MongoDB vs Rockset: Selección de la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que evolucionan las aplicaciones impulsadas por IA, no se puede subestimar la importancia de las capacidades de búsqueda vectorial para respaldar estos avances. Esta publicación del blog analizará dos bases de datos destacadas con capacidades de búsqueda vectorial: MongoDB y Rockset. 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 los desarrolladores e ingenieros una comparación clara, que ayude a decidir qué base de datos se ajusta mejor a sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar MongoDB vs Rockset, 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, lo que permite un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes de 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 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 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.
MongoDB es una base de datos NoSQL y Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis; ambas ofrecen búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
MongoDB: conceptos básicos
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 embeddings vectoriales de alta dimensión junto con los datos de tus documentos y realizar 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 del documento para poder buscar de forma más contextual y precisa. Puedes consultar cualquier tipo de dato que pueda incorporarse en embeddings de hasta 4096 dimensiones. Atlas Vector Search te permite combinar búsquedas de similitud vectorial con filtrado de documentos tradicional. 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 usan Large Language Models (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 tener recursos de cómputo optimizados y escalado independiente de las necesidades de búsqueda para que obtengas un mejor rendimiento a escala.
Al contar con estas capacidades dentro del 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 avanzadas. No necesitas una base de datos vectorial separada; puedes usar la escalabilidad y las ricas funcionalidades de MongoDB junto con la búsqueda vectorial.
Rockset: Descripción general y tecnología principal
Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis en tiempo real para datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Su punto fuerte es ingerir, indexar y consultar datos en tiempo real, por lo que es ideal para aplicaciones que necesitan información al segundo. Rockset admite tanto ingesta de datos en streaming como en lote, puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos modificados (CDC) en 1-2 segundos.
Una de las características clave de Rockset es Converged Indexing, construido sobre RocksDB mutable. Esto permite actualizaciones in-place de vectores y metadatos, por lo que es súper eficiente para escenarios en los que los datos cambian con frecuencia. Rockset puede manejar documentos de hasta 40MB y admite dimensionalidad vectorial de hasta 200,000, por lo que es bueno para una amplia variedad de casos de uso de embeddings vectoriales.
Rockset tiene búsqueda vectorial integrada en el núcleo. Admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN), y utiliza un índice FAISS distribuido para la escalabilidad. Rockset es agnóstico respecto al algoritmo, así que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costos puede elegir dinámicamente entre métodos de búsqueda KNN y ANN para un rendimiento óptimo.
Lo que hace único a Rockset para la búsqueda vectorial es el Converged Index, que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y de filas en uno solo. Esto significa que puedes manejar una amplia variedad de patrones de consulta de forma predeterminada. Rockset también admite filtrado de metadatos y búsqueda híbrida. El optimizador elegirá la ruta de consulta más eficiente. Puede buscar en múltiples campos ANN, admite modelos multimodales y cuenta con APIs SQL y REST para la interfaz de consulta.
Diferencias clave
Al elegir entre MongoDB Atlas Vector Search y Rockset para búsqueda vectorial, necesitas conocer las diferencias para tomar una decisión informada. Comparemos estos dos en varias áreas clave:
Metodología de búsqueda
MongoDB Atlas Vector Search utiliza el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Admite búsquedas tanto Approximate Nearest Neighbor (ANN) como Exact Nearest Neighbors (ENN).
Rockset cuenta con métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN). Tiene un índice FAISS distribuido para la escalabilidad y es agnóstico respecto al algoritmo, así que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda.
Datos
MongoDB Atlas Vector Search se integra con el modelo flexible de documentos de MongoDB para que puedas almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos de documentos. Esto significa búsquedas más contextuales y precisas con soporte para hasta 4096 dimensiones.
Rockset puede manejar datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Puede manejar documentos de hasta 40 MB y dimensionalidad vectorial de hasta 200.000, por lo que es bueno para muchos casos de uso.
Escalabilidad y rendimiento
MongoDB Atlas cuenta con Search Nodes dedicados para cargas de trabajo de Search y Vector Search, de modo que puedes escalar la búsqueda de forma independiente y optimizar el rendimiento a escala.
Rockset tiene un Converged Index que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y por filas en uno solo, por lo que puede manejar muchos patrones de consulta. Está diseñado para la ingesta, indexación y consulta de datos en tiempo real.
Flexibilidad y personalización
MongoDB Atlas Vector Search te permite combinar búsquedas de similitud vectorial con filtrado de documentos y admite búsqueda híbrida, combinando búsqueda vectorial con búsqueda de texto completo.
Rockset te da flexibilidad para elegir tu propia implementación de búsqueda y admite filtrado de metadatos y búsqueda híbrida. Su optimizador basado en costes puede elegir entre métodos de búsqueda KNN y ANN por ti.
Integración y ecosistema
MongoDB Atlas Vector Search se integra con servicios y herramientas de IA populares, admite modelos de embeddings de OpenAI y VoyageAI y funciona con frameworks de código abierto como LangChain y LlamaIndex.
Rockset tiene APIs SQL y REST para consultas, pero la información no especifica las integraciones del ecosistema.
Facilidad de uso
MongoDB Atlas Vector Search se basa en el ecosistema existente de MongoDB, por lo que muchos desarrolladores estarán familiarizados con él. Es una solución completa dentro de la plataforma MongoDB, por lo que puede simplificar el proceso de desarrollo.
El soporte de SQL de Rockset lo hace más familiar para los usuarios de bases de datos SQL.
Coste
MongoDB tiene un ecosistema establecido, mucha documentación y los desarrolladores están familiarizados con él. Si ya estás usando MongoDB, añadir búsqueda vectorial podría ser una decisión obvia.
La tarificación de Rockset se basa en cómputo y almacenamiento. Aunque es más flexible, puede requerir más gestión de recursos para optimizar costes.
Cuándo usar cada uno
MongoDB Atlas Vector Search es una buena opción cuando ya estás usando MongoDB para el almacenamiento de tus datos y quieres añadir búsqueda vectorial sin introducir un nuevo sistema. Es ideal para aplicaciones que necesitan que la búsqueda vectorial se integre de forma fluida con las consultas de documentos, como sistemas de recomendación de contenido o búsqueda semántica en plataformas de comercio electrónico. Puedes almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos de documentos, por lo que es perfecto para escenarios donde el contexto importa y admite búsqueda híbrida para obtener resultados más granulares.
Rockset es excelente para casos de uso que requieren analítica y búsqueda en tiempo real sobre datos que cambian rápidamente. Su Converged Indexing es perfecto para aplicaciones que necesitan ingerir, indexar y consultar flujos de datos de alta velocidad con baja latencia. Rockset admite vectores de dimensionalidad muy alta (hasta 200.000 dimensiones), por lo que es bueno para aplicaciones avanzadas de machine learning o escenarios complejos de búsqueda por similitud. Si tu caso de uso implica actualizaciones frecuentes de datos vectoriales o requiere información en tiempo real a partir de fuentes de datos en streaming, entonces Rockset podría ser la mejor opción.
Resumen
MongoDB Atlas Vector Search utiliza las fortalezas del modelo de documentos y la escalabilidad de MongoDB para ofrecer una plataforma única tanto para la búsqueda tradicional como para la búsqueda vectorial. Está integrado con servicios populares de IA y admite búsqueda híbrida, por lo que es una excelente opción para desarrolladores que ya están en el ecosistema de MongoDB. Rockset es excelente para analítica en tiempo real y búsqueda vectorial de alta dimensionalidad con su enfoque único de indexación para consultar rápidamente datos que cambian con rapidez. La elección entre estos dos depende en última instancia de tu caso de uso. Considera tu infraestructura existente, la naturaleza de tus datos (estáticos vs. que cambian rápidamente), la dimensionalidad de tus embeddings vectoriales y la importancia de la analítica en tiempo real en tu aplicación. Ambos ofrecen una potente búsqueda vectorial, pero sus fortalezas se alinean con diferentes casos de uso y necesidades de gestión de datos.
Lee esto para obtener una visión general de MongoDB y Rockset, 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, 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 de 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 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 características y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento con 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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