Couchbase vs Rockset: Elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Couchbase y Rockset, primero exploremos 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 productos. Al permitir búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones de IA, lo que permite un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes de las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos de comercio electrónico, plataformas de descubrimiento de contenido, detección de anomalías en ciberseguridad, análisis de imágenes médicas y 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 modelos de lenguaje grandes (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)
- Bibliotecas de búsqueda vectorial como Faiss y Annoy.
- 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.
Couchbase es una base de datos NoSQL distribuida, multimodelo y orientada a documentos con capacidades de búsqueda vectorial como complemento, y Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
¿Qué es Couchbase? Una visión general
Couchbase es una base de datos NoSQL distribuida y de código abierto para computación en la nube, móvil, IA y edge computing. Combina lo mejor de las bases de datos relacionales con la flexibilidad de JSON. Couchbase también te permite realizar búsquedas vectoriales aunque no tenga índices vectoriales nativos. Los desarrolladores pueden almacenar embeddings vectoriales—representaciones numéricas generadas por modelos de aprendizaje automático—dentro de documentos de Couchbase como parte de su estructura JSON. Estos vectores pueden utilizarse en casos de uso de búsqueda por similitud, como sistemas de recomendación o generación aumentada por recuperación, ambos basados en búsqueda semántica, donde es importante encontrar puntos de datos cercanos entre sí en un espacio de alta dimensionalidad.
Una forma de realizar búsqueda vectorial en Couchbase es utilizando Full Text Search (FTS). FTS está diseñado para la búsqueda de texto, pero puede utilizarse para la búsqueda vectorial convirtiendo datos vectoriales en campos buscables. Por ejemplo, los vectores pueden tokenizarse en datos similares a texto y FTS puede indexar y buscar en función de esos tokens. Esto te dará una búsqueda vectorial aproximada y una forma de consultar documentos con vectores que son cercanos en similitud.
Como alternativa, los desarrolladores pueden almacenar los embeddings vectoriales sin procesar en Couchbase y realizar los cálculos de similitud vectorial a nivel de la aplicación. Esto significa recuperar documentos y calcular métricas como la similitud coseno o la distancia euclidiana entre vectores para encontrar las coincidencias más cercanas. De esta manera, Couchbase se utilizará como almacenamiento para vectores y la aplicación se encargará de las matemáticas.
Para casos de uso más avanzados, algunos desarrolladores integran Couchbase con bibliotecas o algoritmos especializados que habilitan la búsqueda vectorial. Estas integraciones permiten que Couchbase gestione el almacén de documentos y que las bibliotecas externas realicen las comparaciones vectoriales reales. De esta manera, Couchbase aún puede formar parte de una solución que realiza búsqueda vectorial.
Al usar estos enfoques, Couchbase puede utilizarse para funcionalidad de búsqueda vectorial y ser una opción flexible para varios casos de uso de IA y aprendizaje automático que requieren búsqueda por similitud.
Rockset: Descripción general y tecnología principal
Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis en tiempo real para datos estructurados y no estructurados, incluidas las incrustaciones vectoriales. Su punto fuerte es ingerir, indexar y consultar datos en tiempo real, por lo que es excelente para aplicaciones que necesitan información al segundo. Rockset admite la ingesta de datos tanto por streaming como por lotes, puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos modificados (CDC) en 1-2 segundos.
Una de las características clave de Rockset es Converged Indexing, construido sobre RocksDB mutable. Esto permite actualizaciones in situ de vectores y metadatos, por lo que es súper eficiente para escenarios donde los datos cambian con frecuencia. Rockset puede manejar documentos de hasta 40MB y admite dimensionalidad vectorial de hasta 200,000, por lo que es adecuado para una amplia gama de casos de uso de incrustaciones vectoriales.
Rockset tiene búsqueda vectorial integrada en el núcleo. Admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN), y utiliza un índice FAISS distribuido para escalabilidad. Rockset es agnóstico al algoritmo, por lo que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costos puede elegir dinámicamente entre los métodos de búsqueda KNN y ANN para un rendimiento óptimo.
Lo que hace único a Rockset para la búsqueda vectorial es el Converged Index, que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y de filas en uno solo. Esto significa que puedes manejar una amplia gama de patrones de consulta de forma nativa. Rockset también admite filtrado de metadatos y búsqueda híbrida. El optimizador elegirá la ruta de consulta más eficiente. Puede buscar en múltiples campos ANN, admite modelos multimodales y tiene APIs SQL y REST para la interfaz de consulta.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
Couchbase aborda la búsqueda vectorial adaptando funcionalidades existentes. No tiene índices vectoriales nativos, pero cuenta con soluciones alternativas. Una forma es usar Full Text Search (FTS) y convertir los datos vectoriales en campos buscables. Esto te da una búsqueda vectorial aproximada al consultar documentos con vectores similares. Otra forma es almacenar incrustaciones vectoriales sin procesar y realizar cálculos de similitud a nivel de aplicación.
Rockset tiene búsqueda vectorial integrada en el núcleo. Admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN). Rockset utiliza un índice FAISS distribuido para escalabilidad y es agnóstico al algoritmo, por lo que puedes elegir tu implementación de búsqueda preferida. Su optimizador basado en costos puede cambiar dinámicamente entre KNN y ANN para obtener el mejor rendimiento.
Manejo de datos
Couchbase combina las características de las bases de datos relacionales con la flexibilidad de JSON. Permite almacenar incrustaciones vectoriales dentro de documentos JSON, por lo que es adecuado para manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Esta flexibilidad es útil para proyectos que necesitan trabajar con diferentes tipos de datos junto con incrustaciones vectoriales.
Rockset utiliza un Converged Index que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y de filas en uno solo. Este enfoque unificado permite a Rockset manejar una amplia gama de patrones de consulta de forma nativa. Admite la ingesta de datos tanto por streaming como por lotes, procesando rápidamente flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos modificados. Rockset puede manejar documentos de hasta 40MB y admite dimensionalidad vectorial de hasta 200,000.
Escalabilidad y rendimiento
Couchbase, como base de datos NoSQL distribuida, está diseñada para la escalabilidad. Pero su rendimiento para la búsqueda vectorial depende del método de implementación elegido. Al usar el enfoque de cálculo a nivel de aplicación, la escalabilidad está limitada por la capacidad de procesamiento de la aplicación.
El índice FAISS distribuido de Rockset y Converged Indexing sobre RocksDB mutable permiten escalabilidad y rendimiento. Puede procesar e indexar datos en tiempo real, por lo que es bueno para aplicaciones que necesitan información al segundo. Las actualizaciones in situ de vectores y metadatos lo hacen muy eficiente para escenarios con datos que cambian con frecuencia.
Flexibilidad y personalización
Couchbase te da mucha flexibilidad para implementar la búsqueda vectorial. Puedes optar por usar funciones integradas como FTS o implementar soluciones personalizadas. Esta flexibilidad se extiende a la integración con bibliotecas especializadas para operaciones vectoriales más avanzadas.
Rockset te da flexibilidad mediante su enfoque independiente del algoritmo, por lo que puedes elegir tu implementación de búsqueda preferida. Admite filtrado de metadatos y búsqueda híbrida, y su optimizador puede elegir la mejor ruta de consulta. Rockset también admite búsquedas en múltiples campos ANN y modelos multimodales.
Integración y ecosistema
Couchbase admite escenarios de nube, móvil, IA y computación en el borde. Puede integrarse con bibliotecas externas para más funcionalidad de búsqueda vectorial, por lo que es bueno para diversos entornos.
Rockset tiene APIs SQL y REST para interfaces de consulta, por lo que es fácil de integrar con sistemas y herramientas existentes. También puede manejar datos en streaming y feeds CDC, por lo que es bueno para canalizaciones de procesamiento de datos en tiempo real.
Facilidad de uso
Implementar la búsqueda vectorial en Couchbase requiere más esfuerzo, ya que necesitas elegir e implementar el enfoque adecuado para tu caso de uso. Esto podría significar una curva de aprendizaje más pronunciada, especialmente para búsquedas vectoriales complejas.
La búsqueda vectorial integrada de Rockset y Converged Index podrían darte una experiencia más fluida, especialmente si eres nuevo en la búsqueda vectorial. Pero la facilidad de uso depende en última instancia de los requisitos de tu proyecto y de la familiaridad de tu equipo con cada sistema.
Cuándo elegir cada uno
Couchbase es para proyectos que necesitan una base de datos flexible de propósito general con búsqueda vectorial. Es excelente para aplicaciones que tienen diversos tipos de datos y necesitan integrar la búsqueda vectorial en una estrategia de gestión de datos más amplia. Couchbase es bueno cuando trabajas con documentos JSON y necesitas combinar operaciones tradicionales de base de datos con búsquedas de similitud vectorial. Es particularmente bueno para sistemas de recomendación, recuperación de contenido y aplicaciones que necesitan almacenar y consultar datos estructurados y no estructurados junto con embeddings vectoriales. Elige Couchbase cuando necesites una base de datos que pueda manejar muchos tipos de datos y métodos de consulta, y estés dispuesto a implementar búsqueda vectorial personalizada o integrarte con bibliotecas externas para operaciones vectoriales más avanzadas.
Rockset es para aplicaciones de búsqueda y analítica en tiempo real que necesitan información inmediata a partir de datos vectoriales. Es excelente para casos de uso que requieren procesamiento rápido de flujos de datos de alta velocidad y actualizaciones frecuentes de embeddings vectoriales. La búsqueda vectorial integrada de Rockset es buena para aprendizaje automático en tiempo real, paneles de analítica en vivo y escenarios en los que necesitas combinar búsqueda vectorial con consultas SQL complejas. Elige Rockset cuando tu caso de uso principal sea el procesamiento y la analítica de datos en tiempo real y necesites una solución que pueda manejar búsqueda vectorial junto con otros tipos de consultas. Es particularmente bueno para proyectos que requieren ingesta e indexación rápidas de datos en streaming y que pueden beneficiarse de búsquedas híbridas que combinan similitud vectorial con filtrado de metadatos.
Resumen
Las fortalezas de Couchbase son la flexibilidad, el soporte para JSON y la capacidad de integrar la búsqueda vectorial en una base de datos NoSQL de propósito general. Ofrece a los desarrolladores la capacidad de implementar una búsqueda vectorial personalizada dentro de un entorno de base de datos familiar, por lo que es una buena opción para proyectos que necesitan equilibrar las operaciones tradicionales de bases de datos con la búsqueda vectorial. Rockset es excelente para el procesamiento de datos en tiempo real y la búsqueda vectorial integrada. Su Converged Indexing y sus vectores de alta dimensionalidad lo convierten en una buena opción para aplicaciones que necesitan información inmediata a partir de datos que cambian rápidamente.
Elige entre Couchbase y Rockset según tus casos de uso, tipos de datos y requisitos de rendimiento. Si necesitas una base de datos que pueda manejar muchos tipos de datos y búsqueda vectorial junto con otras operaciones de base de datos, Couchbase podría ser el camino a seguir. Si tu enfoque principal son los análisis en tiempo real y la búsqueda vectorial en entornos de datos de alta velocidad, entonces Rockset podría ser más adecuado. Considera tu infraestructura existente, la experiencia de tu equipo de desarrollo, el tipo de datos (estáticos vs streaming) y los requisitos de tu aplicación al tomar tu decisión. Recuerda que la mejor elección se alineará con las necesidades únicas de tu proyecto, los requisitos de escalabilidad y los objetivos a largo plazo para usar la búsqueda vectorial en aplicaciones de IA y aprendizaje automático.
Aunque este artículo ofrece una visión general de Couchbase y Rockset, es clave evaluar estas bases de datos en función de 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 benchmarks exhaustivos con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes, aunque distintos, de 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) usando 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 la base de datos vectorial en lugar de depender de afirmaciones de marketing o evidencia anecdótica.
VectorDBBench está escrito en Python y tiene licencia bajo la 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 en tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más utilizadas en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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