HNSWlib vs Voyager: Cómo elegir la herramienta de búsqueda vectorial adecuada para tu aplicación de GenAI
La búsqueda vectorial es clave en las aplicaciones de IA donde encontrar similitudes entre puntos de datos de alta dimensionalidad es el objetivo. Herramientas como HNSWlib y Voyager están diseñadas para realizar de forma eficiente búsquedas de vecinos más cercanos, de modo que los sistemas puedan recuperar rápidamente elementos relacionados de grandes conjuntos de datos. Aunque HNSWlib ha ganado popularidad por su velocidad y precisión, Voyager es la incorporación más reciente de Spotify para abordar las limitaciones de HNSWlib.
Esta publicación compara ambas, explicando sus características y fortalezas y en qué se diferencian para que puedas decidir cuál es mejor para tu proyecto.
¿Qué es la búsqueda vectorial?
Antes de profundizar en los detalles de HNSWlib y Voyager, es esencial entender la búsqueda vectorial. En pocas palabras, la búsqueda vectorial, o búsqueda de similitud vectorial, encuentra los vectores (puntos de datos) más cercanos en un espacio de alta dimensionalidad a un vector de consulta dado. Estos vectores a menudo son generados por modelos de aprendizaje automático para capturar la esencia de los datos no estructurados (por ejemplo, el significado de una oración o las características de una imagen).
A diferencia de las bases de datos tradicionales, donde las búsquedas se basan en coincidencias exactas o filtrado, la búsqueda vectorial se centra en la similitud. El objetivo es encontrar vectores que estén "cerca" unos de otros en función de una métrica de distancia (como la distancia euclidiana o la similitud del coseno). Por ejemplo, los vectores pueden representar palabras u oraciones en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), y la búsqueda vectorial ayuda a encontrar las palabras o textos más similares semánticamente. En los sistemas de recomendación, la búsqueda vectorial identifica los elementos más cercanos a las preferencias de un usuario. Las búsquedas vectoriales también desempeñan un papel crucial en la generación aumentada por recuperación (RAG), una técnica que aumenta la salida de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al proporcionarles información contextual adicional.
Hay muchas soluciones disponibles en el mercado para realizar búsquedas vectoriales, incluidas:
- Bibliotecas de búsqueda vectorial como HNSWlib y Voyager.
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestionado)
- Bases de datos vectoriales ligeras como Chroma y Milvus Lite.
- Bases de datos tradicionales con complementos de búsqueda vectorial
¿Qué es HNSWlib? Descripción general
HNSWlib es una biblioteca de código abierto para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos (ANNS). Está construida sobre el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW), que forma una estructura basada en grafos donde los puntos de datos son nodos. El algoritmo navega por este grafo para encontrar rápidamente vecinos aproximados, lo que hace que HNSWlib sea muy eficiente para la búsqueda vectorial.
Características y fortalezas de HNSWlib
- Algoritmo HNSW: El núcleo del poder de HNSWlib es el algoritmo HNSW, que usa una estructura de grafo multicapa para navegar por los puntos de datos según su proximidad para encontrar los vecinos más cercanos.
- Velocidad y precisión: HNSWlib es conocido por equilibrar velocidad y precisión. Ofrece resultados rápidos sin una pérdida significativa de precisión, lo cual es bueno para casos de uso que requieren resultados de vecinos más cercanos de alta calidad.
- Eficiencia de memoria: HNSWlib tiene una baja huella de memoria sin dejar de poder procesar grandes conjuntos de datos, lo cual es bueno para aplicaciones con memoria limitada.
- Escalabilidad: HNSWlib escala bien a conjuntos de datos con millones de entradas, bueno para aplicaciones pequeñas y grandes.
- Flexibilidad: La biblioteca te permite ajustar parámetros de búsqueda como precisión y exhaustividad para optimizar tu caso de uso.
HNSWlib se ha convertido en la opción preferida para tareas de búsqueda ANN debido a su velocidad, flexibilidad y fiabilidad.
¿Qué es Voyager? Descripción general
Voyager es la biblioteca de búsqueda de vecinos más cercanos más reciente de Spotify, creada después de un uso extensivo de HNSWlib y de identificar áreas de mejora. Aunque se basa en el algoritmo HNSW como HNSWlib, Voyager tiene varias optimizaciones y características adicionales que la hacen más adecuada para entornos de producción.
Características y fortalezas de Voyager
- Más rápido y más preciso: Voyager se basa en la velocidad y precisión de HNSWlib, pero va más allá, con búsquedas más rápidas y una precisión aún mayor en algunos casos, especialmente para aplicaciones complejas a gran escala.
- Eficiencia de memoria: Voyager usa la representación de punto flotante de 8 bits E4M3, lo que le permite manejar datos de alta dimensionalidad con menos uso de memoria en comparación con HNSWlib durante la creación de índices.
- Multihilo y escalabilidad: Voyager admite la creación y consulta de índices completamente multihilo para manejar conjuntos de datos más grandes que HNSWlib, especialmente en entornos distribuidos o en la nube.
- Compatibilidad con lenguajes: Aunque HNSWlib es principalmente una biblioteca de Python, Voyager es compatible tanto con Python como con Java, lo que la hace más flexible para entornos de producción que requieren compatibilidad con varios lenguajes.
- Lista para producción: Voyager está diseñada para uso empresarial, con características como archivos de índice tolerantes a fallos, detección de corrupción e integración con Google Cloud, lo que la hace más robusta y escalable para aplicaciones con alto tráfico.
Voyager toma la sólida base de HNSWlib y la mejora con características que la hacen más adecuada para sistemas modernos y a gran escala.
Diferencias clave entre HNSWlib y Voyager
Método de búsqueda
Tanto HNSWlib como Voyager usan el algoritmo HNSW, que es conocido por su velocidad y precisión en búsquedas de vecinos más cercanos. Sin embargo, Voyager tiene optimizaciones que la hacen más rápida y más eficiente en memoria que HNSWlib. Por ejemplo, la creación de índices multihilo de Voyager puede procesar grandes conjuntos de datos más rápido, y su gestión de memoria optimizada reduce el consumo de recursos, lo que la hace más adecuada para aplicaciones empresariales.
Datos
Ambas herramientas manejan datos vectoriales de alta dimensionalidad, pero Voyager tiene más características que la hacen más adecuada para entornos a gran escala basados en la nube. La compatibilidad de Voyager con la transmisión de datos desde Google Cloud Services y los archivos de índice tolerantes a fallos la hace más fiable para sistemas distribuidos. HNSWlib es bueno para configuraciones locales o aplicaciones más pequeñas, pero carece de las características avanzadas de gestión de datos que hacen que Voyager sea más versátil para entornos complejos.
Escalabilidad y rendimiento
HNSWlib ya es escalable y funciona bien para la mayoría de los casos de uso. Pero Voyager tiene multihilo, lo que le da una ventaja al tratar con conjuntos de datos más grandes o entornos donde se necesita procesamiento paralelo. Voyager puede crear y consultar índices en paralelo, reduciendo el tiempo de procesamiento de los sistemas a gran escala. Además, sus optimizaciones de memoria, como la representación de punto flotante de 8 bits, le permiten manejar conjuntos de datos más grandes con menos memoria, lo que la hace más eficiente en recursos que HNSWlib.
Flexibilidad y personalización
Ambas bibliotecas son flexibles en cuanto a los parámetros de búsqueda, pero Voyager ofrece más personalización para uso en producción. Es compatible con Python y Java, lo que puede integrarse en más entornos. Además, sus características basadas en la nube, como la integración con Google Cloud y la tolerancia a fallos, la hacen más adecuada para aplicaciones modernas a gran escala. HNSWlib es flexible, pero carece de algunas de estas características avanzadas y está más limitada en entornos donde se necesitan estas funciones.
Integración y ecosistema
HNSWlib está diseñada para integrarse en flujos de trabajo basados en Python, por lo que es adecuada para pipelines de aprendizaje automático y aplicaciones más pequeñas. Sin embargo, carece de las capacidades de integración más amplias de Voyager. Voyager es compatible con Python, Java y la integración con Google Cloud, por lo que es más versátil en implementaciones de nivel empresarial. Voyager puede manejar sistemas distribuidos y entornos basados en la nube, lo que la convierte en una solución más completa para organizaciones con necesidades de infraestructura complejas.
Facilidad de uso
HNSWlib es fácil de usar y configurar, especialmente para usuarios de Python. Es adecuada para quienes quieren una biblioteca sencilla y sin complicaciones para la búsqueda ANN. Voyager tiene características más avanzadas, pero una curva de aprendizaje ligeramente mayor debido al multithreading, la tolerancia a fallos y la integración en la nube. Sin embargo, su diseño listo para producción y su extensa documentación tanto para Python como para Java facilitan su integración en sistemas más grandes y complejos.
Coste
Ambas son de código abierto y gratuitas. Sin embargo, la eficiencia de memoria y el multithreading de Voyager pueden reducir el consumo de recursos en implementaciones a gran escala o basadas en la nube, lo que genera ahorros de costes. La decisión aquí dependería de si la velocidad adicional, la eficiencia de memoria y las características de Voyager justifican la complejidad añadida o el coste de infraestructura.
Seguridad
Ni HNSWlib ni Voyager tienen características de seguridad integradas como cifrado o control de acceso, por lo que estas deben implementarse por separado. Sin embargo, los archivos de índice tolerantes a fallos y la detección de corrupción de Voyager la hacen más fiable para entornos críticos de integridad de datos.
Cuándo elegir HNSWlib
HNSWlib es una excelente opción si:
- Necesitas una herramienta de búsqueda ANN rápida y precisa para aplicaciones de menor escala.
- Tu proyecto está basado en Python y no requiere compatibilidad con Java.
- Estás trabajando en un entorno local o con conjuntos de datos más pequeños donde la tolerancia a fallos avanzada y las funciones en la nube no son necesarias.
- Quieres una solución sencilla y fácil de implementar con una sobrecarga mínima.
Cuándo elegir Voyager
Voyager es una mejor opción si:
- Necesitas una solución lista para producción con compatibilidad tanto para Python como para Java.
- Tu proyecto implica conjuntos de datos a gran escala y requiere procesamiento multihilo para una creación de índices y consultas más rápidas.
- Necesitas eficiencia de memoria para manejar datos de alta dimensionalidad en entornos con recursos limitados.
- Tu infraestructura incluye entornos basados en la nube; necesitas características como integración con Google Cloud y archivos de índice tolerantes a fallos.
- Requieres personalización avanzada y una herramienta optimizada para implementaciones de nivel empresarial.
En última instancia, tu elección entre HNSWlib y Voyager depende de los requisitos específicos de tu proyecto. Ambas herramientas ofrecen un rendimiento sólido, pero tu elección debe alinearse con la escala y la complejidad de tu aplicación, así como con los recursos y la infraestructura que tienes disponibles.
Comparación entre bibliotecas de búsqueda vectorial y bases de datos vectoriales diseñadas específicamente
Tanto las bibliotecas de búsqueda vectorial como HNSWlib y Voyager como las bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus buscan resolver el problema de búsqueda por similitud para datos vectoriales de alta dimensionalidad, pero cumplen funciones diferentes.
Las bibliotecas de búsqueda vectorial se centran únicamente en la tarea de búsqueda eficiente de vecinos más cercanos. Ofrecen soluciones ligeras y rápidas para encontrar vectores similares a un vector de consulta. A menudo se utilizan en entornos más pequeños de un solo nodo o para aplicaciones con conjuntos de datos estáticos o de tamaño moderado. Sin embargo, generalmente carecen de funciones para gestionar datos dinámicos, proporcionar persistencia o escalar en sistemas distribuidos. Los desarrolladores que usan estas bibliotecas normalmente necesitan encargarse manualmente de la gestión de datos, las actualizaciones y el escalado.
Por otro lado, las bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) son sistemas integrales diseñados para la gestión de datos vectoriales a gran escala. Estas bases de datos van más allá de la búsqueda vectorial simple y ofrecen funciones como almacenamiento persistente, actualizaciones en tiempo real, arquitectura distribuida y capacidades avanzadas de consulta. Admiten conjuntos de datos dinámicos y pueden manejar fácilmente aplicaciones en tiempo real donde los datos se actualizan con frecuencia. Además, las bases de datos vectoriales suelen incluir soporte integrado para combinar búsquedas vectoriales con filtrado tradicional y consultas de metadatos, lo que las hace ideales para entornos de producción que requieren escalabilidad, alta disponibilidad y funcionalidades de búsqueda más complejas.
- Consulta las últimas nuevas funciones y mejoras de Zilliz Cloud: Actualización de Zilliz Cloud: servicios de migración, conectores de Fivetran, múltiples réplicas y más
Cuándo elegir cada solución de búsqueda vectorial
Elige bibliotecas de búsqueda vectorial si:
- Tienes un conjunto de datos pequeño o mediano, relativamente estático.
- Prefieres tener control total sobre la indexación y los algoritmos de búsqueda.
- Estás integrando la búsqueda en un sistema existente y puedes gestionar la infraestructura.
Elige bases de datos vectoriales diseñadas específicamente si:
- Necesitas escalar a miles de millones de vectores en sistemas distribuidos.
- Tu conjunto de datos cambia con frecuencia, lo que requiere actualizaciones en tiempo real.
- Prefieres soluciones gestionadas que se encarguen del almacenamiento, el escalado y las optimizaciones de consultas por ti.
En resumen, las bibliotecas de búsqueda vectorial son más adecuadas para casos de uso más simples y de menor escala donde la velocidad y la eficiencia de memoria son prioridades, pero la complejidad operativa es mínima. Las bases de datos vectoriales diseñadas específicamente, por el contrario, están diseñadas para sistemas de gran escala y de nivel de producción que exigen manejo dinámico de datos, escalabilidad y facilidad de uso, y a menudo proporcionan beneficios operativos significativos para los desarrolladores que gestionan aplicaciones complejas.
Evaluación y comparación de cualquier solución de búsqueda vectorial
Bien, ahora hemos aprendido la diferencia entre las distintas soluciones de búsqueda vectorial. Las siguientes preguntas son: ¿cómo te aseguras de que tu algoritmo de búsqueda devuelva resultados precisos y lo haga a la velocidad del rayo? ¿Cómo evalúas la eficacia de diferentes algoritmos ANN, especialmente a escala?
Para responder a estas preguntas, necesitamos una herramienta de benchmarking. Hay muchas herramientas de este tipo disponibles, y dos destacan como las más eficientes: ANN benchmarks y VectorDBBench.
Benchmarks ANN
ANN Benchmarks (benchmarks de vecinos más cercanos aproximados) es un proyecto de código abierto diseñado para evaluar y comparar el rendimiento de varios algoritmos de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Proporciona un marco estandarizado para realizar benchmarks de diferentes algoritmos en tareas como la búsqueda vectorial de alta dimensionalidad, lo que permite a desarrolladores e investigadores medir métricas como la velocidad de búsqueda, la precisión y el uso de memoria en varios conjuntos de datos. Al usar ANN-Benchmarks, puedes evaluar las compensaciones entre velocidad y precisión para algoritmos como los que se encuentran en bibliotecas como Faiss, Annoy, HNSWlib y otras, lo que la convierte en una herramienta valiosa para comprender qué algoritmos funcionan mejor para aplicaciones específicas.
Repositorio GitHub de ANN Benchmarks: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
Sitio web de ANN Benchmarks: https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench: una herramienta de benchmarking de código abierto
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) utilizando sus propios conjuntos de datos, y determinar el más adecuado para sus casos de uso. VectorDBBench está escrito en Python y cuenta con licencia bajo la licencia de código abierto MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente.
Repositorio GitHub de VectorDBBench: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en el Leaderboard de VectorDBBench.
Técnicas e información sobre la evaluación de VectorDB:
Más recursos sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
DeepSeek-OCR Explained: Optical Compression for Scalable Long-Context and RAG Systems
Discover how DeepSeek-OCR uses visual tokens and Contexts Optical Compression to boost long-context LLM efficiency and reshape RAG performance.
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch
Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.