Rompiendo barreras: democratizando el acceso a las bases de datos vectoriales para todos
Esta publicación se publicó originalmente en The New Stack y se vuelve a publicar aquí con permiso.
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y las tecnologías relacionadas con la IA están en boca de todos. Las bases de datos vectoriales, la infraestructura crítica para los LLMs y las aplicaciones de IA, han ganado una amplia atención por parte de una base de usuarios más extensa, expandiéndose desde los ingenieros de algoritmos para incluir a desarrolladores de aplicaciones y backend.
Echemos un vistazo a los beneficios de las bases de datos vectoriales, por qué democratizarlas es crucial y cómo hacerlas accesibles para todos. También ofrecemos una herramienta de benchmark para ayudarte a elegir la base de datos vectorial más adecuada para tus proyectos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales o NoSQL, que almacenan y organizan datos en formatos estructurados, una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y gestionar datos no estructurados, como imágenes, audio, videos y texto en representaciones numéricas llamadas embeddings.
Las bases de datos vectoriales son cruciales para realizar búsquedas de similitud mediante el algoritmo de vecino más cercano aproximado (ANN). Este algoritmo permite encontrar el punto más cercano a un punto dado dentro de un conjunto determinado, lo que hace que las bases de datos vectoriales sean valiosas para diversos casos de uso, incluidos los sistemas de recomendación, la detección de anomalías y los sistemas de preguntas y respuestas.
Bases de datos vectoriales frente a técnicas tradicionales de búsqueda vectorial
La búsqueda vectorial no es un concepto nuevo. Antes de que surgieran las bases de datos vectoriales especializadas, había varios stacks tecnológicos disponibles para realizar búsquedas vectoriales. Algunos ejemplos incluyen bibliotecas vectoriales como Facebook FAISS, Spotify Annoy, Google ScaNN y extensiones de búsqueda vectorial como pgvector. Grandes empresas como Google, Microsoft y Netflix han utilizado estas tecnologías para tareas como los sistemas de recomendación.
Aunque las técnicas tradicionales de búsqueda vectorial tienen características básicas como almacenar, indexar y buscar vectores, tienen limitaciones. Por ejemplo, cuando tienes que trabajar con un gran conjunto de datos con millones o miles de millones de vectores de alta dimensión y, al mismo tiempo, necesitas respuestas rápidas y una alta recuperación, los sistemas de recuperación tradicionales difícilmente pueden cumplir tus expectativas. En este caso, es necesaria una base de datos vectorial diseñada específicamente.
En comparación con los stacks tradicionales de búsqueda vectorial, las bases de datos vectoriales diseñadas específicamente ofrecen características mejoradas y variadas, entre ellas:
Compatibilidad completa con CRUD (crear, leer, actualizar y eliminar)
Filtrado escalar y vectorial
Compatibilidad con SDKs de múltiples lenguajes de programación y APIs RESTful
Capacidades de nivel empresarial como alta disponibilidad y escalabilidad, grupos de recursos, control de acceso basado en roles (RBAC) e implementaciones en producción
Y más.
Las bases de datos vectoriales se han vuelto cada vez más populares y esenciales debido al auge de ChatGPT y al creciente interés en la IA generativa y los LLMs. En consecuencia, más desarrolladores y organizaciones buscan acceder a ellas.
¿Por qué son esenciales las bases de datos vectoriales en la era de la IA?
Las bases de datos vectoriales se han vuelto indispensables para los LLMs y los stacks tecnológicos de IA relacionados. Sirven como la memoria a largo plazo de los LLMs, ampliando el conocimiento y las capacidades de recuperación de los LLMs y permitiendo respuestas más precisas relacionadas con tus datos y tu negocio.
ChatGPT podría generar respuestas alucinatorias debido a su conocimiento offline de preentrenamiento limitado u obsoleto. Además, el límite de tokens de ChatGPT dificulta que los usuarios proporcionen demasiado contexto. Para resolver este problema, el stack CVP (ChatGPT/LLM + una base de datos vectorial + prompt como código) está ganando popularidad, utilizando una base de datos vectorial para almacenar hechos específicos del dominio o propietarios fuera del LLM para su recuperación. Esta expansión conduce a resultados más precisos.
Stacks de IA populares como LlamaIndex, AutoGPT y LangChain son ejemplos que aprovechan las bases de datos vectoriales para el almacenamiento vectorial a largo plazo y/o el aumento del conocimiento de los LLM.
Democratizar las bases de datos vectoriales para todos
Las bases de datos vectoriales son cruciales en la revolución actual de la IA. Pero solo algunos tienen acceso igualitario a esta tecnología debido a diversas barreras, como la tecnología propietaria, la arquitectura y el despliegue complejos, los altos costos para desarrolladores individuales o equipos pequeños, y una mala experiencia de usuario. Por lo tanto, es vital democratizar las bases de datos vectoriales para avanzar, con pioneros y proveedores tomando la iniciativa.
Hacer que las bases de datos vectoriales sean accesibles para todos no puede ocurrir de la noche a la mañana. No es realista esperar que todas las bases de datos almacenen y busquen vectores de inmediato o que esos proveedores de bases de datos vectoriales abran repentinamente sus tecnologías a todos. Sin embargo, hay algunos consejos valiosos para mejorar la democratización de las bases de datos vectoriales.
Evangelizar el conocimiento, la experiencia y las tecnologías de bases de datos vectoriales
Para trabajar eficazmente con bases de datos vectoriales, los desarrolladores deben familiarizarse con los beneficios, ecosistemas, casos de uso y limitaciones de esta tecnología. Por eso, difundir la conciencia sobre el conocimiento, la experiencia y las tecnologías de las bases de datos vectoriales es vital a través de diversos contenidos, incluidos artículos académicos, publicaciones de blog, tutoriales y charlas. En Zilliz, hemos creado una biblioteca de contenido que abarca desde los conceptos básicos de las tecnologías de búsqueda vectorial (como los datos no estructurados y Hierarchical Navigable Small Worlds) hasta stacks de IA populares (como LangChain, LlamaIndex y AutoGPT). También ofrecemos diversos eventos presenciales y seminarios web que son recursos valiosos para los desarrolladores interesados en este stack vectorial.
Abrir el código fuente a todos los desarrolladores
El código abierto es una forma crucial de promover la democratización de las bases de datos vectoriales. Al eliminar las barreras financieras, el código abierto hace que las bases de datos vectoriales sean accesibles para desarrolladores y organizaciones de todos los tamaños. También significa proporcionar transparencia completa, permitiendo a los usuarios utilizar y modificar el código fuente según sus necesidades.
El código abierto fomenta la innovación y el intercambio de conocimientos, al tiempo que crea una comunidad próspera que contribuye a la mejora y el crecimiento del producto. Este enfoque beneficia a todos los involucrados, incluido el proveedor de la base de datos vectorial.
Milvus es un pionero destacado en esta área, con más de 3,4 millones de descargas en Docker y más de 21.000 estrellas en GitHub. También es un proyecto popular que se graduó de Linux Foundation AI & Data Foundation. Al hacerlo de código abierto, Zilliz ha hecho que esta tecnología de base de datos vectorial sea accesible para desarrolladores y empresas de todos los tamaños. Esta decisión ha fomentado una comunidad activa de innovadores entusiastas que contribuyen a las actualizaciones y evolución de Milvus. Un excelente ejemplo de dicha colaboración es Milvus Lite, una versión ligera de Milvus aportada por Bin Ji, un miembro activo de la comunidad.
Proporcionar servicios de bases de datos vectoriales totalmente gestionados
Hacer que las bases de datos vectoriales sean accesibles para todos implica hacer que sean fáciles de configurar, usar y mantener. Aunque alojar estas bases de datos en tu sistema local tiene ventajas, puede llevar mucho tiempo y ser costoso. Un servicio de base de datos vectorial totalmente gestionado, como Zilliz Cloud, puede resolver este problema al simplificar la implementación y el escalado de aplicaciones de búsqueda vectorial, liberando a los ingenieros para que se concentren en el negocio.
Ofrecer opciones gratuitas en la nube a desarrolladores individuales y equipos pequeños
Aunque los servicios de bases de datos vectoriales totalmente gestionados son excelentes, pueden ser costosos para desarrolladores individuales y equipos pequeños. Para hacer que las bases de datos vectoriales sean más accesibles, los proveedores podrían considerar ofrecer a estos grupos opciones gratuitas o al menos proporcionar opciones asequibles. Este enfoque sería un paso significativo hacia la democratización de las bases de datos vectoriales y el aumento de la base de usuarios. A cambio, las empresas de bases de datos vectoriales podrían ganar más atención y popularidad.
Proporcionar una excelente experiencia de usuario que satisfaga las necesidades de los usuarios
Priorizar una experiencia de usuario fluida también es vital para la democratización de las bases de datos vectoriales. Este enfoque significa ofrecer funciones que resuelvan los problemas de los usuarios, ahorren tiempo y dinero, y les ayuden a tener éxito. Las funciones clave incluyen almacenamiento, indexación y consulta rápidos de vectores, baja latencia con alta recuperación, organización y acceso basado en roles para una gestión de equipos más sencilla, compatibilidad con JSON para un mejor manejo de datos y la capacidad de filtrar consultas rápidamente mediante claves de partición.
Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tu proyecto
Elegir la base de datos vectorial adecuada para tus proyectos puede resultar abrumador debido a las muchas opciones disponibles. Afortunadamente, una solución puede ayudarte a tomar una decisión informada: VectorDBBench, una herramienta de evaluación comparativa de código abierto que evalúa y compara exhaustivamente diferentes sistemas de bases de datos vectoriales según métricas críticas como consultas por segundo (QPS), latencia, rendimiento y capacidad.
Conclusión
El acceso a las bases de datos vectoriales está aumentando gracias a una entrada más sencilla, funciones fáciles de usar y precios asequibles. Proyectos de código abierto como Milvus y servicios en la nube como Zilliz Cloud lideran esta tendencia.
A medida que aumenta la democratización, podemos esperar un aumento de aplicaciones y descubrimientos innovadores que utilizan bases de datos vectoriales. Esta democratización conducirá a avances en diversas industrias y dará forma al futuro de la innovación basada en datos.
Sigue leyendo
Will Amazon S3 Vectors Kill Vector Databases—or Save Them?
AWS S3 Vectors aims for 90% cost savings for vector storage. But will it kill vectordbs like Milvus? A deep dive into costs, limits, and the future of tiered storage.
Announcing VDBBench 1.0: Open-Source VectorDB Benchmarking with Your Real-World Production Workloads
Discover VDBBench 1.0, an open-source tool for benchmarking vector databases with real-world production data, streaming ingestion, and concurrent workloads.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.