Elasticsearch vs Vald: selección de la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que evolucionan las aplicaciones impulsadas por IA, 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 Vald. Cada una ofrece 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, ayudando en la decisión de qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Elasticsearch vs Vald, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está específicamente diseñada para almacenar y consultar vectores de alta dimensión, 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 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 Retrieval Augmented Generation (RAG), una técnica que mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) proporcionando conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, incluyendo:
- Bases de datos vectoriales diseñadas 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.
Elasticsearch es un motor de búsqueda basado en Apache Lucene con búsqueda vectorial como complemento. Vald es una base de datos vectorial diseñada específicamente. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Elasticsearch: descripción general y tecnología central
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 exigentes y análisis 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 características 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 en búfer los vectores en memoria durante el tiempo de 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 usa el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que crea un grafo en el que vectores similares están conectados 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 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 campos 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. 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 proporciona funciones prácticas de integración que lo hacen súper 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.
Vald: Descripción general y tecnología principal
Vald es una herramienta potente para buscar en enormes cantidades de datos vectoriales realmente rápido. Está diseñada para manejar miles de millones de vectores y puede crecer fácilmente a medida que tus necesidades aumentan. Lo interesante de Vald es que usa un algoritmo súper rápido llamado NGT para encontrar vectores similares.
Una de las mejores funciones 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 convierte a Vald en una opción sólida para desarrolladores que necesitan buscar entre toneladas de datos vectoriales de forma rápida y fiable.
Diferencias clave
Al elegir entre Elasticsearch y Vald para búsqueda vectorial, tu elección dependerá de tu caso de uso. Comparemos estos aspectos en las áreas que más importan a los equipos de ingeniería.
Tecnología principal de búsqueda
Elasticsearch usa el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para la búsqueda vectorial. HNSW crea un grafo que conecta vectores similares, hace que las búsquedas sean más rápidas y eficientes. Las búsquedas se realizan en milisegundos, con una fuerte consistencia entre actualizaciones de campos.
Vald adopta un enfoque diferente, usando el algoritmo NGT para la búsqueda de similitud vectorial. Está diseñado para miles de millones de vectores, con la arquitectura centrada en operaciones vectoriales.
Gestión de datos e indexación
Elasticsearch es bueno manejando datos. Combina la búsqueda de texto completo con capacidades vectoriales, por lo que puedes mezclar búsquedas de similitud vectorial con filtros de palabras clave. El sistema utiliza segmentos inmutables para la organización de datos y los fusiona periódicamente para la optimización.
Vald se centra en la indexación distribuida. Su característica principal es la capacidad de actualizar índices en múltiples máquinas sin detener las búsquedas. Esto significa que puedes buscar mientras actualizas tus datos, lo cual es muy útil para aplicaciones que necesitan estar siempre disponibles.
Integración y casos de uso
Elasticsearch es bueno si necesitas tanto búsqueda tradicional como búsqueda vectorial. Su búsqueda vectorial se integra bien con las funciones existentes de Elasticsearch, como seguridad, agregaciones y ordenación de índices. Si ya estás usando Elasticsearch o necesitas una solución de búsqueda completa, entonces Elasticsearch es una buena elección.
Vald es para la integración de búsqueda vectorial mediante gRPC. Está construido para la nube y se centra en operaciones vectoriales. Si tu necesidad principal es la búsqueda vectorial pura a escala, entonces la especialización de Vald podría ser más adecuada.
Escalado y fiabilidad
Elasticsearch funciona mejor cuando los datos vectoriales caben en memoria, pero puede escalar más allá de la RAM. Es consistente durante las actualizaciones y admite operaciones concurrentes sin bloqueo.
Vald utiliza replicación de índices entre máquinas para la fiabilidad. Gestiona la distribución y el balanceo de datos automáticamente, por lo que es resistente a fallos de máquinas. Esta arquitectura es buena para operaciones vectoriales a gran escala.
Cuándo elegir Elasticsearch frente a Vald
Elasticsearch: para necesidades de búsqueda combinadas
Elasticsearch es mejor cuando necesitas una solución de búsqueda completa que maneje tanto la búsqueda tradicional como la vectorial. Es la elección correcta si tu aplicación necesita búsqueda de texto, consultas de datos estructurados y búsqueda de similitud vectorial todo junto. La plataforma es buena para empresas que ya usan ELK Stack para registros o búsqueda, necesitan una fuerte consistencia de datos o quieren combinar búsqueda vectorial con filtrado de texto. Algunos ejemplos son plataformas de comercio electrónico que usan similitud de imágenes con filtros de texto, sistemas de recomendación de contenido que mezclan búsqueda semántica y por palabras clave, o sistemas de recuperación de documentos que necesitan tanto embeddings vectoriales como búsqueda de texto completo.
Vald: para búsqueda vectorial pura a escala
Vald es la mejor elección cuando necesitas manejar enormes cantidades de datos vectoriales de manera eficiente. Está construido para aplicaciones que necesitan búsqueda de similitud vectorial pura a escala, especialmente cuando la indexación continua es crítica. Vald es bueno para escenarios en los que tienes miles de millones de vectores, necesitas actualizar índices sin tiempo de inactividad o quieres un sistema que gestione operaciones distribuidas y conmutaciones por error automáticamente. Esto es bueno para la búsqueda de similitud de imágenes a gran escala, motores de recomendación en tiempo real o cualquier aplicación donde las operaciones vectoriales sean el requisito principal.
Conclusión
La elección entre Elasticsearch y Vald es tuya. Elasticsearch es una plataforma completa que combina la búsqueda tradicional con capacidades vectoriales, por lo que es buena para aplicaciones que necesitan ambas. Vald es una solución especializada para búsqueda vectorial pura a escala con sólidas capacidades distribuidas. Tu elección debería basarse en si necesitas una plataforma de búsqueda con capacidades vectoriales (Elasticsearch) o una solución de búsqueda vectorial (Vald). Considera tu infraestructura existente, la escala de las operaciones vectoriales que necesitas y si necesitas más funciones de búsqueda además de la similitud vectorial.
Lee esto para obtener una visión general de Elasticsearch y Vald, 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 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 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 adapte 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 la Tabla de clasificación de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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