OpenSearch vs MyScale: Seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que evolucionan las aplicaciones impulsadas por IA, no se puede exagerar 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: OpenSearch y MyScale. Cada una ofrece 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 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 OpenSearch y MyScale, 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 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.
OpenSearch es un conjunto de búsqueda y análisis de código abierto con búsqueda vectorial como complemento; MyScale es una base de datos construida sobre ClickHouse que combina búsqueda vectorial y análisis SQL.
¿Qué es OpenSearch? Una descripción general
OpenSearch es un conjunto sólido de búsqueda y análisis de código abierto que gestiona una amplia variedad de tipos de datos, desde datos estructurados y semiestructurados hasta no estructurados. Lanzado en 2021 como una bifurcación impulsada por la comunidad de Elasticsearch y Kibana, este conjunto OpenSearch incluye el almacén de datos y motor de búsqueda OpenSearch, OpenSearch Dashboards para visualización avanzada de datos y Data Prepper para una recopilación eficiente de datos del lado del servidor.
Basado en la sólida base de Apache Lucene, OpenSearch permite búsquedas de texto completo (búsqueda por palabras clave) altamente escalables y eficientes, lo que lo hace ideal para manejar grandes conjuntos de datos. Con sus versiones más recientes, OpenSearch ha ampliado significativamente sus capacidades de búsqueda para incluir búsqueda vectorial mediante plugins adicionales, lo cual es esencial para crear aplicaciones impulsadas por IA. OpenSearch ahora admite una variedad de métodos de búsqueda impulsados por aprendizaje automático, incluidas búsquedas léxicas tradicionales, vecinos más cercanos k (k-NN), búsqueda semántica, búsqueda multimodal, búsqueda dispersa neuronal y modelos de búsqueda híbrida. Estas mejoras integran modelos neuronales directamente en el marco de búsqueda, lo que permite la generación de embeddings sobre la marcha y la búsqueda en el punto de ingesta de datos. Esta integración no solo optimiza los procesos, sino que también mejora notablemente la relevancia y la eficiencia de la búsqueda.
Las actualizaciones recientes han avanzado aún más la funcionalidad de OpenSearch, introduciendo características como la búsqueda vectorial optimizada para disco, cuantización binaria y codificación de vectores de bytes en búsquedas k-NN. Estas incorporaciones, junto con mejoras en el procesamiento de tareas de aprendizaje automático y el rendimiento de las consultas de búsqueda, reafirman a OpenSearch como una herramienta de vanguardia para desarrolladores y empresas que buscan aprovechar al máximo sus datos. Respaldado por una comunidad dinámica y colaborativa, OpenSearch continúa evolucionando y ofrece una plataforma de búsqueda y análisis integral, escalable y adaptable que destaca como una opción principal para los desarrolladores que necesitan capacidades de búsqueda avanzadas en sus aplicaciones.
¿Qué es MyScale? Una visión general
MyScale es una base de datos basada en la nube construida sobre la base de datos de código abierto ClickHouse, diseñada para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Puede manejar datos estructurados y vectoriales, así como análisis en tiempo real y aprendizaje automático. MyScale se centra en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, por lo que es adecuada para el procesamiento en tiempo real y conocimientos impulsados por IA. Al utilizar la arquitectura de ClickHouse, MyScale ofrece alto rendimiento y escalabilidad para IA.
Una de las características clave de MyScale es el soporte nativo de SQL, que simplifica las consultas impulsadas por IA al integrar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Esto reduce la necesidad de múltiples herramientas y lo hace escalable para IA. MyScale admite y gestiona el procesamiento analítico de datos tanto estructurados como vectorizados en una sola plataforma utilizando una arquitectura de base de datos OLAP para operar sobre datos vectorizados. Los desarrolladores pueden interactuar con MyScale usando SQL, por lo que es accesible para todos los programadores familiarizados con bases de datos relacionales.
MyScale tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud para admitir diferentes casos de uso. Admite métricas de distancia comunes como distancia euclidiana (L2), producto interno (IP) y similitud del coseno. La base de datos tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, cada uno con su propio conjunto de parámetros para ajustar. El motor vectorial propietario MSTG de MyScale utiliza SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en coste.
Al combinar la funcionalidad de una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema, MyScale reduce los costes de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y análisis de datos conjuntos y una única base de datos para aplicaciones de IA. MyScale también cuenta con MyScale Telemetry para una observabilidad completa de sistemas LLM, de modo que puedas supervisar y depurar de manera eficiente. A medida que los datos se vuelven más complejos, MyScale es una solución preparada para el futuro que puede manejar nuevas modalidades de datos y tamaños de bases de datos mientras mantiene el rendimiento informático y la integración entre diferentes tipos de datos.
Comparación de OpenSearch y MyScale para GenAI
Metodología de búsqueda
OpenSearch está construido sobre Apache Lucene y ha evolucionado para incluir funcionalidades de búsqueda avanzadas como búsqueda vectorial, búsqueda semántica y modelos híbridos, lo que lo hace altamente adaptable para aplicaciones impulsadas por IA. Ahora incorpora métodos impulsados por aprendizaje automático para la generación de embeddings sobre la marcha, mejorando la precisión y relevancia de los resultados de búsqueda.
MyScale, basado en la arquitectura de ClickHouse, también ofrece una capacidad de búsqueda robusta, pero con un enfoque en integrar SQL con búsquedas vectoriales y de texto completo. Esta integración hace que MyScale sea particularmente adecuado para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, simplificando consultas complejas en diversos tipos de datos.
Manejo de Datos
OpenSearch maneja una amplia gama de tipos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, respaldado por funciones como búsqueda vectorial optimizada para disco y cuantización binaria. Su flexibilidad permite el procesamiento y almacenamiento eficientes de enormes conjuntos de datos.
MyScale se centra en datos estructurados y vectoriales, aprovechando las capacidades OLAP de ClickHouse para procesar eficientemente datos de series temporales, vectoriales y de texto completo. Admite varios tipos de índices vectoriales y métricas de similitud, mejorando su capacidad para manejar requisitos de datos específicos de IA.
Escalabilidad y Rendimiento
OpenSearch está diseñado para la escalabilidad, gestionando grandes conjuntos de datos de manera eficaz en entornos distribuidos. Sus actualizaciones más recientes mejoran su capacidad para realizar búsquedas complejas sin sacrificar el rendimiento.
MyScale enfatiza el rendimiento y la escalabilidad en aplicaciones de IA, utilizando algoritmos de indexación avanzados y SSD NVMe para mejorar la densidad de datos y la velocidad de consulta. Está diseñado para superar a las bases de datos vectoriales especializadas, ofreciendo una solución escalable para conocimientos modernos impulsados por IA.
Flexibilidad y Personalización
OpenSearch ofrece amplias opciones de personalización a través de sus plugins y su comunidad dinámica, admitiendo una amplia variedad de aplicaciones y escenarios de integración.
MyScale combina funcionalidades de búsqueda SQL, vectorial y de texto en un solo sistema, reduciendo la necesidad de múltiples herramientas y permitiendo una alta personalización en consultas de IA. Su compatibilidad con múltiples algoritmos y parámetros de indexación proporciona flexibilidad adicional para casos de uso específicos.
Integración y Ecosistema
OpenSearch se integra con una variedad de herramientas y frameworks, beneficiándose de una comunidad sólida y colaborativa que impulsa su evolución continua.
MyScale proporciona capacidades de integración fluidas al combinar diferentes funcionalidades de bases de datos en un solo sistema, facilitando una gestión más sencilla y reduciendo los costos de infraestructura. También cuenta con telemetría para monitoreo y depuración, mejorando la observabilidad del sistema.
Facilidad de Uso
OpenSearch, con sus funciones integrales, puede tener una curva de aprendizaje más pronunciada, aunque cuenta con el respaldo de una documentación robusta y una comunidad de apoyo.
MyScale ofrece una interfaz SQL familiar, lo que lo hace accesible para programadores acostumbrados a bases de datos relacionales, reduciendo así potencialmente la barrera de entrada para desarrollar aplicaciones impulsadas por IA.
Consideraciones de Costo
OpenSearch puede ser rentable para implementaciones autogestionadas, pero puede incurrir en costos operativos más altos para configuraciones grandes y distribuidas.
MyScale afirma reducir los costos de infraestructura y mantenimiento al unificar bases de datos SQL, vectoriales y de texto en un solo sistema, proporcionando eficiencia de costos a escala.
Características de Seguridad
OpenSearch incluye características de seguridad integrales como cifrado, control de acceso basado en roles y registro de auditoría, adecuadas para aplicaciones empresariales seguras.
MyScale no especificó detalles sobre seguridad, pero dada su arquitectura avanzada, probablemente incluye medidas de seguridad básicas como cifrado y control de acceso para proteger cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático.
Esta comparación ahora refleja con precisión las capacidades y diferencias de OpenSearch y MyScale, proporcionando una perspectiva más clara sobre su idoneidad para distintas necesidades de aplicaciones, especialmente en contextos de IA y aprendizaje automático.
Cuándo elegir Opensearch y MyScale para GenAI
Elige OpenSearch cuando:
- Necesidades de búsqueda complejas en diversos tipos de datos: Necesitas capacidades de búsqueda avanzadas, incluida la búsqueda de texto completo, la búsqueda semántica y la búsqueda vectorial, en una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- Análisis y visualización en tiempo real: Tu aplicación se beneficia de integrar la búsqueda con análisis y visualizaciones en tiempo real, utilizando OpenSearch Dashboards para obtener información interactiva sobre los datos.
- Operaciones de búsqueda escalables: Necesitas una solución que escale de manera eficiente para manejar grandes conjuntos de datos mientras mantiene un alto rendimiento en entornos de computación distribuida.
- Funciones y soporte impulsados por la comunidad: Valoras una comunidad sólida y colaborativa, así como mejoras continuas impulsadas por contribuciones de código abierto, lo que garantiza que la plataforma evolucione con tus necesidades.
Elige MyScale cuando:
- Cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático: Tu enfoque está en aplicaciones que utilizan intensamente la IA y el aprendizaje automático, especialmente cuando la integración de SQL con la búsqueda vectorial y de texto completo es crucial.
- Solución de base de datos unificada: Prefieres un sistema unificado que combine las funcionalidades de una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo, reduciendo la complejidad de gestionar múltiples sistemas.
- Requisitos de alto rendimiento para grandes conjuntos de datos: Necesitas una base de datos optimizada para el rendimiento, especialmente para datos de series temporales y vectoriales, utilizando algoritmos de indexación avanzados y optimizaciones de hardware como NVMe SSDs.
- Facilidad de uso con SQL: Quieres una base de datos accesible para programadores familiarizados con SQL, lo que facilita el desarrollo y mantenimiento de consultas impulsadas por IA sin la pronunciada curva de aprendizaje asociada con sistemas más complejos.
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 diseñada para usuarios que requieren sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, en particular bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar el rendimiento de diferentes sistemas de bases de datos vectoriales, como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado), utilizando sus propios conjuntos de datos, y determinar cuál es el más adecuado para sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento real de la base de datos vectorial en lugar de depender de afirmaciones de marketing o evidencia anecdótica.
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 con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más populares en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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