MongoDB vs Vald: Seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones 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 de blog analizará dos bases de datos destacadas con capacidades de búsqueda vectorial: MongoDB y Vald. Cada una proporciona capacidades sólidas para gestionar la búsqueda vectorial, una característica 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 les ayude a decidir qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar MongoDB vs Vald, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensionalidad, 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 por 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 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 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 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 con búsqueda vectorial como complemento. Vald es una base de datos vectorial diseñada específicamente. 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 dimensionalidad 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 Approximate Nearest Neighbor (ANN). Es un equilibrio entre velocidad y precisión para la búsqueda vectorial a gran escala. Atlas Vector Search también admite búsquedas de Exact Nearest Neighbors (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 integrarse en embeddings de hasta 4096 dimensiones. Atlas Vector Search te permite combinar búsquedas por 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 usan 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 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 completas funciones de MongoDB junto con la búsqueda vectorial.
Vald: Conceptos básicos
Vald es una herramienta potente para buscar entre enormes cantidades de datos vectoriales muy rápidamente. Está diseñada para manejar miles de millones de vectores y puede crecer fácilmente a medida que tus necesidades aumentan. Lo interesante de Vald es que usa un algoritmo superrápido llamado NGT para encontrar vectores similares.
Una de las mejores características de Vald es cómo maneja la indexación. Normalmente, cuando estás creando un índice, todo tiene que detenerse. Pero Vald es inteligente: distribuye el índice entre diferentes máquinas, por lo que las búsquedas pueden seguir ocurriendo incluso mientras el índice se está actualizando. Además, Vald hace copias de seguridad automáticamente de los datos de tu índice, así que no tienes que preocuparte por perderlo todo si algo sale mal.
Vald es excelente para adaptarse a diferentes configuraciones. Puedes personalizar cómo entran y salen los datos, haciendo que funcione bien con gRPC. También está diseñado para ejecutarse sin problemas en la nube, así que puedes añadir fácilmente más potencia de cómputo o memoria cuando lo necesites. Vald distribuye tus datos entre varias máquinas, lo que le ayuda a manejar enormes cantidades de información.
Otro truco interesante que tiene Vald es la replicación de índices. Almacena copias de cada índice en diferentes máquinas. Esto significa que si una máquina tiene un problema, tus búsquedas aún pueden funcionar correctamente. Vald equilibra automáticamente estas copias, así que no tienes que preocuparte por ello. Todo esto hace de Vald una opción sólida para desarrolladores que necesitan buscar entre toneladas de datos vectoriales de forma rápida y fiable.
Diferencias clave
Al elegir entre MongoDB Atlas Vector Search y Vald para tus necesidades de búsqueda vectorial, necesitas entender las diferencias. Ambos ofrecen una gestión potente de datos vectoriales, pero tienen enfoques y fortalezas diferentes. Comparémoslos en varias áreas clave para ayudarte a tomar una decisión.
Metodología de búsqueda
MongoDB Atlas Vector Search usa el algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar y buscar datos vectoriales. Esto crea un grafo multinivel del espacio vectorial para búsquedas de Vecinos Más Cercanos Aproximados (ANN). También admite búsquedas de Vecinos Más Cercanos Exactos (ENN) para conjuntos de datos más pequeños.
Vald usa el algoritmo NGT para búsquedas rápidas de similitud vectorial. Está diseñado para manejar miles de millones de vectores.
Manejo de datos
MongoDB integra la búsqueda vectorial con su modelo de documentos flexible. Puedes almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos del documento y hacer búsquedas más contextuales y precisas. Puedes combinar búsquedas de similitud vectorial con filtrado de documentos e incluso hacer búsquedas híbridas que combinen búsqueda vectorial y de texto completo.
Vald se centra en los datos vectoriales y está diseñado para manejar cantidades masivas de ellos. Aunque puede no tener la misma flexibilidad para datos no vectoriales que MongoDB, su búsqueda vectorial pura es imbatible.
Escalabilidad y rendimiento
MongoDB Atlas tiene Search Nodes dedicados para cargas de trabajo de Vector Search, por lo que puedes escalar los recursos de búsqueda independientemente de tus necesidades de datos y búsqueda.
Vald está diseñado para ser escalable desde cero. Distribuye la indexación entre varias máquinas, por lo que puedes realizar búsquedas durante las actualizaciones del índice. La arquitectura distribuida de Vald puede manejar miles de millones de vectores y escalar horizontalmente según sea necesario.
Flexibilidad y personalización
El modelo de documentos de MongoDB es muy flexible en el modelado y la consulta de datos. Puedes almacenar y consultar vectores de hasta 4096 dimensiones y combinar búsquedas vectoriales con otros tipos de consulta.
Vald tiene opciones de personalización para la entrada y salida de datos y buen soporte de gRPC. Aunque puede no tener la misma flexibilidad de modelado de datos que MongoDB, su búsqueda vectorial pura es imbatible.
Integración y ecosistema
MongoDB Atlas Vector Search se integra con el ecosistema más amplio de MongoDB. Funciona bien con servicios y herramientas de IA populares, incluidos modelos de embedding de OpenAI y frameworks como LangChain y LlamaIndex.
Vald está diseñado para funcionar en la nube y puede integrarse con otros sistemas a través de sus manejadores de datos. Pero puede no tener un ecosistema tan grande como MongoDB.
Facilidad de uso
MongoDB tiene documentación extensa y una gran comunidad, por lo que es más fácil de aprender y usar. Si ya conoces MongoDB, añadir búsqueda vectorial podría ser una decisión obvia.
Vald es potente, pero puede tener una curva de aprendizaje más pronunciada, especialmente si eres nuevo en las bases de datos vectoriales. Pero está centrado en la búsqueda vectorial, por lo que podría ser más simple para tu caso de uso.
Coste
MongoDB Atlas es un servicio gestionado, por lo que simplifica las operaciones, pero puede costar más. Los precios varían según tu uso y requisitos.
Vald es de código abierto, por lo que es más barato, pero tendrás que tener en cuenta el coste de ejecutar y mantener la infraestructura tú mismo.
Seguridad
MongoDB Atlas tiene funciones de seguridad robustas, incluida la encriptación, la autenticación y el control de acceso granular, que se extienden a la búsqueda vectorial.
La seguridad de Vald depende de tu implementación y de la infraestructura con la que lo rodees.
Cuándo usar cada uno
Usa MongoDB Atlas Vector Search cuando necesites una solución que combine la búsqueda vectorial con bases de datos de documentos. Es ideal para aplicaciones que requieren búsquedas contextuales en las que necesitas considerar tanto la similitud vectorial como otros atributos del documento. MongoDB es bueno cuando tienes tipos de datos mixtos, necesitas hacer búsquedas híbridas o quieres aprovechar todo el ecosistema de MongoDB. Usa MongoDB cuando estés creando aplicaciones impulsadas por IA, sistemas de recomendación o funciones de búsqueda avanzadas que necesiten trabajar con tus datos existentes de MongoDB.
Vald es la opción cuando tu requisito principal es la búsqueda vectorial de alto rendimiento a escala. Es ideal para aplicaciones que tienen miles de millones de vectores y necesitan búsquedas de similitud rápidas y eficientes. Vald es bueno cuando necesitas indexación continua sin interrumpir las operaciones de búsqueda o cuando necesitas un sistema que pueda escalar horizontalmente entre varias máquinas. Usa Vald cuando estés creando motores de búsqueda de imágenes o vídeos a gran escala, sistemas de recomendación de contenido o cualquier aplicación donde el rendimiento de la búsqueda vectorial pura sea la máxima prioridad.
Conclusión
MongoDB Atlas Vector Search es una solución completa que combina la búsqueda vectorial con una base de datos documental flexible y un ecosistema enriquecido, además de opciones de búsqueda híbrida. Vald es una búsqueda vectorial de alto rendimiento para escala masiva e indexación continua. Tu elección entre estas opciones debe basarse en tu caso de uso, el tipo de datos con los que trabajas y tus requisitos de rendimiento. Si necesitas una base de datos que pueda manejar datos vectoriales y no vectoriales con un sólido soporte de ecosistema, MongoDB podría ser la opción adecuada. Si te enfocas en la búsqueda vectorial de alta velocidad a escala y te sientes cómodo gestionando tu propia infraestructura, Vald podría ser la mejor opción. Considera tu stack tecnológico existente, la experiencia de tu equipo y tus necesidades futuras de escalabilidad al decidir.
Lee esto para obtener una visión general de MongoDB y Vald, 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 la búsqueda vectorial en sistemas de bases de datos distribuidas.
Usar 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) utilizando 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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The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
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