8 Migliori Database Vettoriali per il 2024 Basati su Recensioni G2

Non sei sicuro quale opzione di database vettoriale scegliere?

Bene, non sei solo. Che si tratti di costruire una ricerca semantica, immergersi nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni o padroneggiare le capacità di generazione aumentata dal recupero (RAG), navigare nel territorio del software di database vettoriale può essere complicato.

Da G2, sappiamo cosa si prova. Le aziende che utilizzano database tradizionali o relazionali lottano con una montagna di dati vettoriali ad alta dimensione in continua crescita, analisi di query complesse, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e interrogazione e recupero di dati spaziali. I colli di bottiglia delle prestazioni iniziano a emergere, anche, con un'esplosione di dati ad alta dimensione dai sensori dell'internet delle cose (IoT).

Crediamo che non dovrebbe richiedere giorni per trovare un database vettoriale che offra una ricerca semantica fulminea, operazioni geometriche o funzionalità di indicizzazione spaziale, e che si integri con i sistemi esistenti.

Mi sono unito a Shalaka Joshi, il nostro esperto residente sui database vettoriali, per comprendere i dettagli di 23 soluzioni di database vettoriali basate sui dati delle recensioni di G2. Il nostro test pratico spera di aiutarti a scegliere il database vettoriale migliore per il tuo caso d'uso, che si tratti di fornire raccomandazioni personalizzate, rilevare anomalie con occhi d'aquila, raggruppare documenti o immagini simili, o eseguire il recupero di dati non strutturati basato sulla somiglianza.

Dopo aver testato a fondo ogni prodotto e le sue caratteristiche, ecco i migliori otto database vettoriali che dovresti provare nel 2024.

Come abbiamo selezionato e valutato i migliori database vettoriali?

Da G2, classifichiamo le soluzioni software utilizzando un algoritmo proprietario che considera la soddisfazione del cliente e la presenza sul mercato basata su recensioni autentiche degli utenti. I nostri analisti di ricerca di mercato e scrittori (Shalaka e io in questo caso) trascorrono settimane testando soluzioni rispetto a criteri multipli stabiliti per una categoria di software. Ti forniamo valutazioni software imparziali; questa è la differenza di G2! Non abbiamo accettato pagamenti o scambi di link per i posizionamenti dei prodotti in questa lista. Si prega di leggere la nostra Metodologia di valutazione della ricerca G2 per maggiori dettagli.

1. Pinecone: noto per l'indicizzazione, la ricerca e il recupero dei dati

Pinecone è in cima alla nostra classifica perché offre uno storage vettoriale serverless, facile da usare, supporto per grandi embedding e query più veloci. Questo database vettoriale ti consente di creare un indice in 30 secondi e garantisce una ricerca vettoriale a bassa latenza per un recupero dati più veloce. Pinecone funziona bene con i kit di sviluppo software (SDK) Python e Node software development kits (SDK). È compatibile con l'intelligenza artificiale (AI) e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) di OpenAI, Anthropic, Cohere, Hugging Face e PaLM.

Shalaka e io abbiamo apprezzato come Pinecone, come database vettoriale, sia facile da usare, offra un filtraggio efficiente dei metadati, esegua un numero maggiore di query al secondo (QPS), supporti l'elaborazione parallela e il batching, e funzioni su un'infrastruttura completamente gestita.

Cosa piace di più agli utenti:

“Pinecone è ottimo per lo storage vettoriale super semplice, e con la nuova opzione serverless, la scelta è ovvia. Lo uso da oltre un anno in produzione, e la sua offerta Sparse-Dense ha avuto un grande impatto sulla qualità del recupero (lessico pesante di dominio). I tutorial e i contenuti sul sito sono entrambi estremamente ben pensati e presentati. Le una o due volte che ho contattato il supporto, hanno chiarito i miei malintesi in modo cortese e rapido. Ma seriamente, con il serverless ora, posso offrire funzionalità incredibili agli utenti che prima erano proibitive in termini di costi.”

- Recensione di Pinecone, James R. H.

Cosa non piace agli utenti:

“Pinecone potrebbe migliorare in un paio di aree. Innanzitutto, le opzioni per l'hosting dei data center sono limitate. Ad esempio, attualmente supporta solo la regione US-east-1 per Amazon Web Services (AWS), il che può essere restrittivo. In secondo luogo, la console manca di misure di sicurezza robuste per azioni critiche. Aggiungere una verifica Multi-Factor Authentication (MFA) per eliminare indici e progetti migliorerebbe la sicurezza e prevenirebbe la perdita accidentale di dati.”

- Recensione di Pinecone, Jimmie A.

2. Zilliz: noto per la ricerca semantica

Zilliz è un database vettoriale nativo del cloud costruito su un database vettoriale open-source chiamato Milvus. Utilizza il motore di ricerca Cardinal per fornire capacità di ricerca più veloci e AUTOINDEX per l'equilibrio del richiamo.

Ciò che ci ha colpito è stata la capacità di Zilliz di gestire vettori su larga scala, raggruppare dati vettoriali utilizzando servizi cloud sicuri e gestire miliardi di vettori con integrazioni.

Cosa piace di più agli utenti:

“Mi piace che Zilliz cloud sia veloce, scalabile e affidabile. Può gestire dati vettoriali su larga scala. Zilliz è compatibile con molti framework e piattaforme, come Tensorflow e Pytorch. Fornisce anche una dashboard e un'API user-friendly per gestire e monitorare il database.”

- Recensione di Zilliz, Piyush C.

Cosa non piace agli utenti:

“Dovrebbe esserci un'opzione per ordinare gli avvisi critici in cima alla sezione della dashboard degli avvisi del progetto. Inoltre, dovrebbe esserci un'opzione per personalizzare la dashboard in base alle esigenze degli utenti.”

- Recensione di Zilliz, Rokan H.

3. Weaviate: noto per l'interrogazione dei metadati e la ricerca semantica

Weaviate è un database vettoriale open-source noto per la sua accurata indicizzazione dei dati e le capacità di filtraggio a singolo stadio. Se vuoi eliminare la codifica personalizzata, adorerai Weaviate, poiché ti consente di sviluppare più velocemente con moduli pre-costruiti. 

Ci è piaciuto come Weaviate organizzasse e indicizzasse i dati e facilitasse ricerche accurate utilizzando l'interrogazione dei metadati durante il test. 

Cosa piace di più agli utenti:

“Weaviate è user-friendly, con un'interfaccia ben progettata che facilita la navigazione. La natura intuitiva della piattaforma la rende accessibile ai principianti e agli utenti esperti. Il team di supporto clienti di Weaviate risponde rapidamente alle domande, e i forum della comunità forniscono risorse aggiuntive per la risoluzione collaborativa dei problemi. È diventato parte integrante del nostro flusso di lavoro, soprattutto per i progetti che richiedono capacità avanzate di intelligenza artificiale. La sua affidabilità e le prestazioni costanti contribuiscono al suo uso frequente nei nostri progetti di sviluppo AI. La flessibilità della piattaforma garantisce la compatibilità con varie applicazioni e casi d'uso. Il processo di implementazione è fluido.”

- Recensione di Weaviate, Rajesh M.

Cosa non piace agli utenti:

“Una sfida nell'utilizzo di Weaviate è la sua curva di apprendimento ripida, soprattutto per chi è nuovo nel campo. Richiede una buona quantità di competenze tecniche di programmazione per utilizzare appieno le sue funzionalità. Una volta raggiunto, le possibilità sono infinite!”

- Recensione di Weaviate, Maxime H.

4. PG Vector: noto per le ricerche di somiglianza

PG Vector è un'estensione del database vettoriale PostgreSQL che ti consente di memorizzare, indicizzare e interrogare dati vettoriali in Postgres. Devi installare PostgreSQL 11+, l'estensione PG Vector e un account OpenAPI per generare e memorizzare embedding vettoriali in Postgres. 

Ci è piaciuta la facilità d'uso di PG Vector, l'indicizzazione flessibile e la capacità di eseguire ricerche di somiglianza rapide.

Cosa piace di più agli utenti:

“PG Vector integra senza problemi l'apprendimento automatico in PostgreSQL. Mi consente di sbloccare una potente ricerca semantica senza rompere il mio stack di dati esistente.”

- Recensione di PG Vector, Sangeetha K.

Cosa non piace agli utenti:

“PG vector è ancora in fase di sviluppo e non è ancora pronto per la produzione; ecco perché molti bug o problemi di prestazioni influenzano la stabilità. PG vector è compatibile solo con alcune versioni di PostgreSQL. Ma ho una versione più vecchia di PostgreSQL, quindi non è compatibile!”

- Recensione di PG Vector, Kartik S.

5. Supabase: noto per le istanze Postgres

Supabase è un database vettoriale Postgres che utilizza PG Vector per memorizzare, indicizzare e accedere agli embedding vettoriali. La piattaforma ti consente anche di costruire applicazioni AI con Hugging Face e OpenAI. 

Ci è piaciuta la facilità d'uso di Supabase, soprattutto con Postgresql come database.

Cosa piace di più agli utenti:

“La cosa migliore di SupaBase sono le query che fornisce quando si cerca nel database Postgres. Offre anche un'opzione di archiviazione, dove gli utenti possono memorizzare dati senza costi. Viene fornita anche l'autenticazione, simile a Firebase. Sono diventati open-source e hanno messo il loro codice base su GitHub. Quindi, chiunque può prendere il codice e distribuire la propria app Supabase su un server di rete privato.”

- Recensione di Supabase, Ashish M.

Cosa non piace agli utenti:

“Il debug dei problemi del database è impegnativo a causa della mancanza di log facili da accedere.”

- Recensione di Supabase, Michele O.

6. DataStax: noto per la ricerca di somiglianza vettoriale

DataStax’s Astra offre un'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) facile da usare per memorizzare dati strutturati per applicazioni RAG. Astra DB è costruito su Apache Cassandra per aiutarti a memorizzare e accedere agli embedding vettoriali. 

Ciò che ci ha colpito durante il test è stata la capacità di DataStax di supportare una vasta gamma di formati di dati, eseguire la ricerca di somiglianza vettoriale senza problemi e garantire un'alta disponibilità. 

Cosa piace di più agli utenti:

“DataStax offre supporto collaborativo, accesso a funzionalità all'avanguardia e stabilità e affidabilità di livello enterprise”

- Recensione di DataStax, Abhilash S.

Cosa non piace agli utenti:

“La documentazione è un po' carente ma compensata dal supporto diretto.”

- Recensione di DataStax, Reinaldo G.

7. KX: noto per il supporto di più tipi di dati

KX’s KDB.AI integra RAG e ricerca mista per trovare approfondimenti basati su relazioni contestuali da dati semantici, letterali e di serie temporali. La piattaforma ti consente di condurre ricerche temporali, ibride, semantiche e per parole chiave per un rendering vettoriale più veloce. 

Ci è piaciuta la capacità di KX di utilizzare una sintassi minimalista e gestire i dati di serie temporali durante il nostro test. 

Cosa piace di più agli utenti:

“Sintassi concisa altamente espressiva, veloce ed efficiente, progettata in modo bello e ben considerata. La capacità di mescolare primitive di programmazione e database può portare a soluzioni eleganti. KDB Developer è un'aggiunta piacevole per EDA/charting. Le prestazioni sono veloci quanto il metallo consente, e l'uso del multicore è trasparente e facile.”

- Recensione di KX, Chris M.

Cosa non piace agli utenti:

“Il linguaggio di programmazione può essere un'arma a doppio taglio — c'è una curva di apprendimento (a volte esagerata). La curva di apprendimento è legata alla sintassi e al cambiamento di mentalità richiesto quando si passa a un linguaggio vettoriale da un background di programmazione più tradizionale. Il vantaggio è l'espressività e la produttività raggiunte quando la curva è superata.

Gli strumenti standard sono limitati: finisci per costruire molto, cosa che non devi fare con altri sistemi, ma poiché le persone amano il linguaggio e il sistema, a volte finiscono per costruire troppo, cosa che sarebbe meglio fare in altri modi.”

- Recensione di KX, Jonny P.

8. Milvus: noto per la ricerca di somiglianza nativa del cloud

Milvus è un database vettoriale scalabile e open-source ideale per memorizzare, indicizzare e gestire vettori di embedding da reti neurali artificiali e modelli di apprendimento automatico. La parte migliore è che puoi condurre ricerche di somiglianza di embedding vettoriali su grandi volumi di dati non strutturati senza tempi di inattività. 

Ci piace come Milvus abbia una comunità di utenti attiva e supporti dataset su larga scala e scenari applicativi multipli che coinvolgono ricerche di somiglianza.

Cosa piace di più agli utenti:

“Milvus ha un'architettura nativa del cloud, eccellenti prestazioni, tipi di indice ricchi e può supportare una varietà di scenari applicativi, rendendolo molto adatto per l'implementazione su larga scala nelle imprese. Il suo supporto API ricco rende conveniente costruire una piattaforma aziendale. Utilizziamo Milvus in scenari di ricerca di somiglianza di immagini, ricerca di somiglianza di video e sistemi di raccomandazione. Il nostro sistema ha migliorato significativamente le prestazioni e la stabilità con Milvus.

- Recensione di Milvus, Xingxing D.

Cosa non piace agli utenti:

“La velocità di query in modalità RESTful è più lenta rispetto alle API Python e Java. Spero che ottimizzino il metodo di richiesta RESTful.”

- Recensione di Milvus, Liu l.

Shalaka e io abbiamo anche apprezzato molto le seguenti soluzioni durante il test dei database vettoriali.

Trovare il miglior database vettoriale per il tuo caso d'uso

Quando si sceglie un database vettoriale, Shalaka e io concordiamo sul fatto che è necessario considerare la scalabilità, la velocità, il supporto della comunità, la latenza, la conformità normativa e i prezzi.

Ciò che conta anche è se stai cercando database vettoriali ospitati nel cloud o open-source come PG Vector o Milvus. In ogni caso, il tuo obiettivo è trovare un database vettoriale che offra un QPS grezzo più elevato con ricerca del vicino più prossimo approssimativa, faciliti la correzione dei bug con il supporto, presenti tipi di indice e abbia il controllo degli accessi basato sui ruoli — tutto a seconda del tuo caso d'uso e dei requisiti organizzativi. Speriamo che questa lista dei migliori database vettoriali ti avvicini di un passo alla ricerca della soluzione giusta! 

Scopri i migliori sistemi di infrastruttura AI generativa che gli utenti di database vettoriali come te utilizzano per addestrare e distribuire modelli generativi.