Apache Cassandra vs. Vald: cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
A medida que las aplicaciones impulsadas por IA se vuelven más frecuentes, los desarrolladores e ingenieros se enfrentan al desafío de seleccionar la base de datos adecuada para manejar datos vectoriales de manera eficiente. Dos opciones populares en este ámbito son Apache Cassandra y Vald. Este artículo compara estas tecnologías para ayudarte a tomar una decisión informada para tus necesidades de bases de datos vectoriales.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Apache Cassandra y Vald, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales. Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensionalidad, que son representaciones numéricas de datos no estructurados. Estos vectores codifican información compleja, como el significado semántico del texto, las características visuales de las imágenes o los atributos de los productos. Al permitir búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones de IA, permitiendo un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Las bases de datos vectoriales se adoptan en muchos casos de uso, incluidas las recomendaciones de productos en comercio electrónico, las plataformas de descubrimiento de contenido, la detección de anomalías en ciberseguridad, el análisis de imágenes médicas y las tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). También desempeñan un papel crucial en la generación aumentada por recuperación (RAG), una técnica que mejora el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) al proporcionar conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de la IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
Bases de datos vectoriales creadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gestionado)
Bases de datos vectoriales ligeras como Chroma y Milvus Lite.
Bases de datos tradicionales con complementos de búsqueda vectorial capaces de realizar búsquedas vectoriales a pequeña escala.
Cassandra y Vald representan enfoques diferentes para las bases de datos vectoriales. Cassandra es una base de datos tradicional que ha evolucionado para incluir capacidades de búsqueda vectorial y Vald, por otro lado, es una base de datos vectorial creada específicamente. Fue diseñada desde cero para manejar datos vectoriales y realizar búsquedas de similitud de manera eficiente. Como solución especializada, Vald se centra exclusivamente en operaciones vectoriales y está optimizada para tareas como la búsqueda de similitud y las recomendaciones.
##Apache Cassandra: descripción general y tecnología central
Apache Cassandra es una base de datos NoSQL distribuida y de código abierto conocida por su escalabilidad y disponibilidad. Las características de Cassandra incluyen una arquitectura sin maestro para la disponibilidad, escalabilidad, consistencia ajustable y un modelo de datos flexible. Con el lanzamiento de Cassandra 5.0, ahora admite incrustaciones vectoriales y búsqueda de similitud vectorial a través de su función Storage-Attached Indexes (SAI). Si bien esta integración permite a Cassandra manejar datos vectoriales, es importante señalar que la búsqueda vectorial se implementa como una extensión de la arquitectura existente de Cassandra en lugar de como una función nativa.
La funcionalidad de búsqueda vectorial de Cassandra está construida sobre su arquitectura existente. Permite a los usuarios almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos y realizar búsquedas de similitud. Esta integración permite que Cassandra admita aplicaciones impulsadas por IA mientras mantiene sus fortalezas en el manejo de datos distribuidos a gran escala.
Un componente clave de la búsqueda vectorial de Cassandra es el uso de Storage-Attached Indexes (SAI). SAI es un índice altamente escalable y distribuido globalmente que añade índices a nivel de columna a cualquier columna de tipo de datos vectoriales. Proporciona un alto rendimiento de E/S para que las bases de datos utilicen Vector Search, así como otros índices de búsqueda. SAI ofrece una amplia funcionalidad de indexación, capaz de indexar tanto consultas como contenido (incluidas entradas grandes como documentos, palabras e imágenes) para capturar la semántica.
Vector Search es la primera instancia de validación de la extensibilidad de SAI, aprovechando su nueva modularidad. Esta combinación de Vector Search y SAI mejora las capacidades de Cassandra para manejar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, convirtiéndolo en un fuerte competidor en el espacio de las bases de datos vectoriales.
Vald: Descripción general y tecnología central
Vald es una herramienta potente para buscar en enormes cantidades de datos vectoriales realmente rápido. Está diseñado para manejar miles de millones de vectores y puede crecer fácilmente a medida que tus necesidades aumentan. Lo interesante de Vald es que utiliza un algoritmo superrápido llamado NGT para encontrar vectores similares.
Una de las mejores características de Vald es cómo maneja la indexación. Normalmente, cuando estás construyendo un índice, todo tiene que detenerse. Pero Vald es inteligente: distribuye el índice entre diferentes máquinas, por lo que las búsquedas pueden seguir ocurriendo incluso mientras el índice se está actualizando. Además, Vald realiza copias de seguridad automáticamente de los datos de tu índice, así que no tienes que preocuparte por perderlo todo si algo sale mal.
Vald es excelente para adaptarse a diferentes configuraciones. Puedes personalizar cómo entran y salen los datos, haciendo que funcione bien con gRPC. También está diseñado para ejecutarse sin problemas en la nube, por lo que puedes añadir fácilmente más potencia de cómputo o memoria cuando lo necesites. Vald distribuye tus datos entre múltiples máquinas, lo que le ayuda a manejar enormes cantidades de información.
Otro truco interesante que tiene Vald es la replicación de índices. Almacena copias de cada índice en diferentes máquinas. Esto significa que si una máquina tiene un problema, tus búsquedas aún pueden funcionar bien. Vald equilibra automáticamente estas copias, así que no tienes que preocuparte por ello. Todo esto hace de Vald una opción sólida para desarrolladores que necesitan buscar entre toneladas de datos vectoriales de forma rápida y fiable.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
Cassandra y Vald emplean enfoques diferentes para la búsqueda. Cassandra ha integrado la búsqueda de similitud vectorial en su arquitectura existente utilizando Storage-Attached Indexes (SAI), lo que le permite realizar búsquedas vectoriales junto con sus operaciones tradicionales de base de datos. Vald, en cambio, está construido desde cero para la búsqueda vectorial, utilizando el algoritmo NGT diseñado específicamente para búsquedas rápidas aproximadas de vecinos más cercanos en espacios vectoriales densos. Esta diferencia fundamental en la filosofía de diseño da como resultado capacidades de búsqueda y características de rendimiento distintas.
Manejo de datos
Las raíces de Cassandra como base de datos NoSQL le permiten manejar datos estructurados y semiestructurados de manera eficiente, con la capacidad añadida de almacenar y buscar embeddings vectoriales junto con otros tipos de datos. Esta versatilidad hace que Cassandra sea adecuada para una amplia gama de aplicaciones que requieren tanto almacenamiento de datos tradicional como capacidades de búsqueda vectorial. Vald, sin embargo, se centra principalmente en manejar y buscar datos vectoriales. Está optimizado para vectores de características de alta dimensionalidad, lo que lo hace particularmente adecuado para aplicaciones que tratan exclusiva o principalmente con representaciones vectoriales.
Escalabilidad y rendimiento
Ambos sistemas ofrecen una escalabilidad robusta, pero mediante mecanismos diferentes. Cassandra proporciona una arquitectura sin maestro que garantiza alta disponibilidad y escalabilidad, con el beneficio adicional de una consistencia ajustable. Esto permite a los usuarios equilibrar la consistencia y el rendimiento según sus necesidades específicas. Vald adopta un enfoque diferente, construido desde cero para una alta escalabilidad en operaciones de búsqueda vectorial. Distribuye índices vectoriales entre múltiples agentes y admite el escalado horizontal de recursos de memoria y CPU, lo que le permite gestionar eficientemente miles de millones de vectores.
Flexibilidad y personalización
Cassandra ofrece flexibilidad mediante su consolidado modelo de datos NoSQL, lo que permite a los usuarios adaptarlo a diversos casos de uso dentro de su paradigma de base de datos. La incorporación de capacidades de búsqueda vectorial amplía esta flexibilidad a aplicaciones impulsadas por IA. Vald, al ser más especializado, ofrece una alta capacidad de personalización en áreas directamente relacionadas con las operaciones de búsqueda vectorial. Proporciona amplias opciones para personalizar el filtrado de entrada/salida y se integra bien con interfaces gRPC, lo que permite a los usuarios adaptar su funcionalidad a requisitos específicos de búsqueda vectorial.
Cuándo elegir Vald o Apache Cassandra
Cassandra: Cassandra es una excelente opción cuando necesitas una base de datos potente que ahora también pueda manejar búsqueda vectorial. Es perfecta para grandes proyectos en los que trabajas con enormes cantidades de datos distribuidos en muchas máquinas. Si ya estás usando Cassandra para otras cosas y quieres añadir algunas funciones de IA que necesitan búsqueda vectorial, es muy conveniente. Cassandra también es fantástica si necesitas poder ajustar cuán consistentes son tus datos en todas tus máquinas. Así que, si estás ejecutando una gran aplicación que necesita tanto almacenamiento de datos convencional como algo de búsqueda vectorial, Cassandra podría ser tu opción ideal. Vald: Vald es la opción adecuada cuando tu enfoque principal es buscar en cantidades masivas de datos vectoriales muy rápido. Si estás creando una aplicación centrada en encontrar cosas similares rápidamente, como recomendar productos o encontrar imágenes similares, Vald está diseñado precisamente para eso. Es excelente si necesitas seguir buscando incluso mientras actualizas tus datos, gracias a su ingenioso sistema de indexación. Vald también es una buena elección si quieres algo que pueda crecer fácilmente a medida que tus datos aumentan, especialmente si ejecutas tus operaciones en la nube. Si trabajas con miles de millones de vectores y necesitas resultados de búsqueda ultrarrápidos, Vald está creado para manejar ese tipo de carga de trabajo.
Conclusión
En conclusión, Cassandra y Vald tienen cada uno sus propias fortalezas que los hacen adecuados para diferentes situaciones. Cassandra destaca como una base de datos NoSQL versátil con capacidades añadidas de búsqueda vectorial, lo que la hace ideal para aplicaciones que necesitan manejar varios tipos de datos junto con operaciones vectoriales. Su arquitectura distribuida y su consistencia ajustable ofrecen una escalabilidad robusta para implementaciones a gran escala. Vald, por otro lado, es una potencia especializada en búsqueda vectorial de alto rendimiento, que sobresale en situaciones que exigen búsquedas rápidas de similitud entre miles de millones de vectores. Sus capacidades de indexación distribuida y actualización en tiempo real lo hacen especialmente adecuado para aplicaciones dinámicas centradas en vectores. Al elegir entre estas tecnologías, es importante considerar tu caso de uso específico, los tipos de datos con los que trabajas y tus requisitos de rendimiento. Si necesitas una base de datos de propósito general con capacidades de búsqueda vectorial, Cassandra podría ser la opción adecuada. Pero si tu enfoque principal está en operaciones de búsqueda vectorial rápidas y escalables, Vald podría ser la mejor opción. Evalúa siempre las necesidades únicas de tu proyecto para tomar la mejor decisión.
Si bien este artículo ofrece una visión general de Cassandra y Vald, es clave evaluar estas bases de datos según tu caso de uso específico. Una herramienta que puede ayudar en este proceso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para comparar el rendimiento de bases de datos vectoriales. En última instancia, realizar benchmarking exhaustivo con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes, aunque distintos, para la búsqueda vectorial en sistemas de bases de datos distribuidas.
Uso de VectorDBBench de código abierto para evaluar y comparar bases de datos vectoriales por tu cuenta
VectorDBBench es una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para usuarios que requieren sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, en particular bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar el rendimiento de diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) utilizando sus propios conjuntos de datos y determinar cuál es el más adecuado para sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales, en lugar de depender de afirmaciones de marketing o evidencia anecdótica.
VectorDBBench está escrito en Python y cuenta con licencia de código abierto MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente. La herramienta es mantenida activamente por una comunidad de desarrolladores comprometidos con mejorar sus funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más utilizadas en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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