Elasticsearch vs Vearch Selección de la base de datos adecuada para aplicaciones 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 Vearch. Cada una ofrece capacidades sólidas para gestionar 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 en la decisión de qué base de datos se ajusta mejor a sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Elasticsearch vs Vearch, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente 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 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 grandes modelos de lenguaje (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 ellos:
- 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. Vearch es una base de datos vectorial diseñada específicamente. 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 exigentes y analítica de registros. Elasticsearch te permite buscar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente.
Elasticsearch se creó para búsqueda y analítica, con funciones como búsqueda difusa, coincidencia de frases y clasificación por 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 en búfer los vectores 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 en el que los vectores similares están conectados entre sí. Se elige por su simplicidad, su sólido rendimiento en benchmarks y su 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 coherencia 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 coherencia 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 sumamente valioso. Las búsquedas vectoriales se pueden combinar con filtros tradicionales de Elasticsearch, por lo que puedes hacer búsqueda híbrida que mezcle 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.
¿Qué es Vearch? Descripción general y tecnología principal
Vearch es una herramienta para desarrolladores que crean aplicaciones de IA que necesitan búsquedas de similitud rápidas y eficientes. Es como una base de datos superpotenciada, pero en lugar de almacenar datos normales, está diseñada para manejar esos complicados embeddings vectoriales que impulsan gran parte de la tecnología moderna de IA.
Una de las cosas más interesantes de Vearch es su búsqueda híbrida. Puedes buscar por vectores (piensa en encontrar imágenes o textos similares) y también filtrar por datos normales como números o texto. Así puedes hacer búsquedas complejas como “encontrar productos como este, pero solo en la categoría de electrónica y por menos de $500”. También es rápido: hablamos de buscar en un corpus de millones de vectores en milisegundos.
Vearch está diseñado para crecer con tus necesidades. Utiliza una configuración de clúster, como un equipo de computadoras trabajando juntas. Tienes diferentes tipos de nodos (master, router y partition server) que se encargan de distintos trabajos, desde gestionar metadatos hasta almacenar y calcular datos. Esto permite que Vearch escale horizontalmente y sea fiable a medida que crecen tus datos. Puedes añadir más máquinas para manejar más datos o tráfico sin despeinarte.
Para los desarrolladores, Vearch tiene algunas funciones útiles que facilitan la vida. Puedes añadir datos a tu índice en tiempo real para que los resultados de búsqueda estén siempre actualizados. Admite múltiples campos vectoriales en un solo documento, lo cual es práctico para datos complejos. También hay un SDK de Python para desarrollo y pruebas rápidos. Vearch es flexible con los métodos de indexación (IVFPQ y HNSW) y admite versiones tanto para CPU como para GPU, de modo que puedes optimizar para tu hardware y caso de uso específicos. Ya sea que estés creando un sistema de recomendaciones, una búsqueda de imágenes similares o cualquier aplicación de IA que necesite coincidencia de similitud rápida, Vearch te da las herramientas para hacerlo de manera eficiente.
Diferencias clave
Elasticsearch vs Vearch para búsqueda vectorial: una guía para desarrolladores
Al elegir entre Elasticsearch y Vearch como herramienta de búsqueda vectorial, necesitas compararlos en múltiples dimensiones. Ambos tienen capacidades de búsqueda vectorial, pero atienden necesidades diferentes y sobresalen en escenarios distintos. Aquí tienes un resumen rápido para ayudarte a elegir la herramienta adecuada para tu caso de uso.
Metodología de búsqueda
Elasticsearch: Elasticsearch usa búsqueda vectorial con el algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) a través de Apache Lucene. HNSW construye un grafo donde se conectan vectores similares, para que puedas buscar de forma eficiente. Admite consultas híbridas, mezclando búsquedas basadas en vectores con filtros tradicionales basados en palabras clave, por lo que es bueno para aplicaciones que necesitan combinaciones de consultas complejas.
Vearch:Vearch también admite HNSW e IVFPQ (Inverted File with Product Quantization). HNSW es bueno para la velocidad y la precisión, IVFPQ es bueno para la eficiencia de memoria, especialmente al usar GPU. Vearch está diseñado para aplicaciones de IA y se centra mucho en la coincidencia por similitud entre embeddings vectoriales.
Manejo de datos
Elasticsearch: Elasticsearch está diseñado para datos estructurados y semiestructurados. Puede manejar datos no estructurados (como texto y embeddings), pero tiene sus raíces en la búsqueda de texto completo. Combina búsqueda y analítica con búsqueda vectorial, por lo que es bueno para casos de uso híbridos.
Vearch: Vearch está diseñado para datos no estructurados, específicamente embeddings vectoriales. Admite múltiples campos vectoriales en un solo documento, lo cual es útil para aplicaciones de IA donde las entidades tienen múltiples embeddings (p. ej., embeddings de texto e imagen). También maneja bien las actualizaciones en tiempo real, por lo que los resultados de búsqueda están actualizados.
Escalabilidad y rendimiento
Elasticsearch: Elasticsearch escala horizontalmente entre clústeres y funciona bien cuando los datos vectoriales caben en memoria. Maneja grandes conjuntos de datos segmentando los datos y fusionándolos periódicamente, pero el rendimiento se degrada si las consultas superan la RAM disponible.
Vearch: La arquitectura de Vearch está diseñada para la escalabilidad. Usa un diseño basado en clústeres con roles de nodo dedicados: master, router y partition servers. Esto permite que Vearch escale sin problemas a medida que crecen los datos o el tráfico, y nodos específicos pueden manejar operaciones vectoriales con alta carga computacional. También hay soporte para GPU disponible para cargas de trabajo de IA exigentes.
Flexibilidad y personalización
Elasticsearch: Elasticsearch es bueno combinando la búsqueda vectorial con sus capacidades maduras de búsqueda de texto completo. Puedes filtrar y ordenar resultados usando campos tradicionales mientras realizas coincidencia por similitud vectorial. También admite agregaciones y búsquedas híbridas, por lo que es bueno para varios modelos de datos.
Vearch: Vearch es altamente personalizable para casos de uso impulsados por IA, como sistemas de recomendación y búsquedas multimedia. Tiene indexación en tiempo real y admite computación tanto en CPU como en GPU, por lo que puedes ajustar el rendimiento según tu hardware. También admite múltiples métodos de indexación vectorial, así que tienes otra capa de flexibilidad.
Integración y ecosistema
Elasticsearch: Como herramienta madura, Elasticsearch se integra bien con muchos ecosistemas y frameworks, incluidos Kibana para visualización y Logstash para ingesta de datos. Es compatible con tus flujos de trabajo existentes, por lo que es una opción más segura si ya estás usando su ecosistema.
Vearch: Vearch es menos maduro pero más especializado. Su SDK de Python facilita la integración en pipelines de IA, especialmente para aplicaciones de machine learning y deep learning. No tiene el ecosistema más amplio de Elasticsearch, pero está centrado en aplicaciones de IA, por lo que es bueno para sistemas con mucha carga de embeddings.
Facilidad de uso
Elasticsearch: Elasticsearch es fácil de usar si ya estás familiarizado con su ecosistema. Pero sus capacidades de búsqueda vectorial son relativamente nuevas, por lo que quizá necesites configurarlas y tener cierta experiencia. Su documentación y soporte de la comunidad son una gran ventaja.
Vearch: Vearch es más simple para casos de uso de IA desde el primer momento. Su SDK de Python y la indexación en tiempo real facilitan que los desarrolladores trabajen con embeddings. Pero su ecosistema es más limitado y el menor soporte de la comunidad puede ser un desafío para algunos.
Consideraciones de costo
Elasticsearch: El costo depende del tamaño de tu clúster y del volumen de datos. Los servicios gestionados de Elasticsearch pueden añadir comodidad, pero también aumentan el costo. También puede requerir más memoria para un rendimiento óptimo de búsqueda vectorial, y eso aumentará el costo.
Vearch: Vearch está diseñado para aplicaciones de IA a gran escala. Su compatibilidad con GPU puede aumentar el costo del hardware, pero proporciona una ganancia significativa de rendimiento. Dependiendo de tu caso de uso, esto puede ofrecer una mejor relación calidad-precio para aplicaciones centradas en IA.
Funciones de seguridad
Elasticsearch: Elasticsearch tiene funciones de seguridad robustas, incluidas cifrado, autenticación y control de acceso. Todas están integradas en su núcleo y en los servicios gestionados, por lo que cumple con los estándares de seguridad empresariales.
Vearch: Vearch tiene menos funciones de seguridad listas para usar, pero admite autenticación básica y control de acceso. Para aplicaciones que requieren seguridad avanzada, tendrás que implementar capas adicionales manualmente.
Cuándo elegir Elasticsearch
Elasticsearch es para casos de uso que combinan búsqueda vectorial con búsqueda tradicional y analítica en big data. Es excelente para escenarios de búsqueda híbrida en los que necesitas mezclar búsqueda de texto completo, filtrado por palabras clave y consultas de similitud vectorial. Si ya estás usando Elasticsearch para analítica de logs, búsqueda de comercio electrónico o búsqueda empresarial y quieres aprovechar su ecosistema robusto, escalabilidad e integraciones, entonces es una buena opción. Si necesitas consultas complejas, clasificación por relevancia o compatibilidad con Kibana y Logstash, entonces Elasticsearch es una apuesta segura.
Cuándo elegir Vearch
Vearch es para aplicaciones impulsadas por IA que dependen en gran medida de embeddings vectoriales, como motores de recomendación, búsqueda de similitud de imágenes y casos de uso de IA generativa. Está diseñado para datos vectoriales no estructurados y es excelente para indexación en tiempo real y rendimiento acelerado por GPU. Vearch puede manejar múltiples campos vectoriales por documento y admite varios métodos de indexación, por lo que es perfecto para modelos de datos complejos en IA. Si te enfocas en búsqueda multimedia o aplicaciones centradas en embeddings con necesidades de escalabilidad, entonces Vearch es la solución para ti.
Resumen
Elasticsearch y Vearch son buenos para la búsqueda vectorial, pero por razones diferentes. Elasticsearch es versátil, tiene un ecosistema y capacidades de búsqueda híbrida, por lo que es una apuesta segura para cargas de trabajo de búsqueda tradicionales y emergentes. Vearch está optimizado para aplicaciones de IA y realiza búsquedas de similitud rápidas y eficientes para casos de uso intensivos en embeddings. Elige entre estos dos según tu caso de uso, tipo de datos y requisitos de rendimiento para que la tecnología se ajuste a los objetivos de tu proyecto.
Lee esto para obtener una visión general de Elasticsearch y Vearch, 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) 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 bases de datos vectoriales en lugar de afirmaciones de marketing o rumores.
VectorDBBench está escrito en Python y cuenta con 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.
Descargue VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento en sus propios conjuntos de datos.
Eche un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales convencionales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lea los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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