MongoDB vs Vearch: 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 Vearch. 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 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 Vearch, 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 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 de 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 especialmente diseñadas 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 con búsqueda vectorial como complemento. Vearch es una base de datos vectorial especialmente diseñada. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
MongoDB: Conceptos básicos
MongoDB Atlas Vector Search es una función que 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 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 del documento para poder buscar de forma más contextual y precisa. Puedes consultar cualquier tipo de dato 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 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 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 potentes funciones de MongoDB junto con la búsqueda vectorial.
¿Qué es Vearch? Lo básico
Vearch es una herramienta para desarrolladores que crean aplicaciones de IA que necesitan búsquedas de similitud rápidas y eficientes. Es como una base de datos superpotenciada, pero en lugar de almacenar datos normales, está diseñada para manejar esos complejos embeddings vectoriales que impulsan gran parte de la tecnología moderna de IA.
Una de las cosas más interesantes de Vearch es su búsqueda híbrida. Puedes buscar por vectores (piensa en encontrar imágenes o textos similares) y también filtrar por datos normales como números o texto. Así puedes hacer búsquedas complejas como “encuentra productos como este, pero solo en la categoría de electrónica y por menos de $500”. También es rápida: hablamos de buscar en un corpus de millones de vectores en milisegundos.
Vearch está diseñado para crecer con tus necesidades. Usa una configuración de clúster, como un equipo de computadoras trabajando juntas. Tienes diferentes tipos de nodos (master, router y partition server) que se encargan de distintos trabajos, desde gestionar metadatos hasta almacenar y calcular datos. Esto permite que Vearch escale horizontalmente y sea fiable a medida que tus datos crecen. Puedes añadir más máquinas para manejar más datos o tráfico sin complicarte.
Para los desarrolladores, Vearch tiene algunas funciones útiles que hacen la vida más fácil. Puedes añadir datos a tu índice en tiempo real para que tus resultados de búsqueda estén siempre actualizados. Admite múltiples campos vectoriales en un solo documento, lo cual es práctico para datos complejos. También hay un SDK de Python para desarrollo y pruebas rápidos. Vearch es flexible con los métodos de indexación (IVFPQ y HNSW) y admite versiones tanto para CPU como para GPU, para que puedas optimizar según tu hardware y caso de uso específicos. Ya sea que estés creando un sistema de recomendación, una búsqueda de imágenes similares o cualquier aplicación de IA que necesite coincidencia de similitud rápida, Vearch te da las herramientas para hacerlo de manera eficiente.
Diferencias clave
Cuando estás creando aplicaciones de IA que necesitan búsqueda vectorial, vienen a la mente dos herramientas: MongoDB Atlas Vector Search y Vearch. Ambas son potentes, pero tienen algunas diferencias clave que influirán en tu decisión. Veamos cómo se comparan estas herramientas 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. 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.
Vearch, por otro lado, ofrece flexibilidad en los métodos de indexación. Admite los algoritmos IVFPQ y HNSW, por lo que tienes más opciones para optimizar según tu caso de uso.
Datos
MongoDB Atlas Vector Search destaca por su integración con el modelo de documentos de MongoDB. Puedes almacenar embeddings vectoriales junto con otros datos del documento, de modo que puedes buscar con más contexto y precisión. Esto es particularmente útil para aplicaciones que necesitan combinar búsquedas por similitud vectorial con filtrado de documentos.
Vearch también admite búsqueda híbrida, por lo que puedes buscar por vectores y filtrar por datos regulares. Puede manejar varios campos vectoriales en un solo documento, lo cual es útil para estructuras de datos complejas.
Escalabilidad y rendimiento
MongoDB Atlas tiene Search Nodes dedicados para cargas de trabajo de Vector Search, por lo que puedes escalar la búsqueda de forma independiente. Esto significa mejor rendimiento a escala, especialmente para conjuntos de datos grandes.
Vearch tiene una configuración de clúster con diferentes tipos de nodos (master, router y partition server) que manejan diferentes tareas. Esta arquitectura permite que Vearch escale horizontalmente a medida que crecen tus datos, y puedes añadir más máquinas para manejar más datos o tráfico.
Flexibilidad y personalización
MongoDB Atlas Vector Search puede consultar cualquier dato que pueda incrustarse hasta 4096 dimensiones. También admite combinar búsquedas por similitud vectorial con filtrado de documentos y búsqueda de texto completo.
Vearch ofrece flexibilidad en los métodos de indexación y admite versiones para CPU y GPU, por lo que puedes optimizar según tu hardware y caso de uso.
Integración y ecosistema
MongoDB Atlas Vector Search se integra con servicios y herramientas de IA populares. Funciona con modelos de embedding de OpenAI y VoyageAI y admite LangChain y LlamaIndex para crear aplicaciones con Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
Vearch tiene un SDK de Python para desarrollo y pruebas rápidas, pero no hay información sobre su integración con otras herramientas o frameworks de IA en este contexto.
Facilidad de uso
MongoDB Atlas Vector Search se beneficia de formar parte del ecosistema de MongoDB, con el que muchos desarrolladores ya están familiarizados, por lo que podría reducir la curva de aprendizaje para equipos que ya usan MongoDB.
Vearch tiene indexación en tiempo real y un SDK de Python que facilita el desarrollo y las pruebas, pero su arquitectura distribuida requiere más conocimientos de configuración y mantenimiento.
Coste
MongoDB Atlas es un servicio gestionado, por lo que simplifica las operaciones, pero podría costar más dependiendo de tu uso.
Vearch es open source, por lo que puede reducir los costes directos, pero requiere más inversión en infraestructura y gestión.
Seguridad
MongoDB Atlas probablemente tiene las sólidas funciones de seguridad de MongoDB, incluida la encriptación, la autenticación y el control de acceso.
La seguridad de Vearch depende de ti.
Cuándo usar MongoDB Atlas Vector Search
Usa MongoDB Atlas Vector Search cuando tengas datos complejos basados en documentos que necesiten tanto consultas tradicionales como búsqueda vectorial. Es perfecto para aplicaciones que necesitan combinar búsquedas por similitud vectorial con filtrado de documentos, como sistemas avanzados de recomendación de productos o plataformas de descubrimiento de contenido. Si ya estás usando MongoDB para tus datos y quieres añadir búsqueda impulsada por IA sin introducir una base de datos vectorial separada, Atlas Vector Search es una integración fluida. También es una buena opción para proyectos que necesitan una integración estrecha con servicios y herramientas de IA populares, ya que admite modelos de embedding de varios proveedores y funciona bien con LangChain y LlamaIndex.
Cuándo usar Vearch
Vearch es bueno cuando necesitas más control sobre los métodos de indexación y la optimización de hardware. Es perfecto para proyectos que necesitan indexación en tiempo real y pueden manejar múltiples campos vectoriales en un solo documento. Si estás creando una aplicación que necesita escalar horizontalmente para manejar cantidades masivas de datos vectoriales, la arquitectura basada en clústeres de Vearch podría ser una buena opción. También es bueno para desarrolladores que desean la flexibilidad de elegir entre implementaciones de CPU y GPU según su configuración de hardware. Vearch también podría ser la mejor opción para equipos que prefieren soluciones de código abierto y desean más control sobre su infraestructura de búsqueda vectorial.
Resumen
Tanto MongoDB Atlas Vector Search como Vearch son excelentes soluciones de búsqueda vectorial, pero para necesidades diferentes. MongoDB Atlas Vector Search es bueno para integrar la búsqueda vectorial con datos basados en documentos y es un servicio gestionado dentro del ecosistema de MongoDB. Vearch es bueno por su flexibilidad en métodos de indexación, optimización de hardware y arquitectura escalable. Tu elección entre estos dos debe basarse en tu caso de uso, infraestructura existente, requisitos de rendimiento y experiencia del equipo. Considera la complejidad de los datos, las necesidades de escalado, los requisitos de integración y si deseas un servicio gestionado o una solución de código abierto que puedas personalizar ampliamente.
Lee esto para obtener una visión general de MongoDB y Vearch, 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 benchmarking exhaustivo 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) 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 tiene licencia bajo la 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 convencionales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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