate.io/develo pers/weaviate/b enchmarks/ann> 
Stelle su GitHub 9k 23.5k 7.8k

Conclusione

Ogni database di vettori open-source nella nostra guida di confronto onesta è potente, scalabile e completamente gratuito. Questo può rendere un po’ difficile scegliere la soluzione perfetta, ma il processo può essere semplificato conoscendo il progetto esatto su cui si sta lavorando e il livello di supporto richiesto.

Chroma è la soluzione più recente e non è supportata altrettanto bene come le altre due in termini di supporto della comunità, tuttavia, la sua facilità d’uso e flessibilità la rendono un’ottima opzione, specialmente per i progetti che coinvolgono la ricerca audio.

Milvus ha il punteggio più alto su GitHub e un forte sostegno della comunità, con un numero impressionante di aziende enterprise che si affidano a questo database di vettori per soddisfare le proprie esigenze. Pertanto, Milvus è una buona scelta per i progetti di elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi di immagini/video.

Infine, Weaviate offre soluzioni self-hosted e completamente gestite, con un’ampia documentazione e supporto disponibili. Un caso d’uso chiave è la classificazione dei dati nel software di pianificazione delle risorse aziendali, ma questa soluzione è perfetta per una serie di progetti.

****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)**** è una sviluppatrice di software e scrittrice tecnica. Prima di dedicarsi a tempo pieno alla scrittura tecnica, è riuscita, tra le altre cose interessanti, a lavorare come programmatrice principale presso un’organizzazione di branding esperienziale inclusa nella lista delle 5000 migliori aziende secondo Inc., i cui clienti includono Samsung, Time Warner, Netflix e Sony.