Le migliori soluzioni di database AI per il 2026

Per portare l'IA in produzione, non basta un semplice vector store. Le tue pipeline RAG richiedono una complessa conoscenza aziendale, mentre i tuoi agenti IA devono accedere ai dati operativi in tempo reale e mantenerli aggiornati per funzionare. La sfida è chiara: occorre colmare il divario tra una ricerca IA accurata e i database transazionali tradizionali.

Il miglior database per l'IA dipende da come unisci queste funzionalità. Puoi estendere un database Postgres esistente con sistemi specializzati oppure consolidare questi carichi di lavoro all'interno di una piattaforma dati unificata. Tuttavia, ogni approccio comporta dei compromessi in termini di aggiornamento dei dati e prestazioni man mano che le applicazioni passano in produzione.

Questa guida mette a confronto 10 soluzioni di database IA in base alle capacità di ricerca e recupero, alla scalabilità serverless, alla compatibilità con Postgres, all'elevata concorrenza e alle prestazioni a bassa latenza. Esamineremo le prestazioni di ciascuna opzione rispetto a questi criteri e l'idoneità di ciascuna in base allo stack esistente e al carico di lavoro IA in produzione.

TL;DR

• Il miglior database per l'IA dipende dal tuo stack di dati e carico di lavoro attuali. Gli aspetti chiave da considerare includono le capacità di ricerca, la compatibilità con Postgres, la scalabilità serverless, la concorrenza e la latenza.
• I team che già utilizzano PostgreSQL possono usare pgvector per aggiungere la ricerca vettoriale senza introdurre un database separato. Per i carichi di lavoro incentrati sul recupero vettoriale su larga scala, database dedicati come Pinecone, Qdrant, Milvus e Weaviate offrono funzionalità di ricerca appositamente progettate.
• MongoDB Atlas Vector Search e Redis Vector sono ottime opzioni quando il recupero vettoriale deve rimanere vicino ai dati applicativi già archiviati in quegli ecosistemi.
• Se hai bisogno di Postgres transazionale e ricerca IA insieme ad analytics, data engineering e machine learning, Lakebase unisce questi carichi di lavoro all'interno della piattaforma Databricks.

Che cos'è una soluzione di database IA?

Un database per l'IA è un database progettato per archiviare, recuperare e servire i dati usati dalle applicazioni IA. Questi possono includere embedding vettoriali per la ricerca semantica, contenuti non strutturati recuperati da sistemi Retrieval-Augmented Generation (RAG) e dati operativi che gli agenti IA leggono e aggiornano mentre eseguono i propri compiti.

I database per l'IA estendono le funzionalità dei database tradizionali con caratteristiche progettate per i modelli di recupero dell'IA, come la ricerca vettoriale, la ricerca full-text e la ricerca ibrida. A seconda dell'architettura, possono specializzarsi nel recupero vettoriale ad alte prestazioni o combinare la ricerca IA con dati relazionali e operazioni transazionali. Ciò consente alle applicazioni di recuperare il contesto pertinente mantenendo tali dati vicini ai sistemi in cui vengono archiviati e aggiornati.

Categorie di soluzioni di database IA

Le soluzioni presentate in questa guida rientrano generalmente in due categorie in base al modo in cui archiviano e recuperano i dati:

• Database vettoriali: questi database sono appositamente progettati per archiviare, indicizzare e cercare embedding vettoriali su larga scala. Soluzioni come Pinecone, Milvus, Weaviate e Qdrant sono pensate principalmente per la ricerca semantica e di similarità, rendendole ideali per carichi di lavoro ad alto consumo di recupero come RAG e sistemi di raccomandazione.
• Database relazionali con funzionalità di ricerca IA: queste soluzioni aggiungono capacità di ricerca vettoriale e altre funzionalità IA ai sistemi di database relazionali. PostgreSQL con pgvector e Lakebase Postgres, ad esempio, consentono di combinare il recupero IA con dati strutturati e operazioni transazionali senza dover gestire un database vettoriale separato.

Questa guida mette a confronto entrambi gli approcci per aiutarti a determinare quando è opportuno usare un database vettoriale specializzato e quando invece è meglio conservare i dati operativi e di IA all'interno di un database relazionale.

Come abbiamo valutato queste soluzioni di database IA

Le sole elevate prestazioni nella ricerca vettoriale non bastano a determinare se un database funzionerà bene in produzione. È necessario considerare anche come si adatta alle variazioni di scala, come si integra con lo stack di dati esistente, come gestisce i carichi di lavoro concorrenti e come si inserisce nell'architettura dati complessiva. Abbiamo valutato ciascuna soluzione in base ai seguenti criteri:

• Capacità di ricerca: abbiamo considerato i metodi di recupero supportati da ciascun database, tra cui la ricerca vettoriale, full-text e ibrida. Questo aspetto è importante quando l'applicazione deve combinare la similarità semantica con il recupero per parole chiave o strutturato.
• Serverless: un database serverless elimina la necessità di effettuare il provisioning e gestire l'infrastruttura del database. Questo può ridurre i costi operativi e semplificare la creazione e l'esecuzione di database per applicazioni IA senza doversi occupare dei server sottostanti.
• Elasticità: abbiamo valutato la capacità di ciascuna soluzione di scalare le risorse di calcolo in base alle variazioni della domanda, inclusa la possibilità di ridurre le risorse quando l'attività diminuisce. L'elasticità è particolarmente utile per i carichi di lavoro IA con traffico imprevedibile o attività degli agenti variabile.
• Compatibilità con Postgres: abbiamo considerato se ciascuna soluzione supporta PostgreSQL e il relativo ecosistema di strumenti SQL, driver, ORM e flussi di lavoro operativi. Per i team che utilizzano già Postgres, la compatibilità può ridurre l'impegno di migrazione ed evitare l'introduzione di un livello dati del tutto nuovo.
• Elevata concorrenza: le applicazioni IA in produzione possono avere molti utenti, agenti e servizi che accedono ai dati contemporaneamente. Abbiamo valutato la modalità con cui ciascuna soluzione gestisce letture e scritture concorrenti all'aumentare dei carichi di lavoro.
• Bassa latenza: abbiamo valutato la rapidità con cui ciascuna soluzione restituisce i risultati per carichi di lavoro sensibili alla latenza. Ciò è particolarmente importante quando si verificano più chiamate al database o di recupero all'interno di un singolo ciclo di esecuzione dell'agente.
• Governance unificata: abbiamo considerato il modo in cui ogni soluzione gestisce l'accesso e la governance man mano che le applicazioni IA utilizzano dati su più sistemi. La governance centralizzata può ridurre la necessità di gestire autorizzazioni e criteri separati per ogni database specializzato aggiunto all'architettura.
• Integrazione con l'analytics: abbiamo valutato la facilità con cui i dati operativi e delle applicazioni IA possono connettersi ai sistemi di analytics per l'arricchimento e l'analisi a valle. Un'integrazione più stretta può ridurre lo spostamento dei dati e rendere i dati applicativi correnti più facilmente disponibili per i flussi di lavoro di analytics e IA.

Nel loro insieme, questi criteri offrono una visione più ampia dell'idoneità di ciascun database per l'uso in produzione, al di là delle sole prestazioni nella ricerca vettoriale.

Confronto tra le soluzioni di database IA

Nella tabella seguente viene presentato un confronto affiancato di ciascuna soluzione in base ai principali criteri di produzione identificati sopra:

Databricks Lakebase

Databricks Lakebase è un database Postgres serverless progettato per applicazioni operative e di intelligenza artificiale sulla piattaforma Databricks Data Intelligence Platform. Avvicina i dati transazionali ai carichi di lavoro di analytics e AI, riducendo la necessità di mantenere sistemi separati e pipeline di sincronizzazione tra dati operativi e analitici.

Caso d'uso ideale: Lakebase è ideale per i team che necessitano di Postgres transazionale affiancato a ricerca AI, analytics e machine learning. È particolarmente utile quando gli agenti devono recuperare contesto e leggere o aggiornare continuamente i dati operativi all'interno dello stesso ambiente dati generale.

Caratteristiche principali

• Architettura serverless ed elastica: Lakebase elimina la necessità di orchestrare l'infrastruttura del database e separa la capacità di calcolo dall'archiviazione. Il calcolo può scalare in base alla domanda del carico di lavoro, rendendolo adatto per applicazioni con traffico variabile o imprevedibile.
• Compatibilità con Postgres: Lakebase supporta la sintassi, i driver, gli ORM e gli strumenti PostgreSQL già noti, consentendo di creare applicazioni AI senza dover adottare una nuova interfaccia di database.
• Ricerca AI: Lakebase supporta la ricerca vettoriale, full-text e ibrida insieme alle query relazionali. Le sue funzionalità di ricerca vettoriale sono compatibili con pgvector, consentendo di combinare il recupero semantico con dati applicativi strutturati e transazionali.
• Integrazione e governance Databricks: Lakebase connette i dati operativi con l'ampio ambiente Databricks, consentendo ai dati applicativi di partecipare ai workflow analitici e AI sfruttando le funzionalità di governance di Databricks.
• Prestazioni di scrittura: Lakebase offre un throughput di scrittura fino a 5 volte superiore, una latenza read tail p99 2 volte inferiore e il 94% di traffico Write-Ahead Log (WAL) in meno rispetto alla precedente architettura Lakebase. Il suo livello di calcolo stateless invia i record WAL in streaming verso lo storage distribuito, supportando applicazioni in cui agenti e utenti aggiornano di frequente lo stato operativo.
• Elevata concorrenza e bassa latenza: Lakebase separa il calcolo dallo storage in modo che le risorse di calcolo possano rispondere alle richieste del carico di lavoro. Questa architettura è progettata per carichi di lavoro transazionali concorrenti e per l'accesso a bassa latenza richiesto dalle applicazioni in produzione.

Svantaggi

• I principali vantaggi di integrazione di Lakebase si applicano ai team che utilizzano già l'ecosistema Databricks.
• I database vettoriali dedicati possono essere una scelta più semplice per carichi di lavoro incentrati esclusivamente sul recupero vettoriale su larga scala.

Pinecone

Pinecone è un database vettoriale completamente gestito progettato per l'archiviazione, l'indicizzazione e il recupero di embedding vettoriali su larga scala. È pensato per carichi di lavoro di recupero AI come la ricerca semantica e la RAG, con un'infrastruttura serverless che elimina la necessità di configurare o gestire cluster di database.

Caso d'uso ideale: Pinecone è ideale per i team che necessitano di un database vettoriale gestito e dedicato per la ricerca semantica su larga scala e RAG.

Caratteristiche principali

• Ricerca vettoriale e ibrida: Pinecone supporta la ricerca vettoriale densa e il recupero ibrido che combina la ricerca semantica e lessicale. Il filtraggio dei metadati consente di affinare ulteriormente i risultati utilizzando gli attributi associati ai record archiviati.
• Architettura serverless ed elastica: Pinecone gestisce l'infrastruttura sottostante e separa lo storage dall'esecuzione delle query. Le risorse possono scalare in base alla domanda, rendendolo adatto per applicazioni con carichi di lavoro di recupero variabili.
• Elevata concorrenza e bassa latenza: Pinecone è progettato per il recupero vettoriale ad alto throughput e fornisce opzioni per scalare la capacità di lettura per i carichi di lavoro che richiedono prestazioni più prevedibili.

Svantaggi

• I dati applicativi relazionali e transazionali richiedono in genere un database separato.
• Non offre compatibilità con PostgreSQL né consente ai team di riutilizzare i workflow SQL esistenti.
• L'introduzione di un database vettoriale separato può richiedere ulteriore sincronizzazione dei dati, governance e integrazione con i sistemi di analytics.

Weaviate

Weaviate è un database vettoriale open source progettato per la ricerca semantica e ibrida. Archivia oggetti insieme ai relativi embedding vettoriali e supporta il filtraggio dei metadati, consentendo alle applicazioni di combinare il recupero semantico con condizioni strutturate. I team possono utilizzare Weaviate come servizio cloud gestito o distribuirlo all'interno della propria infrastruttura.

Caso d'uso ideale: Weaviate è ideale per i team che sviluppano applicazioni di RAG, ricerca semantica e recupero delle conoscenze che richiedono funzionalità di ricerca flessibili e la possibilità di scegliere tra una distribuzione gestita o self-hosted.

Caratteristiche principali

• Ricerca vettoriale e ibrida: Weaviate combina la ricerca vettoriale con la ricerca basata su parole chiave BM25 e supporta il filtraggio dei metadati, consentendo alle applicazioni di bilanciare la somiglianza semantica con il recupero di termini esatti.
• Distribuzione gestita e self-hosted: Weaviate Cloud offre un'opzione di distribuzione gestita, mentre le distribuzioni open source offrono ai team un maggiore controllo sulla propria infrastruttura e configurazione.
• Elevata concorrenza e bassa latenza: Weaviate supporta carichi di lavoro vettoriali distribuiti attraverso lo scaling orizzontale e lo sharding. Le prestazioni di recupero dipendono da fattori quali le dimensioni del set di dati, la configurazione degli indici, l'infrastruttura e la complessità delle query.
• Vettorizzazione integrata: Weaviate può connettersi con provider di embedding per generare rappresentazioni vettoriali durante l'ingestione dei dati, riducendo la necessità di mantenere una pipeline di vettorizzazione separata.

Svantaggi

• Non offre compatibilità con PostgreSQL, pertanto i workflow e gli strumenti PostgreSQL esistenti non si trasferiscono direttamente.
• Le distribuzioni self-hosted possono comportare ulteriori responsabilità infrastrutturali e operative.
• Le applicazioni che richiedono query relazionali complesse o carichi di lavoro transazionali potrebbero comunque necessitare di un database operativo separato.
• L'uso di Weaviate affiancato a database operativi e analitici può comportare requisiti aggiuntivi di sincronizzazione dei dati, governance e integrazione.

PostgreSQL + pgvector

pgvector è un'estensione open source per PostgreSQL che aggiunge la ricerca di somiglianza vettoriale a Postgres. Consente di archiviare ed eseguire query sugli embedding vettoriali insieme ai dati relazionali e transazionali esistenti utilizzando lo stesso database e i medesimi workflow SQL.

Caso d'uso ideale: PostgreSQL + pgvector è ideale per i team che utilizzano già Postgres e desiderano aggiungere la ricerca semantica o la RAG senza introdurre un database vettoriale separato.

Caratteristiche principali

• Ricerca vettoriale: pgvector supporta la ricerca dei vicini più prossimi esatta e approssimata, inclusi gli indici HNSW e IVFFlat. Le query vettoriali possono anche essere combinate con il filtraggio PostgreSQL e altre operazioni SQL.
• Nativo per Postgres: Poiché pgvector funziona come estensione di PostgreSQL, puoi continuare a utilizzare l'interfaccia SQL, le transazioni, i driver, gli ORM e gli altri strumenti PostgreSQL già noti, aggiungendo al contempo il recupero vettoriale.
• Flessibilità di deployment: PostgreSQL + pgvector può essere eseguito ovunque il tuo ambiente PostgreSQL supporti l'estensione. Le funzionalità serverless e di scalabilità elastica dipendono dal provider del database e dal modello di deployment scelto.
• Dati relazionali e vettoriali: Gli embedding possono risiedere insieme ai dati dell'applicazione in PostgreSQL, consentendo di combinare il recupero semantico con query strutturate e operazioni transazionali.

Contro

• La ricerca vettoriale e i workload transazionali condividono le risorse del database, generando possibili contese di risorse al crescere di uno dei due workload.
• La scalabilità di workload vettoriali di grandi dimensioni potrebbe richiedere indicizzazione, partizionamento e ottimizzazione dell'infrastruttura aggiuntivi.
• La scalabilità serverless, l'elasticità, la governance e l'integrazione degli analytics dipendono in gran parte dalla piattaforma PostgreSQL e dall'infrastruttura circostante piuttosto che da pgvector stesso.

Milvus

Milvus è un database vettoriale open source progettato per la ricerca di similarità su grande scala. La sua architettura distribuita separa i componenti di archiviazione, query, indicizzazione ed elaborazione dati, consentendo ai team di scalare indipendentemente le diverse parti di un workload di recupero vettoriale.

Caso d'uso ideale: Milvus è la soluzione ideale per i team che eseguono workload di ricerca vettoriale o RAG su grande scala e che necessitano di scalabilità distribuita e di un maggiore controllo sul proprio deployment.

Caratteristiche principali

• Ricerca vettoriale su scala: Milvus è progettato appositamente per la ricerca di similarità in ampie raccolte di embedding vettoriali e supporta molteplici strategie di indicizzazione dei vicini più prossimi approssimati per soddisfare diversi requisiti di prestazioni e risorse.
• Architettura distribuita: I servizi di query, indicizzazione, archiviazione ed elaborazione dati possono scalare in modo indipendente, consentendo ai team di allocare le risorse in base alle esigenze del proprio workload di recupero.
• Deployment gestito e self-hosted: Milvus può essere distribuito all'interno della propria infrastruttura, mentre Zilliz Cloud offre opzioni gestite e serverless per i team che non desiderano gestire autonomamente i cluster sottostanti.
• Elevata concorrenza e bassa latenza: La sua architettura distribuita è progettata per supportare ricerche vettoriali ad alto throughput tra workload concorrenti. La latenza effettiva dipende da fattori quali il tipo di indice, le dimensioni del dataset, l'hardware, il filtraggio e la configurazione di deployment.
• Accelerazione GPU: Milvus supporta l'indicizzazione e la ricerca accelerate da GPU, offrendo ai team un'ulteriore opzione per migliorare le prestazioni nei workload vettoriali ad alto carico computazionale.

Svantaggi

• I deployment distribuiti self-hosted possono introdurre una notevole complessità infrastrutturale e operativa.
• Milvus utilizza un'architettura e API proprie anziché PostgreSQL, quindi i workflow e gli strumenti Postgres esistenti non si trasferiscono direttamente.
• Le applicazioni che richiedono anche transazioni relazionali potrebbero necessitare di un database operativo separato.
• L'esecuzione di Milvus insieme a sistemi operativi e analitici può comportare requisiti aggiuntivi di sincronizzazione dei dati, governance e integrazione.

Qdrant

Qdrant è un database vettoriale open source scritto in Rust e progettato per la ricerca di similarità vettoriale con filtraggio di metadati strutturati. Supporta il recupero semantico e ibrido per le applicazioni AI e può essere distribuito tramite Qdrant Cloud o all'interno della propria infrastruttura.

Caso d'uso ideale: Qdrant è la soluzione ideale per i team che sviluppano applicazioni di RAG e ricerca semantica che necessitano di un recupero vettoriale flessibile, filtraggio avanzato dei metadati e della possibilità di scegliere tra deployment gestito e self-hosted.

Caratteristiche principali

• Ricerca e filtraggio vettoriale: Qdrant combina la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio su dati di payload strutturati, consentendo alle applicazioni di affinare i risultati semantici utilizzando metadati e altre condizioni.
• Recupero ibrido e multistadio: Qdrant supporta strategie di recupero che combinano vettori densi e sparsi, query multiple e approcci di reranking. Ciò offre ai team grande flessibilità nella creazione di pipeline di recupero che richiedono più della semplice similarità vettoriale di base.
• Deployment gestito e self-hosted: Qdrant Cloud fornisce un'opzione gestita, mentre i deployment open source consentono ai team di eseguire il database all'interno della propria infrastruttura.
• Elevata concorrenza e bassa latenza: Qdrant è progettato per il recupero vettoriale ad alto throughput e supporta la scalabilità distribuita mediante sharding e replicazione. Le prestazioni effettive dipendono dalle dimensioni del dataset, dalla configurazione dell'indice, dal filtraggio, dall'hardware e dall'architettura di deployment.
• Integrazione basata su API: Qdrant fornisce interfacce REST e gRPC insieme a librerie client per integrare il recupero vettoriale nelle applicazioni AI.

Svantaggi

• Non offre compatibilità con PostgreSQL, pertanto i workflow SQL e gli strumenti Postgres esistenti non si trasferiscono direttamente.
• Le applicazioni che richiedono transazioni relazionali avranno generalmente bisogno di un database operativo separato.
• I deployment distribuiti self-hosted richiedono un'ulteriore gestione dell'infrastruttura e un'ottimizzazione mirata.

Redis Vector

Redis Vector aggiunge la ricerca vettoriale a Redis, consentendo alle applicazioni di archiviare e recuperare gli embedding insieme ai dati operativi a cui si accede di frequente. È progettato per i workload AI sensibili alla latenza in cui il recupero vettoriale deve avvenire vicino allo stato dell'applicazione, ai dati in cache o ad altri dati già archiviati in Redis.

Caso d'uso ideale: Redis Vector è la soluzione ideale per i team che utilizzano già Redis e desiderano aggiungere funzionalità di ricerca semantica, RAG o raccomandazione senza introdurre un vector store separato.

Caratteristiche principali

• Ricerca e filtraggio vettoriale: Redis supporta la ricerca di similarità vettoriale insieme al filtraggio su altri campi indicizzati, consentendo alle applicazioni di combinare il recupero semantico con condizioni strutturate.
• Indici vettoriali multipli: Redis supporta HNSW per la ricerca dei vicini più prossimi approssimati e FLAT per la ricerca vettoriale esatta, offrendo ai team diversi compromessi tra velocità di recupero, utilizzo delle risorse e recall.
• Deployment gestito e self-managed: Redis Cloud fornisce un'infrastruttura gestita, mentre Redis può essere distribuito e gestito anche all'interno del proprio ambiente.
• Elevata concorrenza e bassa latenza: Redis è progettato per un accesso ai dati ad alto throughput e a bassa latenza, rendendo la ricerca vettoriale adatta per applicazioni in cui il recupero avviene all'interno di percorsi di richiesta sensibili alla latenza.
• Integrazione dei dati operativi: Gli embedding vettoriali possono risiedere insieme ad altre strutture dati di Redis, consentendo al recupero AI di rimanere vicino ai dati dell'applicazione che cambiano di frequente.

Svantaggi

• Non offre compatibilità con PostgreSQL, pertanto i team non possono riutilizzare direttamente l'interfaccia SQL e gli strumenti di PostgreSQL.
• Le applicazioni che richiedono query relazionali complesse o relazioni transazionali potrebbero comunque necessitare di un database operativo separato.
• I team che non utilizzano già Redis introducono un altro modello di dati e sistema operativo nella propria architettura.
• L'utilizzo di Redis insieme a sistemi transazionali e analitici separati può aggiungere requisiti di sincronizzazione, governance e integrazione.

Actian VectorAI DB

Actian VectorAI DB è un database progettato per combinare dati relazionali con ricerca vettoriale e analisi orientate all'IA. A differenza dei database vettoriali focalizzati principalmente sul retrieval in cloud, supporta la distribuzione in ambienti cloud, on-premise, locali ed edge, consentendo alle applicazioni di eseguire ricerche vettoriali più vicino al luogo in cui vengono generati i dati.

Caso d'uso ideale: Actian VectorAI DB è ideale per le applicazioni che necessitano del retrieval vettoriale insieme a dati aziendali strutturati, soprattutto quando la flessibilità di distribuzione è un aspetto importante. Il supporto per ambienti locali ed edge lo rende particolarmente indicato anche per applicazioni industriali, manifatturiere e di altro tipo che devono eseguire il retrieval mediante IA più vicino ai dispositivi o alle fonti di dati.

Caratteristiche principali

• Ricerca relazionale e vettoriale: Actian VectorAI DB supporta query relazionali e ricerca di similarità vettoriale nello stesso database, consentendo alle applicazioni di lavorare con dati strutturati ed embedding senza dover gestire repository separati per ciascuno.
• Distribuzione flessibile: Il database può essere eseguito in ambienti cloud, on-premise, locali ed edge, offrendo ai team un maggiore controllo sul luogo di esecuzione dei dati IA e dei carichi di lavoro di retrieval.
• Supporto edge: Il suo modello di distribuzione estende il retrieval vettoriale ad ambienti embedded e con risorse limitate, rendendolo adatto per applicazioni che non possono basarsi esclusivamente su un'infrastruttura cloud centralizzata.
• Indicizzazione vettoriale: Actian VectorAI DB supporta la ricerca approximate nearest neighbor e tecniche di indicizzazione come HNSW per il retrieval per similarità.
• Interfaccia SQL: Il database fornisce un accesso basato su SQL ai dati relazionali e vettoriali, sebbene non offra la compatibilità con PostgreSQL.

Svantaggi

• Non offre la compatibilità con PostgreSQL, quindi gli strumenti Postgres esistenti, gli ORM, le estensioni e i workflow potrebbero richiedere modifiche.
• Presenta un ecosistema e un'esperienza con i carichi di lavoro su database vettoriali più ridotti rispetto alle opzioni più affermate in questo confronto.
• I team che cercano principalmente un servizio vettoriale cloud gestito potrebbero trovare le piattaforme specializzate più semplici per quel caso d'uso.

MongoDB Atlas Vector Search

MongoDB Atlas Vector Search aggiunge il retrieval vettoriale a MongoDB Atlas, consentendo alle applicazioni di memorizzare gli embedding insieme ai dati dei documenti esistenti. Questo permette ai team di aggiungere la ricerca semantica e ibrida alle applicazioni già basate su MongoDB senza dover introdurre un database vettoriale separato.

Caso d'uso ideale: MongoDB Atlas Vector Search è la soluzione ideale per i team che utilizzano già MongoDB Atlas e desiderano aggiungere funzionalità di ricerca semantica, RAG o raccomandazione, mantenendo al contempo gli embedding e i dati applicativi nello stesso database.

Caratteristiche principali

• Ricerca vettoriale e ibrida: Atlas Vector Search supporta il retrieval semantico e può combinare la ricerca vettoriale con altre funzionalità di ricerca e filtraggio, consentendo alle applicazioni di recuperare i risultati sfruttando sia il significato sia i dati strutturati dei documenti.
• Infrastruttura gestita: Poiché Vector Search è integrato con MongoDB Atlas, i team possono utilizzare un'infrastruttura di database gestita anziché distribuire e gestire un sistema di ricerca vettoriale separato.
• Storage nativo per i documenti: Gli embedding possono essere memorizzati insieme ai dati applicativi e ai metadati nei documenti MongoDB, mantenendo le informazioni utilizzate per il retrieval vicine ai relativi dati sorgente.
• Elevata concorrenza e bassa latenza: Atlas è progettato per i carichi di lavoro delle applicazioni in produzione e può scalare in distribuzioni distribuite. Le prestazioni della ricerca vettoriale dipendono da fattori quali la dimensione del dataset, la configurazione dell'indice, il filtraggio, il carico di lavoro e la configurazione di distribuzione.
• Integrazione con MongoDB: I team che utilizzano già MongoDB possono aggiungere il retrieval vettoriale senza dover adottare un'architettura di database separata o gestire un vector store aggiuntivo.

Svantaggi

• I suoi maggiori vantaggi architetturali si applicano ai team che già utilizzano MongoDB Atlas.
• Non offre la compatibilità con PostgreSQL, quindi gli strumenti PostgreSQL e i workflow SQL non sono direttamente trasferibili.
• I team che necessitano solo di un retrieval vettoriale specializzato potrebbero preferire un database vettoriale dedicato che offra una maggiore flessibilità specifica per il retrieval.
• Le organizzazioni che utilizzano piattaforme di analytics o governance separate potrebbero comunque necessitare di un'ulteriore integrazione tra MongoDB e tali sistemi.

Chroma

Chroma è un database open source progettato per la memorizzazione e il retrieval dei dati utilizzati dalle applicazioni IA. Supporta la ricerca vettoriale, full-text e sui metadati, ed è sviluppato attorno a un'interfaccia intuitiva per gli sviluppatori volta alla creazione di applicazioni di ricerca semantica e RAG. I team possono eseguire Chroma in locale o utilizzare Chroma Cloud come infrastruttura gestita.

Caso d'uso ideale: Chroma è ideale per gli sviluppatori e i team che cercano un modo semplice per aggiungere il retrieval vettoriale alle applicazioni IA senza dover gestire un database vettoriale distribuito più complesso. È particolarmente utile per le applicazioni RAG e di ricerca semantica in cui la facilità di sviluppo e di integrazione costituiscono una priorità.

Caratteristiche principali

• Ricerca vettoriale, full-text e sui metadati: Chroma supporta molteplici metodi di retrieval all'interno dello stesso sistema, consentendo alle applicazioni di combinare la similarità semantica con la ricerca per parole chiave e il filtraggio dei metadati.
• Distribuzione gestita e locale: Chroma Cloud fornisce un'infrastruttura gestita, ma Chroma può anche essere eseguito in locale per lo sviluppo o distribuito all'interno del proprio ambiente.
• API orientata agli sviluppatori: Chroma mette a disposizione un'interfaccia accessibile per memorizzare gli embedding, associare metadati e interrogare i dati delle applicazioni IA, senza richiedere agli sviluppatori la gestione di infrastrutture vettoriali di livello inferiore.
• Integrazioni con framework IA: Chroma si integra con i più diffusi framework di sviluppo IA come LangChain e LlamaIndex, semplificando l'incorporamento del retrieval nei workflow RAG esistenti.
• Retrieval in produzione: Chroma supporta le applicazioni IA in produzione, ma i team con requisiti elevati in termini di concorrenza, scala o latenza dovrebbero effettuare dei benchmark rispetto ai propri carichi di lavoro e alle specifiche configurazioni di distribuzione.

Svantaggi

• Non offre la compatibilità con PostgreSQL, quindi i workflow e gli strumenti PostgreSQL esistenti non si trasferiscono direttamente.
• Le applicazioni che richiedono transazioni relazionali avranno generalmente bisogno di un database operativo separato.
• I team con requisiti altamente specializzati in materia di scalabilità distribuita o prestazioni potrebbero preferire database vettoriali che offrono un maggiore controllo sull'infrastruttura e sull'indicizzazione.
• L'utilizzo di Chroma affiancato a database operativi e analitici può introdurre requisiti aggiuntivi di sincronizzazione, governance e integrazione.

Come scegliere la giusta soluzione di database per l'IA

Il database per l'IA più adatto dipende dal ruolo che deve svolgere all'interno dell'applicazione e dell'architettura dati esistente. Utilizza le seguenti domande per restringere le opzioni.

1. Di che tipo di ricerca ha bisogno la tua applicazione?

Inizia dai pattern di retrieval effettivamente utilizzati dalla tua applicazione. Se il carico di lavoro consiste principalmente nella ricerca per similarità semantica sugli embedding, un database vettoriale dedicato come Pinecone, Qdrant, Milvus o Weaviate potrebbe essere una scelta naturale.

Se la tua applicazione necessita anche di ricerca per parole chiave, filtraggio di metadati, query relazionali o operazioni transazionali, considera quanti sistemi separati sarebbero necessari per supportare tali pattern. Soluzioni come PostgreSQL + pgvector e Lakebase consentono al retrieval vettoriale di operare affiancato ai dati relazionali, mentre altri database offrono diverse combinazioni di ricerca vettoriale, full-text e ibrida.

2. Hai bisogno della compatibilità con Postgres?

Se la tua applicazione è già basata su PostgreSQL, pgvector offre un modo semplice per aggiungere la ricerca vettoriale mantenendo inalterati le query SQL, i driver, gli ORM e i workflow operativi esistenti.

Lakebase è un'opzione più solida quando hai bisogno di Postgres serverless per carichi di lavoro operativi di AI nell'intero ambiente Databricks.

3. Quanto varia il tuo carico di lavoro?

Considera sia il traffico normale sia le variazioni drastiche della domanda nel tempo. Le applicazioni con traffico imprevedibile, attività intermittente degli agenti o picchi improvvisi di utilizzo possono trarre beneficio da un'infrastruttura che scala automaticamente anziché richiedere il provisioning di capacità per la domanda di picco.

4. Quali sono i tuoi requisiti di concorrenza e latenza?

Considera quanti utenti, agenti, servizi e processi in background potrebbero accedere al database contemporaneamente e quanta latenza ogni operazione del database può aggiungere all'applicazione.

Questi requisiti sono ancora più importanti per le applicazioni basate su agenti, poiché una singola esecuzione può comportare più recuperi, letture e scritture. Piuttosto che affidarsi alla latenza nominale indicata per un database, valuta le prestazioni con un carico di lavoro simile al tuo, includendo dimensioni del dataset, configurazione degli indici, filtraggio, operazioni concorrenti e modelli di lettura/scrittura.

5. Dove devono andare i tuoi dati operativi nella fase successiva?

I dati delle applicazioni di AI raramente rimangono isolati all'interno del database di serving. Le interazioni degli agenti, lo stato dell'applicazione, i risultati di recupero e altri dati operativi potrebbero infine essere utilizzati per analisi, sviluppo dei modelli, monitoraggio o arricchimento dei dati.

Valuta la facilità con cui ciascun database si connette a tali sistemi a valle. L'aggiunta di un database vettoriale specializzato può essere utile quando il recupero è il requisito primario, ma potrebbe anche introdurre un'altra pipeline di dati se le stesse informazioni devono spostarsi tra sistemi operativi, di recupero e analitici.

6. Come gestirai la governance dei dati nell'intera architettura?

Ogni database aggiuntivo può introdurre un altro set di autorizzazioni, criteri di accesso, credenziali e flussi di lavoro di governance. Valuta se puoi gestire la governance insieme al resto del tuo ambiente dati o se l'adozione di un database specializzato crea un limite di sicurezza e un confine di governance aggiuntivi.

Conclusione

La scelta di un database di AI dipende dalla tua architettura. I database vettoriali dedicati come Pinecone, Weaviate, Milvus e Qdrant sono ideali per il recupero vettoriale su larga scala, mentre pgvector è un'opzione semplice per aggiungere la ricerca vettoriale a un database PostgreSQL esistente.

Per le applicazioni che necessitano anche di Postgres transazionale, infrastruttura elastica, ricerca AI e integrazione con l'analisi, il mantenimento di sistemi separati può comportare un sovraccarico di sincronizzazione e governance. Databricks Lakebase unisce questi carichi di lavoro, rendendolo un'ottima scelta per i team che sviluppano applicazioni di AI in produzione su Databricks.

Domande frequenti

Qual è il miglior database di AI?

Il miglior database di AI dipende dal carico di lavoro e dallo stack di dati esistente. I database vettoriali dedicati come Pinecone, Qdrant, Milvus e Weaviate sono opzioni valide quando il recupero vettoriale specializzato è il requisito principale. PostgreSQL con pgvector è la scelta naturale per i team che desiderano aggiungere la ricerca vettoriale a un database Postgres esistente. Per i team che utilizzano Databricks e hanno bisogno di Postgres transazionale insieme a ricerca AI, analisi e dati aziendali sottoposti a governance, Lakebase offre un'opzione maggiormente integrata.

Quali sono i database di AI più popolari?

Tra le opzioni di database di AI più diffuse figurano database vettoriali dedicati come Pinecone, Qdrant, Milvus, Weaviate e Chroma, oltre a database consolidati che hanno aggiunto funzionalità di recupero vettoriale, tra cui PostgreSQL con pgvector, MongoDB Atlas Vector Search e Redis Vector. Databricks Lakebase offre un altro approccio combinando Postgres serverless con funzionalità di ricerca e integrazione con l'ampia piattaforma Databricks.

La scelta giusta dipende meno dalla popolarità e più dalla necessità di un recupero vettoriale specializzato, transazioni relazionali, compatibilità con un ecosistema di database esistente o un'integrazione più stretta con i carichi di lavoro analitici e di AI.

L'AI può gestire un database?

L'AI può assistere nelle attività di amministrazione del database, come l'ottimizzazione delle query, l'analisi delle prestazioni, il rilevamento delle anomalie, la pianificazione della capacità e la risoluzione dei problemi. Alcune piattaforme di database gestite automatizzano anche le attività di infrastruttura, come scalabilità, backup, manutenzione e gestione delle risorse.

Tuttavia, queste funzionalità variano in base alla piattaforma e non devono essere confuse con la gestione autonoma di ogni aspetto delle operazioni di produzione da parte del database. I team necessitano comunque di monitoraggio adeguato, controlli di accesso, pratiche di affidabilità e supervisione per i sistemi in produzione.

Cosa cercare in un database di AI?

Valuta in che misura il database supporta i modelli di ricerca e i requisiti operativi della tua applicazione. Tra le considerazioni principali rientrano le funzionalità di ricerca vettoriale, full-text e ibrida; infrastruttura serverless ed elasticità; compatibilità con lo stack di database esistente; requisiti di concorrenza e latenza; governance; e integrazione con i sistemi analitici e di AI.

Per le applicazioni che mantengono anche lo stato operativo, valuta se mantenere uniti i dati transazionali e il recupero di AI possa ridurre la sincronizzazione e l'infrastruttura richieste da un database vettoriale separato.

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