Elasticsearch vs Aerospike: Seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que evolucionan las aplicaciones impulsadas por IA, no se puede subestimar la importancia de las capacidades de búsqueda vectorial para respaldar estos avances. Esta publicación de blog analizará dos bases de datos destacadas con capacidades de búsqueda vectorial: Elasticsearch y Aerospike. Cada una proporciona capacidades robustas para manejar la búsqueda vectorial, una función esencial para aplicaciones como motores de recomendación, recuperación de imágenes y búsqueda semántica. Nuestro objetivo es proporcionar a desarrolladores e ingenieros una comparación clara, que ayude a decidir qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Elasticsearch vs Aerospike, 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 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.
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 Retrieval Augmented Generation (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 IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellas:
- Bases de datos vectoriales creadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente administrado)
- 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.
Elasticsearch es un motor de búsqueda basado en Apache Lucene y Aerospike es una base de datos NoSQL distribuida y escalable. Ambas tienen capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Elasticsearch: descripción general y tecnología principal
Elasticsearch es un motor de búsqueda de código abierto construido sobre la biblioteca Apache Lucene. Es conocido por la indexación en tiempo real y la búsqueda de texto completo, por lo que es una opción de referencia para aplicaciones exigentes y analítica de logs. Elasticsearch te permite buscar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente.
Elasticsearch fue creado para búsqueda y analítica, con funciones como búsqueda difusa, coincidencia de frases y ranking de relevancia. Es excelente para escenarios en los que se requieren consultas de búsqueda complejas y recuperación de datos en tiempo real. Con el auge de las aplicaciones de IA, Elasticsearch ha añadido capacidades de búsqueda vectorial para poder realizar búsqueda por similitud y búsqueda semántica, lo cual es necesario para casos de uso de IA como reconocimiento de imágenes, recuperación de documentos e IA generativa.
Búsqueda vectorial
La búsqueda vectorial está integrada en Elasticsearch a través de Apache Lucene. Lucene organiza los datos en segmentos inmutables que se fusionan periódicamente; los vectores se añaden a los segmentos de la misma manera que otras estructuras de datos. El proceso implica almacenar vectores en búfer en memoria en el momento de la indexación y luego serializar estos búferes como parte de los segmentos cuando sea necesario. Los segmentos se fusionan periódicamente para optimización, y las búsquedas combinan aciertos vectoriales en todos los segmentos.
Para la indexación vectorial, Elasticsearch utiliza el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que crea un grafo donde vectores similares se conectan entre sí. Se elige por su simplicidad, su sólido rendimiento en benchmarks y su capacidad para manejar actualizaciones incrementales sin requerir un reentrenamiento completo del índice. El sistema realiza búsquedas vectoriales típicamente en decenas o cientos de milisegundos, mucho más rápido que los enfoques de fuerza bruta.
La arquitectura técnica de Elasticsearch es una de sus mayores fortalezas. El sistema admite búsquedas sin bloqueos incluso durante la indexación concurrente y mantiene una consistencia estricta entre diferentes campos al actualizar documentos. Así que, si actualizas tanto campos vectoriales como de palabras clave, las búsquedas verán todos los valores antiguos o todos los valores nuevos; la consistencia de los datos está garantizada. Si bien el sistema puede escalar más allá de la RAM disponible, el rendimiento se optimiza cuando los datos vectoriales caben en memoria.
Más allá de las capacidades principales de búsqueda vectorial, Elasticsearch ofrece características prácticas de integración que lo hacen muy valioso. Las búsquedas vectoriales pueden combinarse con filtros tradicionales de Elasticsearch, por lo que puedes hacer búsquedas híbridas que mezclen la similitud vectorial con resultados de búsqueda de texto completo. La búsqueda vectorial es totalmente compatible con las funciones de seguridad, agregaciones y ordenación de índices de Elasticsearch, por lo que es una solución completa para casos de uso de búsqueda modernos.
Aerospike: Descripción general y tecnología central
Aerospike es una base de datos NoSQL para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento. Ha añadido soporte para indexación y búsqueda vectorial, por lo que es adecuada para casos de uso de bases de datos vectoriales. La capacidad vectorial se llama Aerospike Vector Search (AVS) y está en Preview. Puedes solicitar acceso anticipado a Aerospike.
AVS solo admite índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para búsqueda vectorial. Cuando se realizan actualizaciones o inserciones en AVS, los datos del registro, incluido el vector, se escriben en Aerospike Database (ASDB) y son visibles de inmediato. Para la indexación, cada registro debe tener al menos un vector en el campo vectorial especificado de un índice. Puedes tener múltiples vectores e índices para un solo registro, por lo que puedes buscar los mismos datos de distintas maneras. Aerospike recomienda asignar los registros insertados o actualizados mediante upsert a un conjunto específico para que puedas supervisarlos y operar sobre ellos.
AVS tiene una forma única de construir el índice: es concurrente en todos los nodos AVS. Mientras que las actualizaciones de registros vectoriales se escriben directamente en ASDB, los registros de índice se procesan de forma asíncrona desde una cola de indexación. Esto se hace en lotes y se distribuye en todos los nodos AVS, por lo que utiliza todos los núcleos de CPU del clúster AVS y es escalable. El rendimiento de ingesta depende en gran medida de la memoria del host y de la configuración de la capa de almacenamiento.
Para cada elemento en la cola de indexación, AVS procesa el vector para la indexación, construye los clústeres para cada vector y los confirma en ASDB. Un registro de índice contiene una copia del propio vector y los clústeres para ese vector en una capa determinada del grafo HNSW. La indexación utiliza extensiones vectoriales (AVX) para el procesamiento paralelo de una sola instrucción y múltiples datos.
AVS realiza consultas durante la ingesta para “prehidratar” la caché del índice porque los registros en los clústeres están interconectados. Estas consultas no se cuentan como solicitudes de consulta, pero aparecen como lecturas contra la capa de almacenamiento. De esta manera, la caché se llena con datos relevantes y puede mejorar el rendimiento de las consultas. Esto muestra cómo AVS maneja los datos vectoriales y construye índices para la búsqueda por similitud, de modo que pueda escalar para búsquedas vectoriales de alta dimensionalidad.
Diferencias clave
La búsqueda vectorial es imprescindible para las aplicaciones modernas, desde el reconocimiento de imágenes hasta la recuperación de documentos impulsada por IA. Si estás eligiendo entre Elasticsearch y Aerospike para tus necesidades de búsqueda vectorial, esta publicación te ayudará a tomar una decisión informada.
Arquitectura e implementación de búsqueda
Elasticsearch está construido sobre Apache Lucene, organiza los datos vectoriales en segmentos inmutables que se fusionan periódicamente. El sistema utiliza el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para crear un grafo donde se conectan vectores similares. Esto permite que las búsquedas se completen en decenas a cientos de milisegundos.
La capacidad de búsqueda vectorial de Aerospike, llamada Aerospike Vector Search (AVS), está en Preview. Al igual que Elasticsearch, utiliza índices HNSW, pero indexa de forma diferente. AVS procesa vectores de forma asíncrona en todos los nodos del clúster, utiliza extensiones vectoriales (AVX) para el procesamiento paralelo.
Gestión de datos y consistencia
Elasticsearch aplica una consistencia estricta en todos los campos al actualizar documentos. Cuando actualizas tanto campos vectoriales como de palabras clave, las búsquedas verán todos los valores antiguos o todos los valores nuevos, nunca una mezcla. El sistema permite búsquedas sin bloqueos durante la indexación concurrente.
Aerospike gestiona las actualizaciones de datos de forma diferente. Cuando los registros se actualizan o insertan, los datos vectoriales se escriben inmediatamente en Aerospike Database (ASDB). Sin embargo, los registros de índice se procesan de forma asíncrona desde una cola de indexación, distribuidos en lotes entre los nodos AVS.
Rendimiento y escalabilidad
Elasticsearch funciona mejor cuando los datos vectoriales caben en memoria, pero puede escalar más allá de la RAM disponible. Su arquitectura permite indexación en tiempo real y búsqueda de texto completo.
El rendimiento de Aerospike depende de la memoria del host y de la configuración de la capa de almacenamiento. Su indexación distribuida utiliza todos los núcleos de CPU en el clúster AVS. El sistema prehidrata la caché del índice mediante consultas en segundo plano, lo que puede mejorar el rendimiento de las consultas.
Integración y características adicionales
Elasticsearch destaca por sus integraciones. Puedes combinar búsquedas vectoriales con filtros tradicionales para realizar búsquedas híbridas que mezclan la similitud vectorial con resultados de búsqueda de texto completo. La búsqueda vectorial funciona sin problemas con las funciones de seguridad, agregaciones y ordenación de índices de Elasticsearch.
Aerospike permite múltiples vectores e índices por registro, te da flexibilidad en la forma de buscar tus datos. El sistema recomienda asignar los registros insertados o actualizados mediante upsert a conjuntos específicos para facilitar la monitorización y las operaciones.
Limitaciones y consideraciones
La búsqueda vectorial de Elasticsearch es una función madura integrada en el núcleo. Sin embargo, el rendimiento requiere una gestión cuidadosa de la memoria y la configuración del sistema.
AVS está en Preview, contacta con Aerospike para obtener acceso anticipado. La indexación distribuida proporciona escalabilidad, pero el estado de preview significa que puede haber limitaciones y cambios en futuras versiones.
Cuándo usar cada uno
Usa Elasticsearch cuando necesites una solución de búsqueda vectorial lista para producción que se combine con búsqueda de texto completo. Es perfecta para aplicaciones que necesitan funcionalidad de búsqueda híbrida, por ejemplo, plataformas de comercio electrónico que usan tanto búsqueda por palabras clave como por similitud, sistemas de recomendación de contenido o sistemas de recuperación de documentos impulsados por IA donde la consistencia de los datos y las funciones de seguridad maduras son importantes. Es especialmente buena cuando tienes la memoria para optimizar el rendimiento y necesitas integrarla con una infraestructura de búsqueda existente.
Usa Aerospike cuando estés construyendo un sistema que necesita potencia de procesamiento distribuido y puede manejar una implementación de búsqueda vectorial en estado preview. Es bueno para aplicaciones que se benefician de la indexación asíncrona y el procesamiento paralelo entre nodos, por ejemplo, sistemas de ingesta de datos de alto rendimiento o aplicaciones donde necesitas opciones flexibles de indexación vectorial. Es mejor cuando puedes usar su arquitectura distribuida y no necesitas desplegar la búsqueda vectorial en producción de inmediato.
Conclusión
La elección entre Elasticsearch y Aerospike depende de tus requisitos técnicos y del cronograma del proyecto. Elasticsearch cuenta con una solución de búsqueda vectorial madura y bien integrada, con capacidades comprobadas de búsqueda híbrida y un ecosistema sólido, por lo que es la opción más segura para necesidades inmediatas de producción. Aerospike tiene un potente procesamiento distribuido y opciones flexibles de indexación vectorial, pero está en versión preliminar, por lo que deberás considerar las limitaciones y los cambios en versiones futuras. Tu decisión debe sopesar la infraestructura existente, los requisitos de consistencia de datos, las necesidades de procesamiento y si necesitas desplegar en producción de inmediato o puedes trabajar con funciones en vista previa mientras construyes tu sistema.
Lee esto para obtener una visión general de Elasticsearch y Aerospike, pero para evaluarlos necesitas hacerlo en función de tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para comparar bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarks exhaustivos con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes 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 para usuarios que necesitan sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, especialmente bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) utilizando sus propios conjuntos de datos y encontrar el que se ajuste a sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales en lugar de afirmaciones de marketing o rumores.
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 principales 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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