I 7 migliori database vettoriali open-source: Faiss vs. Chroma

Poiché gli agenti e i modelli di intelligenza artificiale si basano sempre più sul recupero di dati ad alta dimensionalità, la scelta di un database vettoriale open source diventa fondamentale per l'implementazione in ambito aziendale.

Abbiamo individuato i 7 migliori database vettoriali open-source e li abbiamo confrontati in termini di scalabilità, prestazioni e implementazione di intelligenza artificiale nel mondo reale:

Criteri di selezione

Per garantire un processo di selezione mirato e in linea con i principali casi d'uso dei database vettoriali, abbiamo applicato i seguenti criteri pubblicamente verificabili:

• Oltre 10.000 stelle su GitHub
• Oltre 100 collaboratori

Nota: tutti i database vettoriali devono indicare la propria licenza.

Analisi dei 7 migliori database vettoriali open-source

Redis (Redis-Search e Redis-VSS)

L'ampia diffusione di Redis e la sua architettura in memoria lo rendono particolarmente adatto per ricerche vettoriali veloci e su larga scala, comprese le query ibride che combinano vettori e filtri.

È progettato per restituire risultati immediatamente anche con grandi volumi di dati, il che lo rende una scelta appropriata per applicazioni di intelligenza artificiale ad alta produttività, come i sistemi di raccomandazione in tempo reale o i chatbot che richiedono ricerche di similarità a bassa latenza.

Le caratteristiche principali includono:

• Ricerca vettoriale in memoria: ottimizzata per la ricerca ad alta velocità di embedding.
• Query ibride : combinano ricerche chiave-valore con la ricerca vettoriale. Redis 8.4 ha introdotto un nuovo comando FT.HYBRID che fonde i risultati delle query full-text e vettoriali tramite algoritmi di fusione del punteggio integrati (tra cui RRF e combinazione lineare). ¹

Punti di forza/unicità:

• Ideale per sistemi di raccomandazione e applicazioni di intelligenza artificiale a bassa latenza.

Figura 1: Diagramma VB di Redis. ²

Ricerca di somiglianza AI di Facebook (Faiss)

Faiss (di Facebook/Meta) è una libreria ottimizzata per le prestazioni. È in grado di gestire miliardi di vettori e di sfruttare le GPU per la ricerca, consentendo velocità di interrogazione elevate.

È ampiamente utilizzato in ambito accademico e industriale per l'integrazione di indicizzazione e ricerca del vicino più prossimo su larga scala. Faiss è ideale per progetti che necessitano di un motore altamente efficiente integrato in pipeline di machine learning/intelligenza artificiale (ad esempio, ricerche di similarità di immagini o testi su larga scala).

Nota: Faiss non è un database autonomo e non dispone di funzionalità quali la persistenza o il clustering. È più adatto a carichi di lavoro che privilegiano la velocità di elaborazione e in cui sistemi esterni possono gestire l'archiviazione e la gestione dei dati.

Le caratteristiche principali includono:

• Ricerca di similarità versatile: supporta diversi metodi per la ricerca di similarità ad alta dimensionalità (euclidea L2, prodotto scalare e coseno per vettori normalizzati).
• Indici compressi: Fornisce vettori binari e tecniche di quantizzazione per comprimere i vettori, consentendo un'archiviazione efficiente con una perdita minima di precisione.
• Strutture di indicizzazione avanzate: implementa varie strutture di indicizzazione (ad esempio, HNSW, NSG) su vettori grezzi per velocizzare le query del vicino più prossimo su grandi insiemi di dati.
• Accelerazione GPU: fornisce implementazioni GPU che sostituiscono gli indici della CPU e gestiscono automaticamente i trasferimenti di memoria.

Punti di forza/unicità:

• Scalabilità : in grado di effettuare ricerche all'interno di collezioni molto ampie di vettori grazie al supporto di indici su disco, inclusi set di dati troppo grandi per essere contenuti nella RAM.
• Utilizzo in produzione: Sviluppato da Meta AI Research, Faiss viene utilizzato in produzione per attività di ricerca di similarità e clustering su larga scala.
• Strumenti di ottimizzazione : include strumenti di valutazione e di ottimizzazione dei parametri, risultando quindi adatto sia alla sperimentazione nella ricerca che alle implementazioni in produzione.

Milvus

Milvus è una piattaforma open-source con applicazioni di intelligenza artificiale in ambito industriale e una comunità attiva. È focalizzata su ambienti di produzione (ad esempio, sistemi di raccomandazione su larga scala, ricerca di video/immagini o qualsiasi carico di lavoro di intelligenza artificiale che gestisca enormi corpus vettoriali) in cui l'utente necessita di indicizzazione e tolleranza ai guasti.

Offre funzionalità di livello enterprise (come la replica e i backup), il che lo rende particolarmente adatto ai casi d'uso dei big data.

Le caratteristiche principali includono:

• API per dati non strutturati : Fornisce un insieme di API e SDK per gestire e interrogare facilmente i dati non strutturati (embedding).
• Cloud-native e portatile: grazie alla sua architettura cloud-native, offre un'esperienza coerente in diversi ambienti, ad esempio su un laptop, un cluster locale o il cloud.
• Alta disponibilità: include replica e failover/failback, garantendo affidabilità per gli scenari di utilizzo in produzione.

Aggiornamenti recenti:

• Supporto per il filtraggio sparso: la ricerca può includere condizioni di filtraggio sparso, consentendo a Milvus di applicare filtri durante l'esecuzione della ricerca vettoriale.
• API Truncate: aggiunge un'API per cancellare rapidamente tutti i dati in una raccolta senza eliminare la raccolta stessa.
• Comportamento di sicurezza KMS/WAL: Quando una chiave KMS viene revocata, Milvus interrompe l'utilizzo del WAL (write-ahead log) che utilizza tale chiave, rafforzando la sicurezza dell'elaborazione del WAL crittografato e impedendo l'ulteriore utilizzo delle chiavi revocate.
• Ottimizzazione della ricerca a precisione mista: Milvus converte automaticamente i vettori FP32 in FP16/BF16 durante la ricerca per ridurre i costi di calcolo e di memoria e migliorare la velocità di elaborazione senza necessità di conversione manuale da parte dell'utente.

Punti di forza/unicità:

• Velocità di riferimento : Milvus dichiara latenze di ricerca dell'ordine dei millisecondi, anche per collezioni di trilioni di vettori. ³
• Ecosistema attivo: un progetto di laurea nell'ambito della LF AI & Data Foundation, che evidenzia una comunità attiva e una struttura di governance.

Figura 2: Diagramma dell'architettura Milvus ⁴

Qdrant

Qdrant è un database vettoriale open-source scritto in Rust, progettato per offrire prestazioni elevate e aggiornamenti dei dati in tempo reale. È particolarmente adatto ad applicazioni che richiedono una ricerca immediata di similarità su dati in continua evoluzione, come ad esempio i sistemi di raccomandazione in tempo reale o i servizi di intelligenza artificiale che vengono aggiornati frequentemente.

Qdrant supporta anche il filtraggio e la ricerca geospaziale. Può memorizzare i metadati del payload insieme ai vettori e applicare filtri condizionali ai risultati delle query, il che è utile per applicazioni come raccomandazioni personalizzate o ricerche basate sulla posizione.

Rappresenta un'ottima scelta quando si necessitano prestazioni ad alta velocità su larga scala, unitamente ad aggiornamenti dei dati in tempo reale nelle applicazioni di machine learning.

Le caratteristiche principali includono:

• Filtraggio: supporta l'aggiunta di metadati JSON ("payload") ai vettori e il filtraggio dei risultati di ricerca in base a tali campi (ad esempio, corrispondenze di parole chiave, intervalli numerici, filtri di geolocalizzazione).
• Ricerca vettoriale ibrida: combina la ricerca vettoriale densa con i metodi vettoriali sparsi, incorporando il punteggio delle parole chiave insieme alla similarità dell'embedding vettoriale.
• Quantizzazione vettoriale : offre opzioni di quantizzazione integrate per comprimere i vettori in memoria, riducendo l'utilizzo della RAM fino al 97%.
• Distribuito: supporta lo sharding e la replica per la scalabilità orizzontale, oltre a funzionalità come gli aggiornamenti progressivi senza tempi di inattività.
• Gestione del cluster: utilizza etichette Kubernetes personalizzate.

Aggiornamenti recenti:

• Feedback sulla pertinenza: aggiunge il supporto per meccanismi di feedback sulla pertinenza che consentono ai sistemi di ricerca di regolare la classificazione in base al feedback dell'utente o del modello per migliorare la pertinenza dei risultati.
• Registrazione degli accessi di controllo: introduce la registrazione degli accessi di controllo per registrare le operazioni API che richiedono autenticazione/autorizzazione, utile per tenere traccia degli accessi e delle modifiche ai fini della sicurezza e della conformità.
• RRF ponderato (fusione di ranghi reciproci): migliora il metodo di fusione RRF consentendo agli utenti di assegnare pesi diversi ai singoli elenchi di risultati delle query durante la loro combinazione, migliorando la qualità della fusione.

Punti di forza/unicità:

• Efficienza della memoria: la funzionalità di quantizzazione riduce significativamente l'utilizzo della RAM, consentendo di gestire set di dati più grandi direttamente dalla memoria.
• Integrazione : Fornisce un'API (REST e gRPC) per la gestione e l'interrogazione del repository vettoriale.
• Ricerca neurale: adatta ad applicazioni di ricerca semantica in cui è necessario combinare metadati e similarità vettoriale.

Figura 3: Panoramica generale dell'architettura di Qdrant. ⁵

PostgreSQL (estensione pgvector)

L'estensione pgvector introduce la ricerca di similarità vettoriale in PostgreSQL, consentendo ai team di lavorare all'interno del familiare ecosistema di Postgres. È vantaggiosa quando si desidera evitare di implementare un database vettoriale separato, ad esempio quando si aggiungono funzionalità vettoriali al database SQL esistente di un'applicazione per gestire alcuni milioni di embedding.

PostgreSQL offre funzionalità di ricerca vettoriale di base insieme alle tradizionali query SQL in un unico sistema. In pratica, pgvector è più efficace quando:

• I volumi di dati sono moderati.
• La semplicità di integrazione è più importante del raggiungimento delle massime prestazioni possibili offerte dai database vettoriali specializzati.

Le caratteristiche principali includono:

• Ricerca vettoriale basata su estensioni: utilizza pgvector per abilitare la ricerca di similarità vettoriale all'interno di PostgreSQL.
• Indicizzazione per la velocità : supporta la ricerca approssimativa del vicino più prossimo basata su IVF.
• Interrogazione : Consente query ibride che combinano la similarità vettoriale con i filtri SQL.
• Metriche di distanza comuni: supporta la distanza euclidea, il prodotto scalare e la distanza del coseno.

Punti di forza/unicità:

• Integrazione: consente di memorizzare vettori insieme a dati relazionali.
• Adozione: Compatibile con le configurazioni PostgreSQL e le librerie client esistenti.
• Ricerca esatta o approssimativa: offre opzioni di ricerca precise e ad alte prestazioni.

Cromo

Chroma è un database di embedding open-source progettato per essere leggero e di facile utilizzo per gli sviluppatori. Si presta bene a casi d'uso come la memoria per l'intelligenza artificiale conversazionale, la ricerca semantica di documenti e i sistemi di raccomandazione in fase iniziale.

La sua attenzione agli embedding linguistici e all'integrazione con framework di apprendimento automatico, inclusi strumenti come LangChain e le pipeline PyTorch, consente ai team di configurare un archivio di embedding ed eseguire query di similarità con il minimo sforzo.

Chroma è più adatto per implementare rapidamente un sistema di ricerca o di risposta a domande basato sull'intelligenza artificiale e scalarlo gradualmente, piuttosto che per supportare carichi di lavoro che richiedono miliardi di vettori fin dall'inizio.

Le caratteristiche principali includono:

• Archiviazione e metadati per l'incorporamento: progettato per archiviare vettori di embedding insieme ai relativi metadati, consentendo l'organizzazione e il recupero di dati ad alta dimensionalità.
• Generazione vettoriale integrata: supporta l'incorporamento di documenti e query (con integrazione nei modelli), consentendo casi d'uso di generazione potenziata per la ricerca semantica e il recupero delle informazioni.
• Ricerca di similarità: offre una ricerca ottimizzata sugli embedding per trovare vettori pertinenti e supporta un throughput elevato con latenza minima.
• Integrazione LLM: progettazione nativa dell'IA focalizzata sulle applicazioni LLM, che rende la conoscenza e i fatti facilmente integrabili nei flussi di lavoro LLM.

Aggiornamenti recenti:

• GroupBy (recupero raggruppato in stile analitico): consente di raggruppare i risultati della ricerca in base ai campi dei metadati (ad esempio, documento, categoria) e di restituire i risultati migliori per ciascun gruppo utilizzando funzioni di aggregazione (come MinK/MaxK) per diversificare ed eliminare i duplicati.
• Rete privata (implementazione aziendale/isolamento di rete): fornisce connettività di rete privata a Chroma Cloud (tramite AWS PrivateLink o GCP Private Service Connect), mantenendo il traffico all'interno della propria VPC ed evitando la rete Internet pubblica, migliorando la sicurezza e riducendo latenza e costi.
• Metaarray di dati (modellazione di metadati più ricca): aggiunge il supporto per array di stringhe, numeri o booleani nei campi dei metadati, consentendo attributi multivalore più ricchi (come tag o punteggi) e il filtro nativo degli array con contains()/not_contains().

Punti di forza/unicità:

• Design nativo per l'IA: l'architettura di Chroma è pensata per le applicazioni di intelligenza artificiale, semplificando lo sviluppo di app basate su LLM grazie ad API intuitive e punti di integrazione.
• Prestazioni: privilegia le operazioni a bassa latenza su grandi volumi di dati incorporati, come evidenziato dalla sua attenzione alla "velocità" nella progettazione.
• Esperienza di sviluppo : dà priorità all'esperienza di sviluppo con configurazione e utilizzo semplici, il che ha contribuito alla sua adozione.

Weaviate

Weaviate è un database vettoriale nativo del cloud che integra un grafo della conoscenza e modelli modulari di machine learning, consentendo query semantiche contestuali su dati vettoriali. È particolarmente adatto per la ricerca aziendale, la risposta a domande e altre applicazioni che necessitano di insight basati sull'intelligenza artificiale su set di dati complessi. Funziona bene quando testo o immagini sono vettorializzati e collegati a conoscenze strutturate.

Weaviate offre API GraphQL, query in tempo reale e supporto per dati multimodali, come testo e immagini . Questo lo rende efficace per la creazione di sistemi di ricerca semantica o di raccomandazione che necessitano di comprendere relazioni e significati.

La combinazione di ricerca vettoriale, capacità di filtraggio e funzionalità di grafo della conoscenza lo distingue dagli altri sistemi. Viene utilizzato nell'industria per applicazioni quali la ricerca genomica, l'automazione delle FAQ e la raccomandazione di contenuti, dove l'accuratezza contestuale è importante quanto le prestazioni.

Le caratteristiche principali includono:

• Ricerca vettoriale: afferma di essere in grado di eseguire ricerche k-NN su milioni di oggetti in pochi millisecondi. ⁶
• Architettura modulare : estensibile tramite moduli che si integrano con i servizi di modelli di apprendimento automatico (ad esempio, OpenAI, Cohere, HuggingFace).
• Funzionalità di ricerca ibrida: consentono di combinare la ricerca vettoriale con il filtro per parole chiave nella stessa query.
• Funzionalità pronte per la produzione: include funzionalità di clustering, replica, autenticazione e sicurezza per la scalabilità.

Punti di forza/unicità:

• Ricerca doppia (semantica + lessicale): supporta sia la ricerca vettoriale che la ricerca simbolica (lessicale) in un unico motore.
• Integrazione ML plug-and-play : consente la vettorializzazione del testo in tempo reale o l'utilizzo di dati pre-vettorializzati.

Che cos'è un database vettoriale?

Un database vettoriale è progettato per archiviare, indicizzare e recuperare in modo efficiente rappresentazioni vettoriali ad alta dimensionalità. Anziché organizzare le informazioni in tabelle e righe tradizionali, gestisce i dati come vettori numerici che rappresentano diversi punti dati.

I database vettoriali svolgono un ruolo chiave nell'apprendimento automatico, nei sistemi di intelligenza artificiale e nei casi d'uso di ricerca di similarità. Con un database vettoriale è possibile:

• Trova immagini o video simili, altrimenti nota come ricerca inversa (ad esempio, Google Lens)
• Memorizza gli embedding facciali e confrontali con una query per l'autenticazione o la ricerca (ad esempio, Apple Face ID).
• Identifica gli oggetti nelle immagini/video e trova le corrispondenze pertinenti

Caratteristiche principali dei database vettoriali open-source

Indicizzazione vettoriale ad alta dimensionalità

Memorizza e indicizza le rappresentazioni vettoriali (ad esempio, da testo, immagini o audio) per la ricerca di similarità.

Supporto per la ricerca di similarità

Consente di eseguire query di similarità vettoriale utilizzando metriche di distanza come la distanza euclidea, il coseno e il prodotto scalare.

Scalabilità per set di dati di grandi dimensioni

Progettato per gestire da milioni a trilioni di vettori, spesso tramite architetture distribuite o frammentate.

Funzionalità di interrogazione ibride

Combina la ricerca vettoriale con filtri strutturati come parole chiave, campi di metadati o geolocalizzazione.

API e integrazioni estensibili

Fornisce supporto REST, gRPC o SDK per l'integrazione in flussi di lavoro di machine learning e pipeline di vettorizzazione.

Accelerazione GPU (in alcuni strumenti)

Librerie come Faiss offrono supporto GPU per accelerare le ricerche di similarità su larga scala.

Metaarchiviazione dati

Consente di allegare metadati strutturati (ad esempio, payload JSON) ai vettori per un recupero filtrato o contestuale.

Quantizzazione e compressione vettoriale

Riduce l'utilizzo della memoria tramite tecniche come la quantizzazione del prodotto o la codifica binaria.

Opzioni di implementazione cloud-native

Molti strumenti supportano ambienti containerizzati e orchestrati (ad esempio, Docker, Kubernetes) con funzionalità come la replica e il failover.

Licenza aperta e contributi della comunità

Rilasciato sotto licenze open-source (ad esempio, Apache 2.0, MIT) con sviluppo attivo su GitHub e tracciamento trasparente dei problemi.

Che cosa sono le estensioni di ricerca vettoriale?

Le estensioni per la ricerca vettoriale aggiungono funzionalità di ricerca vettoriale ai database esistenti, come i database relazionali (SQL) o i database chiave-valore, senza richiedere un database vettoriale dedicato. Queste estensioni consentono agli utenti di eseguire ricerche di similarità insieme alle query tradizionali all'interno dello stesso ambiente di database.

Caratteristiche principali delle estensioni di ricerca vettoriale:

• Integrato in database esistenti: non è necessario introdurre un database vettoriale separato.
• Supporta query strutturate e vettoriali: consente di combinare la ricerca di similarità basata su vettori con filtri strutturati, join SQL e ricerche basate su metadati.
• Sfrutta le tecniche di indicizzazione esistenti: utilizza l'indicizzazione approssimativa del vicino più prossimo (ANN) all'interno dell'archiviazione del database relazionale.
• Ideale per applicazioni ibride: perfetto per aggiungere funzionalità di ricerca basate sull'intelligenza artificiale ai database aziendali esistenti.

FAQ

Collegamenti di riferimento

1.

Revamping context-oriented retrieval with hybrid search in Redis 8.4 | Redis

2.

With Redis Enterprise’s Vector Database, Superlinked is Revolutionizing Personalization

3.

Scalable and Blazing Fast Similarity Search with Milvus Vector Database - Milvus Blog

4.

Milvus vector database documentation

5.

What is Qdrant? - Qdrant

6.

Vector Search Explained | Weaviate

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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