Elasticsearch vs Rockset: cómo seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que las aplicaciones impulsadas por IA evolucionan, no se puede exagerar 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 Rockset. Cada una proporciona capacidades robustas para manejar la búsqueda vectorial, una característica 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 Rockset, 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 para las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos en 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 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 completamente 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.
Elasticsearch es un motor de búsqueda basado en Apache Lucene y Rockset es una base de datos de búsqueda y analítica; ambos ofrecen 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 habitual para aplicaciones intensivas en búsqueda y analítica de registros. 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 clasificación por relevancia. Es excelente para escenarios donde 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 su optimización, y las búsquedas combinan coincidencias vectoriales en todos los segmentos.
Para la indexación vectorial, Elasticsearch utiliza el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que crea un grafo donde los vectores similares están conectados entre sí. Se elige por su simplicidad, sólido rendimiento en benchmarks y capacidad para gestionar actualizaciones incrementales sin requerir un reentrenamiento completo del índice. El sistema realiza búsquedas vectoriales normalmente 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 o bien todos los valores antiguos o bien todos los valores nuevos; la consistencia de los datos está garantizada. Aunque 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 proporciona funciones prácticas de integración que lo hacen extremadamente valioso. Las búsquedas vectoriales se pueden combinar con filtros tradicionales de Elasticsearch, por lo que puedes realizar búsquedas híbridas que mezclen 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.
Rockset: Descripción general y tecnología principal
Rockset es una base de datos de búsqueda y analítica en tiempo real para datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Su punto fuerte es ingerir, indexar y consultar datos en tiempo real, por lo que es ideal para aplicaciones que necesitan insights al segundo. Rockset admite tanto la ingestión de datos en streaming como por lotes, puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos de cambios (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 muy eficiente para escenarios donde los datos cambian con frecuencia. Rockset puede gestionar 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 embeddings vectoriales.
Rockset tiene la 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 la escalabilidad. Rockset es agnóstico al algoritmo, por lo que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costes 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 búsqueda, ANN, índices columnares y de filas en uno solo. Esto significa que puedes gestionar una amplia gama de patrones de consulta desde el primer momento. Rockset también admite filtrado por metadatos y búsqueda híbrida. El optimizador elegirá la ruta de consulta más eficiente. Puede buscar en múltiples campos ANN, admite modelos multimodales y cuenta con API SQL y REST para la interfaz de consulta.
Diferencias clave
Al elegir entre Elasticsearch y Rockset como herramienta de búsqueda vectorial, depende de tu caso de uso, requisitos técnicos y restricciones. Aquí tienes un desglose de sus capacidades para ayudarte a decidir:
Metodología de búsqueda
Elasticsearch: Construido sobre Apache Lucene, Elasticsearch usa el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para la búsqueda vectorial. HNSW crea una estructura basada en grafos, por lo que es bueno para búsquedas rápidas y actualizaciones incrementales del índice sin reentrenamiento. Pero la búsqueda vectorial está ligada a la estructura de segmentos inmutables de Lucene, por lo que el rendimiento puede verse afectado durante actualizaciones o reindexaciones.
Rockset: Rockset tiene una implementación distribuida de FAISS para búsqueda vectorial y admite métodos de búsqueda KNN y ANN. La capacidad de elegir dinámicamente entre algoritmos mediante su optimizador basado en costos es una gran ventaja. La indexación en tiempo real y los datos mutables de Rockset son más adecuados para casos de uso con datos cambiantes.
Datos
Elasticsearch: Maneja bien datos estructurados y no estructurados; las búsquedas basadas en texto son sólidas. Integra la búsqueda vectorial con sus funciones existentes para que puedas hacer consultas híbridas que combinen búsqueda de texto completo con similitud vectorial.
Rockset: Maneja tanto datos estructurados como no estructurados, especialmente para analítica en tiempo real. Su tecnología Converged Indexing combina múltiples estrategias de indexación (búsqueda, ANN, filas, columnas), por lo que es más flexible para patrones de consulta mixtos. Rockset puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y cambios de datos casi en tiempo real, lo cual es bueno para conjuntos de datos dinámicos.
Escalabilidad y rendimiento
Elasticsearch: Escala horizontalmente añadiendo nodos; el rendimiento se optimiza cuando los datos vectoriales caben en memoria. Pero si tu conjunto de datos es más grande que la RAM disponible, el rendimiento de búsqueda se verá afectado. Su fusión periódica de segmentos también puede introducir latencia en actualizaciones a gran escala.
Rockset: Diseñado para analítica en tiempo real a escala, Rockset admite escalado dinámico en múltiples nodos. Su arquitectura distribuida garantiza que el rendimiento sea constante a medida que los datos crecen. Las actualizaciones en tiempo real y la ingesta de baja latencia (1-2 segundos) son buenas para casos de uso que requieren datos al segundo.
Flexibilidad y personalización
Elasticsearch: Tiene muchas opciones de configuración para consultas, modelado de datos y filtros. Puedes mezclar similitud vectorial y búsqueda tradicional sin problemas, pero la personalización requiere un conocimiento profundo de su configuración y ajuste.
Rockset: Más flexibilidad para manejar diferentes tipos de consultas con su Converged Index y optimización dinámica de consultas. También admite consultas SQL y APIs REST, por lo que es más fácil de integrar y consultar que el DSL de consultas basado en JSON de Elasticsearch.
Integración y ecosistema
Elasticsearch: Tiene un ecosistema rico de herramientas, Kibana para visualización y Beats para envío de datos. Su integración está bien establecida, especialmente en analítica de logs y stacks de monitoreo.
Rockset: Se integra con pipelines de datos modernos, Kafka, Snowflake, DynamoDB. CDC en tiempo real es bueno para arquitecturas basadas en eventos y aplicaciones que requieren actualizaciones en vivo.
Facilidad de uso
Elasticsearch: Tiene una curva de aprendizaje pronunciada debido a su configuración e instalación complejas. La documentación es extensa, pero gestionar y optimizar Elasticsearch requiere experiencia, especialmente al tratar con búsqueda vectorial y escalado.
Rockset: Más fácil de configurar y mantener gracias a su arquitectura serverless y su interfaz de consulta basada en SQL. El enfoque en herramientas amigables para desarrolladores y casos de uso en tiempo real reduce la carga operativa.
Costo
- Elasticsearch: Es de código abierto, pero puede requerir importantes recursos de infraestructura e ingeniería para gestionarlo. Los servicios administrados de Elasticsearch (p. ej., Elastic Cloud o AWS OpenSearch Service) pueden simplificar esto, pero añaden costo.
- Rockset: Un servicio administrado con precios de pago por uso; los precios de Rockset reflejan sus capacidades en tiempo real y su facilidad de uso. Puede ser más rentable si necesitas analítica en tiempo real sin gestionar infraestructura compleja.
Seguridad
- Elasticsearch: Tiene seguridad robusta, cifrado TLS, control de acceso basado en roles e integración con sistemas de autenticación. Algunas funciones requieren una licencia de pago en la distribución de Elastic.
- Rockset: Seguridad integrada, cifrado de extremo a extremo, control de acceso basado en roles e integración con proveedores de identidad en la nube. La seguridad es un elemento de primera clase en su oferta gestionada.
Cuándo elegir Elasticsearch
Elasticsearch es una buena opción cuando tienes datos distribuidos a gran escala y consultas de búsqueda complejas. Es excelente para comercio electrónico, análisis de logs y recuperación de documentos cuando necesitas búsquedas híbridas que combinan búsqueda de texto completo y similitud vectorial. Elasticsearch es adecuado para entornos con cargas de trabajo de búsqueda establecidas donde necesitas un control preciso sobre la relevancia de las consultas, escalabilidad en múltiples nodos e integraciones con un amplio conjunto de herramientas. Pero su efectividad en la búsqueda vectorial depende de qué tan bien encajen los datos vectoriales en la memoria, por lo que es mejor para conjuntos de datos optimizados para operaciones en memoria.
Cuándo elegir Rockset
Rockset es la mejor opción para análisis en tiempo real y aplicaciones que requieren actualizaciones de baja latencia. Su capacidad para ingerir y consultar flujos de datos de alta velocidad junto con una búsqueda vectorial flexible mediante su Converged Index lo convierte en una excelente opción para entornos dinámicos como arquitecturas orientadas a eventos, dashboards en vivo y aplicaciones impulsadas por IA. Los desarrolladores obtienen la interfaz de consulta basada en SQL de Rockset, una configuración rápida y una arquitectura serverless que reduce la complejidad operativa. Los casos de uso que requieren actualizaciones frecuentes de embeddings vectoriales o necesitan una integración fluida con pipelines de datos modernos adorarán Rockset.
Conclusión
Elasticsearch es bueno por su madurez, búsqueda híbrida y cargas de trabajo con mucho texto, mientras que Rockset es bueno para análisis en tiempo real y manejo flexible de consultas. Elige la herramienta adecuada para tu caso de uso: Elasticsearch es mejor para cargas de trabajo de búsqueda y análisis establecidas con necesidades de escalado predecibles, mientras que Rockset es mejor para entornos dinámicos y de ritmo rápido que requieren datos actualizados al segundo. Evalúa tus tipos de datos, patrones de consulta y necesidades de rendimiento para tomar la decisión correcta para tu proyecto.
Lee esto para obtener una visión general de Elasticsearch y Rockset, pero para evaluarlos necesitas hacerlo según tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para la comparación de 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 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) usando 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 licenciado 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 convencionales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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