Requisiti: L'ultima volta abbiamo organizzato la selezione dei modelli di embedding e, quando convertiamo il modello in vettori, dobbiamo considerare il salvataggio dei vettori. Esistono molti database vettoriali, come: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025, ecc.
Cos'è un database vettoriale?
Un database vettoriale è una raccolta organizzata di embedding vettoriali che incorporano embedding vettoriali che possono essere creati, letti, aggiornati ed eliminati in qualsiasi momento. Gli embedding vettoriali rappresentano blocchi di dati, come testo o immagini, come valori numerici. Un database vettoriale è un sistema di database progettato per memorizzare e recuperare vettori ad alta dimensione. Trova rapidamente il vettore bersaglio più vicino calcolando la somiglianza tra vettori (come la somiglianza coseno, la distanza euclidea, ecc.). Questa tecnica viene spesso utilizzata per elaborare dati basati sull'embedding, come testo, immagini, rappresentazioni audio o video di caratteristiche.
Un database vettoriale è una raccolta di dati memorizzati in forma matematica. I database vettoriali rendono più facile per i modelli di machine learning ricordare input precedenti, consentendo l'utilizzo del machine learning per supportare casi d'uso come ricerca, raccomandazione e generazione di testo. I dati possono essere identificati in base a metriche di similarità piuttosto che a corrispondenze esatte, permettendo ai modelli informatici di comprendere il contesto dei dati.
Quando un cliente visita un negozio di scarpe, il venditore può consigliare scarpe simili a quelle che piacciono al cliente. Allo stesso modo, quando si acquista in un negozio e-commerce, il negozio può consigliare articoli simili sotto titoli come "Il cliente ha anche acquistato...". I database vettoriali permettono ai modelli di machine learning di identificare oggetti simili, proprio come un venditore può trovare scarpe simili e un negozio e-commerce può consigliare prodotti correlati. (In effetti, i negozi di ecommerce possono utilizzare tali modelli di machine learning per svolgere il lavoro).
In conclusione, i database vettoriali permettono ai programmi informatici di effettuare confronti, identificare relazioni e comprendere il contesto. Questo rende possibile creare programmi avanzati di intelligenza artificiale (IA) come grandi modelli linguistici (LLM).
Chroma
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Chroma è un database efficiente, basato su Python, open-source per ricerche di similarità su larga scala. È progettato per risolvere il problema delle ricerche di similarità in dataset su larga scala, specialmente quando si tratta di dati ad alta dimensione. Sono disponibili molteplici opzioni di hosting: serverless/embedded, self-hosted (client-server) e soluzioni SaaS distribuite cloud-native con modelli embedded e client-server.
Eccellente in ambienti di prototipazione e produzione. A causa della natura effimera del suo archiviaggio dati, Chroma è ideale per la prototipazione rapida degli script. Con una configurazione semplice, gli utenti possono facilmente creare collezioni e riutilizzarle, facilitando le successive aggiunte di dati. Inoltre, Chroma ha la capacità di caricare e salvare automaticamente i dati. Quando il client viene avviato, carica automaticamente i dati dell'utente; Quando chiusi, i dati vengono salvati automaticamente, semplificando notevolmente il processo di gestione dei dati. Questa caratteristica rende Chroma molto popolare durante le fasi di prototipazione e sviluppo.
Chroma ha ricevuto un round seed di finanziamenti nel maggio 2022 e un secondo round di 1.800 dollari di finanziamento.
Pro: Chroma offre ai clienti più di una dozzina di linguaggi di programmazione, può avviare rapidamente lo storage vettoriale ed è il primo database vettoriale sul mercato a offrire la modalità embedding di default. È relativamente amichevole per gli sviluppatori e facile da integrare.
Svantaggi: La funzionalità è relativamente semplice, specialmente per applicazioni che richiedono funzioni più complesse. È supportata solo la computazione CPU, il che può limitare i guadagni di prestazioni in situazioni che richiedono risorse di calcolo significative.
LanceDB
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LanceDB è un database vettoriale open-source progettato per dati di IA multimodali per memorizzare, gestire, interrogare e recuperare embedded dati multimodali su larga scala. Il suo nucleo è scritto in Rust e costruito su Lance, un formato di dati columnari che ottimizza l'accesso casuale ad alta velocità e la gestione di dataset AI come vettori, documenti e immagini. È adatto a varie applicazioni di IA che necessitano di elaborare dati vettoriali ad alta dimensione, come il riconoscimento di immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale, sistemi di raccomandazione, ecc. LanceDB offre due modalità: embedded e servizi ospitati nel cloud.
Vantaggi: LanceDB elimina la necessità di gestire i server, riducendo i costi di O&M degli sviluppatori e migliorando l'efficienza dello sviluppo. È ottimizzato per dati multimodali e supporta vari tipi di dati come immagini, testo e audio, migliorando l'efficienza del database nella gestione di dati complessi. Fornisce un'interfaccia API amichevole e strumenti di visualizzazione, permettendo agli sviluppatori di integrare e utilizzare facilmente i database.
Svantaggi: sarà lanciato solo nel 2023, che è un database molto nuovo e non è abbastanza maturo in termini di sviluppo funzionale e gestione della comunità.
PGVector
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PGVector è un'estensione basata su PostgreSQL progettata per fornire potenti capacità di archiviazione vettoriale e di intercalazione. Utilizza il linguaggio C per implementare una varietà di tipi di dati vettoriali e algoritmi, e può memorizzare e interrogare in modo efficiente gli embeddings AI espressi in vettori. PGVector supporta una ricerca precisa e approssimativa dei vicini più prossimi, consentendo un accesso rapido a punti dati simili nello spazio ad alta dimensione. Supporta inoltre una varietà di algoritmi di calcolo vettoriale e tipi di dati, come la distanza L2, il prodotto scalare e la distanza coseno, tra gli altri. È adatto a scenari in cui la funzione di ricerca vettoriale non è il nucleo del sistema, o il progetto viene rapidamente avviato nelle prime fasi iniziali.
Pro: PGVector si integra perfettamente nei database PostgreSQL esistenti, permettendo agli utenti di iniziare a utilizzare funzionalità di ricerca vettoriale senza dover migrare i database esistenti. Essendo un plugin PostgreSQL, PGVector eredita la sua affidabilità e robustezza grazie allo sviluppo e all'ottimizzazione a lungo termine di PostgreSQL, migliorando al contempo l'elaborazione della vettorizzazione.
Svantaggi: Rispetto ai database vettoriali dedicati, l'ottimizzazione delle prestazioni e dell'utilizzo delle risorse è leggermente insufficiente.
Qdrant
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Qdrant è un database vettoriale open source e un servizio ospitato nel cloud, lanciato nel 2021 e progettato per applicazioni di IA di nuova generazione. Sono fornite API comode per memorizzare, cercare e gestire i punti (cioè vettori) con payload aggiuntivi per estendere il supporto al filtraggio. I molteplici tipi di indici, inclusi gli indici di payload, gli indici a testo intero e gli indici vettoriali, gli permettono di gestire dati ad alta dimensione in modo efficiente. Inoltre, Qdrant utilizza un algoritmo HNSW personalizzato per ricerche rapide e accurate e consente il filtraggio dei risultati in base ai payload vettoriali rilevanti. Queste caratteristiche rendono Qdrant utile per reti neurali o abbinamento semantico, ricerca multifaccettata e altre applicazioni. Il punto di forza di Qdrant risiede nelle sue funzioni di ricerca semantica e di abbinamento di somiglianza, che rendono facile implementare scenari aziendali come la ricerca di immagini, voce e video, oltre a sistemi di raccomandazione.
Pro: Ottima documentazione per aiutare gli sviluppatori a iniziare facilmente con Docker. È costruita interamente in Rust e offre API che gli sviluppatori possono utilizzare tramite i suoi client Rust, Python e Golang, che sono i linguaggi più popolari tra gli sviluppatori backend oggi. Qdrant supporta varie strategie di ottimizzazione, come l'ottimizzazione degli indici e l'ottimizzazione delle query. Supporta inoltre il deployment distribuito e la scalabilità orizzontale per soddisfare le esigenze dell'elaborazione dati su larga scala.
Contro: Il progetto è relativamente nuovo e non ha abbastanza tempo per essere convalidato. Quando si risponde alla crescita del volume del business, questa può scalare solo orizzontalmente a livello di servizio. È supportata solo la static sharding. Secondo il rapporto di Zilliz, man mano che il numero di elementi di dati non strutturati nei database vettoriali aumenta, la quantità di dati memorizzati è elevata e l'efficienza delle query può essere influenzata.
Nuvola Milvus/Zilliz
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Milvus è un database vettoriale puro open-source del 2019, costruito su notevoli librerie di ricerca vettoriale come FAISS, Annoy e HNSW, ottimizzato per scenari che richiedono ricerche rapide di similarità. Zilliz Cloud è un servizio di database vettoriale cloud-native sviluppato basato su Milvus, con l'obiettivo di offrire capacità di gestione e scalabilità più comode e ad alte prestazioni. In breve, Zilliz è una versione commerciale del cloud hosting di Milvus, che rappresenta anche un modello di business più efficace nel campo dei database.
Pro: Grazie alla sua lunga esistenza nell'ecosistema dei database vettoriali, il database è molto maturo e dispone di un gran numero di algoritmi. Sono disponibili molte opzioni di indicizzazione vettoriale, ed è costruito da zero in Golang per una scalabilità estrema. A partire dal 2023, è l'unico fornitore mainstream che offre un'implementazione DiskANN valida, che si dice sia l'indicizzazione vettoriale su disco più efficiente.
Contro: Milvus sembra essere una soluzione che si impegna al massimo sulle questioni di scalabilità – è altamente scalabile tramite una combinazione di proxy, bilanciatori di carico, broker di messaggi, Kafka e Kubernetes 7, il che rende l'intero sistema molto complesso e ad alta risoluzione delle risorse. Le API lato client, come Python, non sono leggibili o intuitive come i database più recenti come Weaviate e Qdrant, che tendono a essere più focalizzati sull'esperienza dello sviluppatore. Milvus è costruito con l'idea di trasmettere dati in indici vettoriali per una scalabilità massiccia, e in molti casi Milvus sembra un po' eccessivo quando la quantità di dati non è troppo grande. Per situazioni su larga scala più statiche e rare, alternative come Qdrant o Weaviate possono essere più economiche e possono partire più rapidamente in produzione.
Altro
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Pigna:Il login del link ipertestuale è visibile.
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FAISS:Il login del link ipertestuale è visibile.、Il login del link ipertestuale è visibile.
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Riferimento:
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Pubblicato il 25-03-2025 11:29:25
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