Elegir una base de datos vectorial: Milvus vs. Chroma DB
Esta comparación entre Milvus y Chroma DB se actualizó por última vez el 21 de enero de 2025. Para proporcionarte los hallazgos más recientes, este blog se actualizará periódicamente con la información más reciente.
El auge de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT ha impulsado la demanda de bases de datos vectoriales que sirvan como memoria a largo plazo para estos modelos. Esta demanda ha dado lugar al desarrollo de diversos sistemas de búsqueda vectorial, que abarcan bases de datos tradicionales con plugins de búsqueda vectorial integrados, bases de datos vectoriales ligeras y bases de datos vectoriales diseñadas específicamente. Diferentes bases de datos vectoriales utilizan diversas métricas de distancia para evaluar relaciones y similitudes entre puntos de datos, lo que resalta la importancia de elegir la base de datos adecuada para una búsqueda efectiva de similitud vectorial.
La base de datos vectorial Chroma es una base de datos vectorial ligera destacable, que prioriza la facilidad de uso y la comodidad para el desarrollo. En cambio, Milvus, una base de datos vectorial de código abierto, nativa de IA y diseñada específicamente, destaca en el manejo de aplicaciones a gran escala, de alto rendimiento y baja latencia.
Aunque ambas bases de datos gestionan eficazmente datos vectoriales, satisfacen necesidades distintas. Chroma es una buena opción para desarrolladores que trabajan con conjuntos de datos de menos de un millón de vectores, priorizando una implementación rápida y sencilla. Por otro lado, Milvus, creado por Zilliz, está diseñado específicamente para aplicaciones que requieren una escala extrema de hasta miles de millones o incluso billones de puntos vectoriales, una capacidad de búsqueda robusta y tiempos de respuesta rápidos. Su arquitectura está finamente ajustada para estas métricas críticas de rendimiento, posicionando a Milvus como una solución robusta e innovadora para las aplicaciones de bases de datos vectoriales más exigentes. Además, un análisis comparativo de bases de datos vectoriales populares como Pinecone, Milvus y Weaviate revela sus fortalezas, compensaciones y casos de uso, lo cual es crucial para seleccionar la adecuada según necesidades específicas.
Esta comparación entre Chroma y Milvus tiene como objetivo profundizar en estas diferencias y proporcionar una comprensión integral de sus respectivas capacidades. También presentaremos Milvus Lite, una versión ligera de Milvus, y la compararemos con Chroma.
Milvus supera a Chroma en escalabilidad elástica y horizontal.
| Características | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Separación de almacenamiento y cómputo | Sí | Sí |
| Separación de consultas e inserciones | Sí. A nivel de componente (lo que proporciona una escalabilidad más granular). | No. No puede escalar más allá de un solo nodo. |
| Ubicación dinámica de segmentos frente a particionamiento estático de datos | Ubicación dinámica de segmentos | Sin reemplazo distribuido de datos |
| Nativo de la nube | Sí | No |
| Compatibilidad con vectores a escala de miles de millones/billones | Sí | No. Solo puede manejar hasta un millón de vectores. |
Milvus cuenta con un sistema distribuido con componentes de cómputo y almacenamiento separados, lo que proporciona una escalabilidad fluida hasta miles de millones o incluso billones de vectores para adaptarse a las crecientes necesidades empresariales. Esta arquitectura también permite escalar de forma independiente los recursos de cómputo y almacenamiento, ofreciendo flexibilidad y rentabilidad alineadas con los requisitos empresariales en evolución.
Además, Milvus puede asignar dinámicamente nuevos nodos a un grupo de acciones, acelerando las operaciones o reduciendo el número de nodos, liberando así recursos para otras acciones. La asignación dinámica de nodos permite una escalabilidad y una planificación de recursos más sencillas y garantiza baja latencia y alto rendimiento.
Por el contrario, aunque prioriza la simplicidad y la facilidad de uso, Chroma lidia con limitaciones de escalabilidad, con un límite superior de almacenamiento de hasta un millón de puntos vectoriales. Su confinamiento a un único nodo y la ausencia de reemplazo de datos distribuido obstaculizan su idoneidad para aplicaciones con demandas crecientes.
En términos de funcionalidad, tanto Milvus como Chroma ofrecen un conjunto de características diseñadas para gestionar y recuperar embeddings vectoriales de manera eficiente.
| Características | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Control de acceso basado en roles (RBAC) | Sí | No |
| Soporte de índice en disco | Sí | No |
| Búsqueda híbrida (es decir, filtrado escalar) | Sí, con filtrado escalar | Sí, con filtrado escalar |
| Particiones/espacios de nombres/grupos lógicos | Sí | No |
| Tipo de índice admitido | 14 índices: FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT, y GPU_IVF_PQ), HNSW |
Milvus se distingue por su sólido soporte para el control de acceso basado en roles (RBAC), proporcionando un mecanismo eficaz para la gestión del acceso a los datos. Esta característica resulta particularmente valiosa para aplicaciones de nivel empresarial, ya que mejora las capacidades de aislamiento y protección de datos. Milvus incorpora además múltiples índices en memoria y particiones a nivel de tabla, garantizando una recuperación de alto rendimiento en casos de uso en tiempo real. Además, la plataforma ofrece flexibilidad con índices en disco, proporcionando opciones para desarrolladores y empresas más sensibles a consideraciones de coste y que no requieren un alto número de consultas por segundo (QPS).
Por otro lado, Chroma carece de soporte para RBAC, lo que podría limitar sus capacidades de gestión y protección del acceso a los datos. La plataforma se basa principalmente en una indexación básica en memoria, presentando un enfoque más sencillo pero con posibles limitaciones para aplicaciones con requisitos más complejos.
Milvus y Chroma permiten operaciones de búsqueda híbrida, lo que permite a los usuarios realizar búsquedas vectoriales con filtrado eficiente de metadatos antes y después de la operación de búsqueda. En Milvus 2.4, admitiremos el índice invertido con tantivy, lo que promete un aumento sustancial en la velocidad de prefiltrado.
Otra diferencia notable entre Milvus y Chroma reside en su soporte de tipos de índice. Milvus admite una amplia variedad de 14 índices, incluidos 14 índices, incluidos FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT y GPU_IVF_PQ. En contraste, Chroma se basa únicamente en el algoritmo HNSW para su búsqueda KNN.
Si bien las características de Chroma pueden ser adecuadas para aplicaciones específicas, sus limitaciones podrían afectar su adaptabilidad en diversos casos de uso. Con su funcionalidad integral, Milvus es una solución versátil que aborda un espectro más amplio de necesidades de gestión de datos vectoriales.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Una base de datos vectorial es un tipo especializado de base de datos diseñado para almacenar datos como vectores de alta dimensión. Estos vectores son esencialmente listas de números que encapsulan las características o atributos de un objeto, lo que los hace ideales para representar datos complejos y no estructurados como imágenes, videos y lenguaje natural. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que están optimizadas para datos estructurados y consultas relacionales, las bases de datos vectoriales destacan en el manejo de vectores de alta dimensión y en la realización de comparaciones matemáticas para determinar la similitud o disimilitud entre puntos de datos.
Las bases de datos vectoriales son particularmente ventajosas en escenarios donde los datos no están estructurados y requieren capacidades de búsqueda sofisticadas. Por ejemplo, permiten que las aplicaciones realicen consultas complejas, como encontrar imágenes similares a una dada o recuperar documentos que estén semánticamente relacionados con un texto específico. Esta capacidad es crucial para las aplicaciones modernas en campos como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y los sistemas de recomendación, donde la capacidad de almacenar y buscar eficientemente entre grandes cantidades de datos vectoriales supone una ventaja significativa de rendimiento.
Características principales de las bases de datos vectoriales
Las características principales de las bases de datos vectoriales están diseñadas para optimizar el almacenamiento, la recuperación y la gestión de datos vectoriales de alta dimensionalidad. Estas características incluyen:
Indexación vectorial: Las bases de datos vectoriales emplean algoritmos de indexación especializados para almacenar y recuperar eficientemente datos vectoriales de alta dimensionalidad. Esto garantiza que las búsquedas sean rápidas y precisas, incluso a medida que crece el conjunto de datos.
Búsqueda vectorial: Una de las funciones principales de una base de datos vectorial es permitir búsquedas rápidas y eficientes de vectores similares. Esto permite consultas complejas como “encuéntrame imágenes similares a esta” o “recupera documentos que estén semánticamente relacionados con este texto,” lo que la hace invaluable para aplicaciones de IA y aprendizaje automático.
Reemplazo de datos distribuido: Las bases de datos vectoriales avanzadas como Milvus admiten el reemplazo de datos distribuido, lo que mejora la gestión de datos y la escalabilidad. Esta característica permite que la base de datos maneje datos a gran escala en múltiples nodos, garantizando alta disponibilidad y rendimiento.
Soporte para diferentes tipos de datos: Las bases de datos vectoriales son versátiles en el manejo de varios tipos de datos, incluidos datos estructurados y no estructurados. Proporcionan soporte para diferentes formatos de datos, lo que las hace adecuadas para una amplia gama de aplicaciones.
Estas características principales convierten a las bases de datos vectoriales en una herramienta poderosa para gestionar y consultar datos vectoriales de alta dimensionalidad, ofreciendo ventajas significativas sobre las bases de datos tradicionales en casos de uso específicos.
Milvus vs. Chroma en fundamentos de código abierto y características diseñadas específicamente en bases de datos vectoriales
Tanto Milvus como Chroma son bases de datos de código abierto con licencia Apache 2.0.
| Características | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Diseñada específicamente para vectores | Sí | Sí |
| Consistencia ajustable | Sí | No |
| Soporte para datos vectoriales tanto en flujo como por lotes | Sí | No |
| Soporte para vectores binarios | Sí | No |
| SDK multilenguaje | SDKs de Python, Java, JavaScript, Go y Node.js totalmente compatibles | Python, Javascript |
Milvus fue creado por ingenieros de Zilliz en 2019. Más tarde fue donado a la LF AI & Data Foundation en 2021 para mejorar su accesibilidad a una gama más amplia de desarrolladores y organizaciones. Milvus cuenta con 32,000+ estrellas en GitHub, más de 260 colaboradores de la comunidad y más de 70 millones de descargas de imágenes de docker.
Chroma es mantenido por una única entidad comercial llamada Chroma. Con más de 17,000 estrellas en GitHub, Chroma se centró inicialmente en cargas de trabajo analíticas sobre embeddings. Sin embargo, con la aparición de la IA y los LLMs como ChatGPT, pasó a ser un almacén de embeddings de propósito general.
Milvus y Chroma ofrecen funcionalidades diseñadas específicamente para abordar necesidades concretas en aplicaciones de datos vectoriales. Milvus proporciona un conjunto completo de funcionalidades, incluida la consistencia ajustable, soporte para el procesamiento en streaming y por lotes de datos vectoriales, soporte para vectores binarios y un SDK multilenguaje que abarca Python, Java, Go, C++, Node.js y Ruby.
Chroma prioriza la simplicidad y la facilidad de uso por encima de las funcionalidades extensas, lo que da como resultado una oferta más limitada. Proporciona una selección limitada de SDKs, centrada principalmente en Python y JavaScript.
Chroma prioriza un inicio y uso sencillos. Sin embargo, esta simplicidad conlleva concesiones, incluido un rendimiento de búsqueda comprometido, limitaciones de escalabilidad y la exclusión de muchas funcionalidades beneficiosas de gestión de bases de datos.
Milvus Lite es una alternativa ligera a Milvus que se ejecuta localmente dentro de tu aplicación Python. Conserva la facilidad de inicio al tiempo que mantiene un conjunto amplio de funcionalidades. Basado en la popular base de datos vectorial de código abierto Milvus, Milvus Lite reutiliza los componentes principales para la indexación vectorial y el análisis de consultas, eliminando al mismo tiempo elementos diseñados para una alta escalabilidad en sistemas distribuidos. Este diseño lo convierte en una solución compacta y eficiente, ideal para entornos con recursos informáticos limitados, como portátiles, Jupyter Notebooks y dispositivos móviles o edge.
Milvus Lite se integra con diversos stacks de desarrollo de IA como LangChain y LlamaIndex, lo que permite su uso como almacén vectorial en pipelines de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para la recuperación eficiente de embeddings vectoriales sin necesidad de configurar un servidor. Simplemente ejecuta pip install pymilvus (versión 2.4.3 o superior) para incorporarlo a tu aplicación de IA como una biblioteca de Python.
Milvus Lite comparte la API de Milvus, lo que garantiza que tu código del lado del cliente funcione tanto para despliegues locales a pequeña escala como para servidores Milvus desplegados en Docker o Kubernetes con miles de millones de vectores.
Nota: Milvus Lite es bueno para comenzar con la búsqueda por similitud vectorial o para crear demos y prototipos. Para un caso de uso en producción, recomendamos usar Milvus en Docker y Kubenetes o considerar Milvus totalmente gestionado en Zilliz Cloud.
Para obtener información más detallada sobre Milvus Lite, consulta los siguientes recursos:
Nota: Milvus Lite es bueno para comenzar con la búsqueda vectorial o para crear demos y prototipos. Para un caso de uso en producción, recomendamos usar Milvus en Docker y Kubenetes o considerar Milvus totalmente gestionado en .
Para obtener información más detallada sobre Milvus Lite, consulta los siguientes recursos:
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Escalabilidad y rendimiento
Milvus: Milvus está diseñado para entornos distribuidos a gran escala, ofreciendo escalabilidad elástica y horizontal. Esto lo convierte en una excelente opción para aplicaciones de alto rendimiento que requieren la capacidad de escalar sin problemas a medida que crecen los volúmenes de datos. La arquitectura de Milvus permite añadir nuevos nodos para manejar mayores cargas de trabajo, garantizando baja latencia y alto rendimiento.
Chroma: Chroma, por otro lado, está optimizado para capacidades de búsqueda en tiempo real y de baja latencia. Su arquitectura de nodo único está diseñada para aplicaciones que priorizan un rendimiento de búsqueda rápido por encima de la escalabilidad. Si bien esto hace que Chroma sea adecuado para conjuntos de datos más pequeños y aplicaciones que requieren una implementación rápida, puede enfrentarse a limitaciones a medida que aumentan los volúmenes de datos.
Funcionalidad y facilidad de uso
Milvus: Milvus ofrece un conjunto completo de funciones que incluye consistencia ajustable, soporte tanto para el procesamiento en streaming como por lotes de datos vectoriales, soporte para vectores binarios y un SDK multilenguaje. Estas funciones hacen que Milvus sea adecuado para aplicaciones complejas que requieren una gestión de datos sólida y flexibilidad para manejar diferentes tipos de datos vectoriales.
Chroma: Chroma se centra en proporcionar una API simple y fácil de usar, lo que lo hace muy favorable para el desarrollo. Esta simplicidad es ideal para aplicaciones que necesitan una solución de base de datos sencilla sin la complejidad de funciones extensas. Sin embargo, esta facilidad de uso conlleva concesiones en términos de escalabilidad y funcionalidad avanzada.
Gestión de datos vectoriales
Milvus: Milvus admite una amplia gama de algoritmos de indexación, incluidos IVF y HNSW, que son esenciales para la búsqueda y recuperación eficiente de vectores. Además, Milvus proporciona un soporte robusto para la replicación de datos y la conmutación por error, garantizando alta disponibilidad y fiabilidad en entornos de producción.
Chroma: Chroma emplea un algoritmo de indexación propietario diseñado para un rendimiento de búsqueda rápido. También admite la replicación de datos y la conmutación por error, pero su arquitectura de nodo único puede limitar su eficacia al manejar datos a gran escala y consultas complejas.
En resumen, aunque tanto Milvus como Chroma ofrecen funciones valiosas para gestionar datos vectoriales, atienden a necesidades diferentes. Milvus es ideal para aplicaciones a gran escala y de alto rendimiento que requieren funciones extensas y escalabilidad, mientras que Chroma es adecuado para aplicaciones de menor escala que priorizan la facilidad de uso y una implementación rápida.
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