MongoDB vs Deep Lake: Selección de la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que las aplicaciones impulsadas por IA evolucionan, no se puede subestimar 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: MongoDB y Deep Lake. Cada una proporciona 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 alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar MongoDB vs Deep Lake, 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 una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes para 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 modelos de lenguaje grandes (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 diseñadas 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.
MongoDB es una base de datos NoSQL que almacena datos en documentos similares a JSON y Deep Lake es un lago de datos optimizado para incrustaciones vectoriales. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
MongoDB: Lo básico
MongoDB Atlas Vector Search es una función que te permite realizar búsquedas de similitud vectorial en datos almacenados en MongoDB Atlas. Puedes indexar y consultar incrustaciones vectoriales de alta dimensión junto con los datos de tus documentos y hacer IA y aprendizaje automático directamente en la base de datos.
En esencia, Atlas Vector Search utiliza el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Esto crea un grafo multinivel del espacio vectorial para que puedas realizar búsquedas de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Es un equilibrio entre velocidad y precisión para la búsqueda vectorial a gran escala. Atlas Vector Search también admite búsquedas de vecinos más cercanos exactos (ENN), que priorizan la precisión sobre el rendimiento para consultas de hasta 10,000 documentos.
Una de las grandes ventajas de Atlas Vector Search es su integración con el modelo de documentos flexible de MongoDB. Puedes almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos de documentos para poder buscar de forma más contextual y precisa. Puedes consultar cualquier tipo de datos que pueda incrustarse hasta 4096 dimensiones. Atlas Vector Search te permite combinar búsquedas de similitud vectorial con el filtrado tradicional de documentos. Por ejemplo, una búsqueda semántica de productos podría filtrarse por categoría, rango de precios o disponibilidad.
Atlas Vector Search también admite búsqueda híbrida, combinando búsqueda vectorial con búsqueda de texto completo para obtener resultados más granulares. Esto es diferente de Atlas Search, que se centra en la búsqueda basada en palabras clave. La plataforma se integra con servicios y herramientas de IA populares para que puedas usarla con modelos de embeddings de proveedores como OpenAI, VoyageAI y muchos otros listados en Hugging Face. También admite frameworks de código abierto como LangChain y LlamaIndex para crear aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje grandes (LLMs).
Para garantizar la escalabilidad y el rendimiento, MongoDB Atlas proporciona Search Nodes, que ofrece infraestructura dedicada para cargas de trabajo de Atlas Search y Vector Search. Esto te permite contar con recursos de cómputo optimizados y escalado independiente de las necesidades de búsqueda para obtener un mejor rendimiento a escala.
Al tener estas capacidades en el ecosistema de MongoDB, Atlas Vector Search es una solución completa para desarrolladores que crean aplicaciones impulsadas por IA, sistemas de recomendación o funciones de búsqueda avanzada. No necesitas una base de datos vectorial separada; puedes usar la escalabilidad y las ricas funcionalidades de MongoDB junto con la búsqueda vectorial.
¿Qué es Deep Lake? Una visión general
Deep Lake es una base de datos especializada creada para gestionar datos vectoriales y multimedia—como imágenes, audio, video y otros tipos no estructurados—ampliamente utilizada en IA y aprendizaje automático. Funciona tanto como un lago de datos como un almacén vectorial:
- Como lago de datos: Deep Lake admite el almacenamiento y la organización de datos no estructurados (imágenes, audio, videos, texto y formatos como NIfTI para imágenes médicas) en un formato con control de versiones. Esta configuración mejora el rendimiento en tareas de aprendizaje profundo. Permite consultas rápidas y visualización de conjuntos de datos, lo que facilita la creación de conjuntos de entrenamiento de alta calidad para modelos de IA.
- Como almacén vectorial: Deep Lake está diseñado para almacenar y buscar embeddings vectoriales y metadatos relacionados (por ejemplo, texto, JSON, imágenes). Los datos pueden almacenarse localmente, en tu entorno de nube o en el almacenamiento gestionado de Deep Lake. Se integra perfectamente con herramientas como LangChain y LlamaIndex, simplificando el desarrollo de aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG).
Deep Lake utiliza el índice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basado en el paquete Hnswlib con optimizaciones añadidas, para la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Esto permite consultar más de 35 millones de embeddings en menos de 1 segundo. Entre sus características únicas se incluyen el multihilo para una creación de índices más rápida y la gestión eficiente de memoria para reducir el uso de RAM.
De forma predeterminada, Deep Lake utiliza búsqueda lineal de embeddings para conjuntos de datos de hasta 100,000 filas. Para conjuntos de datos más grandes, cambia a ANN para equilibrar precisión y rendimiento. La API permite a los usuarios ajustar este umbral según sea necesario.
Aunque el índice de Deep Lake no se usa para búsquedas combinadas de atributos y vectores (que actualmente dependen de la búsqueda lineal), próximas actualizaciones abordarán esta limitación para mejorar aún más su funcionalidad.
Deep Lake como almacén vectorial: Deep Lake proporciona una solución robusta para almacenar y buscar incrustaciones vectoriales y sus metadatos asociados, incluidos texto, JSON, imágenes, audio y archivos de video. Puedes almacenar datos localmente, en tu entorno de nube preferido o en el almacenamiento gestionado de Deep Lake. Deep Lake también ofrece una integración fluida con herramientas como LangChain y LlamaIndex, lo que permite a los desarrolladores crear fácilmente aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG).
Diferencias clave
Al elegir entre MongoDB y Deep Lake como herramienta de búsqueda vectorial, necesitas comprender las diferencias. Ambos tienen características únicas para diferentes casos de uso en el mundo de las bases de datos vectoriales. Comparémoslos en varias áreas clave para ayudarte a tomar una decisión.
Metodología de búsqueda
MongoDB Atlas Vector Search utiliza el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Admite tanto la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) como la de vecinos más cercanos exactos (ENN). Es un equilibrio entre velocidad y precisión.
Deep Lake utiliza HNSW para la búsqueda ANN, con multihilo y optimizaciones de memoria. Utiliza búsqueda lineal de incrustaciones para conjuntos de datos más pequeños (hasta 100.000 filas) y cambia a ANN para los más grandes, con la opción de ajustar este umbral.
Datos
MongoDB es excelente para manejar datos estructurados y semiestructurados junto con incrustaciones vectoriales. Su modelo de documentos flexible te permite almacenar diferentes tipos de datos juntos, para que puedas buscar de forma más contextual y precisa.
Deep Lake está diseñado para datos no estructurados como imágenes, audio y video junto con incrustaciones vectoriales. Es un lago de datos y un almacén vectorial en uno, por lo que es perfecto para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático con mucho contenido multimedia.
Escalabilidad y rendimiento
MongoDB Atlas cuenta con Search Nodes dedicados para recursos de cómputo optimizados y escalado independiente de las cargas de trabajo de búsqueda. Esto significa rendimiento a escala.
Deep Lake afirma consultar más de 35 millones de incrustaciones en menos de 1 segundo. Pero utiliza búsqueda lineal para la búsqueda combinada de atributos y vectores, lo que puede no ser adecuado para todos los casos de uso.
Flexibilidad y personalización
MongoDB te permite combinar la búsqueda por similitud vectorial con el filtrado de documentos y la búsqueda de texto completo.
Deep Lake tiene control de versiones para conjuntos de datos y permite personalizar los umbrales de búsqueda. Pero puede que no pueda combinar la búsqueda de atributos y vectores tanto como MongoDB.
Integración y ecosistema
Ambos sistemas se integran con servicios y herramientas de IA populares. MongoDB funciona con modelos de incrustaciones de OpenAI y VoyageAI y admite LangChain y LlamaIndex.
Facilidad de uso
MongoDB tiene un ecosistema consolidado, mucha documentación y los desarrolladores están familiarizados con él. Si ya estás usando MongoDB, añadir búsqueda vectorial podría ser una decisión obvia.
La facilidad de uso de Deep Lake depende de tu caso de uso, especialmente si trabajas con datos multimedia en aplicaciones de IA.
Coste
MongoDB Atlas es un servicio gestionado con diferentes niveles de precios basados en el uso y las características. Los costes aumentarán con la escala, pero obtienes una solución totalmente gestionada.
Deep Lake tiene opciones para almacenamiento local, almacenamiento en la nube o su servicio gestionado. La comparación de costes dependería de tu uso y tus necesidades de almacenamiento.
Características de seguridad
MongoDB Atlas cuenta con características de seguridad robustas, incluida la encriptación, la autenticación y el control de acceso, construidas sobre su modelo de seguridad de base de datos maduro.
Cuándo usar cada uno
MongoDB Atlas Vector Search es la mejor opción cuando tienes datos estructurados o semiestructurados y necesitas capacidades de búsqueda vectorial. Es perfecto para proyectos en los que necesitas combinar el filtrado tradicional de documentos con búsquedas de similitud vectorial, como recomendaciones avanzadas de productos o plataformas de descubrimiento de contenido. MongoDB es excelente cuando ya estás usando MongoDB para tu almacenamiento de datos principal y quieres añadir búsqueda vectorial sin introducir un nuevo sistema. Su capacidad para realizar búsquedas híbridas, combinando búsqueda vectorial y de texto completo, lo hace muy útil para aplicaciones que necesitan resultados de búsqueda matizados y conscientes del contexto.
Deep Lake es la mejor opción cuando tu proyecto implica una gran cantidad de datos multimedia no estructurados, como imágenes, audio y vídeo, especialmente en escenarios de IA y aprendizaje automático. Es perfecto para tareas de visión por computadora, procesamiento de audio o cualquier aplicación que requiera control de versiones de grandes conjuntos de datos junto con capacidades de búsqueda vectorial. Deep Lake es sólido cuando puede ser tanto un lago de datos como un almacén vectorial, por lo que es excelente para equipos de investigación o empresas que crean modelos de IA complejos que necesitan gestionar y consultar grandes cantidades de datos multimedia de manera eficiente.
Conclusión
MongoDB Atlas Vector Search es una opción sólida para añadir búsqueda vectorial a tu infraestructura existente de MongoDB; ofrece escalabilidad, consultas flexibles e integración fluida con datos estructurados. Deep Lake es excelente para datos multimedia no estructurados; tiene funciones especializadas para flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático. Tu elección entre estos debe guiarse por tus tipos de datos, la infraestructura existente y el tipo de búsqueda que necesitas. Elige MongoDB si necesitas una solución de propósito general que combine búsqueda tradicional y vectorial, especialmente si ya estás en el ecosistema de MongoDB. Elige Deep Lake si estás gestionando y buscando grandes cantidades de datos multimedia en aplicaciones centradas en IA. En última instancia, se trata de alinear las fortalezas de la tecnología con las necesidades específicas y los requisitos de rendimiento de tu proyecto.
Lee esto para obtener una visión general de MongoDB y Deep Lake, pero para evaluarlos necesitas hacerlo en función de 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, una evaluación comparativa exhaustiva 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 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 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.
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 el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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