OpenSearch vs Rockset: Cómo 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 Rockset. Cada una ofrece capacidades robustas 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 OpenSearch y 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 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 recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes para 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 ellas:
- 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; Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis en tiempo real con búsqueda vectorial como complemento.
¿Qué es OpenSearch? Una descripción general
OpenSearch es un conjunto robusto de búsqueda y análisis de código abierto que gestiona una diversa variedad de tipos de datos, desde datos estructurados y semiestructurados hasta datos 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.
Construido sobre 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 basados en aprendizaje automático, incluidas las búsquedas léxicas tradicionales, vecinos más cercanos k (k-NN), búsqueda semántica, búsqueda multimodal, búsqueda neuronal dispersa 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 agiliza 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 plenamente sus datos. Respaldado por una comunidad dinámica y colaborativa, OpenSearch continúa evolucionando, ofreciendo una plataforma integral, escalable y adaptable de búsqueda y análisis que destaca como una de las mejores opciones para desarrolladores que necesitan capacidades de búsqueda avanzadas en sus aplicaciones.
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 excelente para aplicaciones que necesitan información al instante. Rockset admite tanto la ingesta de datos en streaming como por lotes, 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 situ 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 adecuado para una amplia gama 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 en cuanto a algoritmos, por lo 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 gama de patrones de consulta desde el primer momento. 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.
Comparación entre OpenSearch y Rockset: diferencias clave para GenAI
Metodología de búsqueda
OpenSearch ha avanzado significativamente sus capacidades de búsqueda, integrando Apache Lucene con potentes funcionalidades de búsqueda vectorial. Ahora admite una gama de métodos de búsqueda basados en aprendizaje automático, incluidos k-NN, búsqueda semántica y modelos híbridos. Esta integración permite aplicaciones sofisticadas impulsadas por IA con generación de embeddings sobre la marcha y mayor eficiencia de búsqueda, adecuadas para manejar conjuntos de datos diversos y grandes.
Rockset se centra en la búsqueda y el análisis en tiempo real, con énfasis en el manejo de flujos de datos de alta velocidad y feeds de captura de datos de cambios. Incorpora técnicas avanzadas de indexación y consulta, como Converged Indexing, y admite búsquedas KNN y ANN, utilizando un índice FAISS distribuido para la búsqueda vectorial. Esto lo hace excepcionalmente hábil para ofrecer información al segundo para aplicaciones en tiempo real.
Manejo de datos
OpenSearch gestiona eficazmente datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, ofreciendo amplias capacidades de procesamiento de datos que se mejoran continuamente con funciones como la búsqueda vectorial optimizada para disco y la cuantización binaria. Estas funciones le permiten manejar escenarios de datos complejos y grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Rockset está diseñado para manejar tanto datos estructurados como no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Sobresale en escenarios donde los datos cambian con frecuencia, gracias a su Converged Indexing mutable basado en RocksDB, que permite actualizaciones in situ de vectores y metadatos. Esta capacidad admite una amplia gama de casos de uso de embeddings vectoriales, incluidos documentos de hasta 40 MB y dimensionalidad vectorial de hasta 200.000.
Escalabilidad y rendimiento
OpenSearch es altamente escalable, diseñado para manejar grandes conjuntos de datos en entornos distribuidos. Sus mejoras más recientes en búsqueda vectorial y procesamiento de tareas de aprendizaje automático mejoran aún más su rendimiento para consultas complejas y grandes volúmenes de datos.
Rockset ofrece escalabilidad en tiempo real y está diseñado para gestionar eficientemente una alta velocidad de datos mediante su innovadora infraestructura de indexación y consulta. Su capacidad para elegir dinámicamente entre metodologías de búsqueda basándose en la optimización del rendimiento lo hace altamente escalable y eficiente para análisis en tiempo real.
Flexibilidad y personalización
OpenSearch proporciona amplias opciones de personalización a través de sus plugins y su naturaleza de código abierto, lo que permite a los desarrolladores adaptar ampliamente el sistema para ajustarlo a sus requisitos específicos.
Rockset también ofrece una flexibilidad significativa, especialmente en operaciones de datos en tiempo real. Admite múltiples campos vectoriales y capacidades de búsqueda híbrida, y su optimizador basado en costos mejora el rendimiento de las consultas al seleccionar inteligentemente las rutas de consulta más eficientes.
Integración y ecosistema
OpenSearch se beneficia de una comunidad amplia y solidaria, integrándose bien con diversas herramientas y plataformas, especialmente aquellas diseñadas para la visualización de datos y el análisis de logs.
Rockset se integra sin problemas con diversas fuentes de datos tanto para la ingesta de datos en streaming como en lote. Sus APIs SQL y REST facilitan una integración sencilla con otros sistemas, haciéndolo compatible con una amplia gama de aplicaciones y flujos de trabajo.
Facilidad de uso
OpenSearch continúa evolucionando, respaldado por documentación completa y una comunidad que ayuda a reducir su curva de aprendizaje, a pesar de sus capacidades sofisticadas.
Rockset enfatiza la facilidad de uso en escenarios de datos en tiempo real, respaldado por documentación detallada y funciones amigables para desarrolladores como un SDK de Python, que simplifica la integración y el uso en aplicaciones impulsadas por IA.
Consideraciones de costo
OpenSearch puede ser rentable para implementaciones autogestionadas, pero puede incurrir en costos más altos en implementaciones más grandes basadas en la nube debido a su amplia funcionalidad.
Rockset, al ser completamente gestionado, generalmente implica costos operativos más altos, pero ofrece ahorros significativos en sobrecarga de gestión y tiempo de implementación, especialmente en escenarios de análisis en tiempo real.
Funciones de seguridad
OpenSearch incluye medidas de seguridad robustas, como cifrado, control de acceso basado en roles y registros de auditoría, adecuadas para proteger datos sensibles y garantizar el cumplimiento normativo.
Rockset también incorpora prácticas de seguridad sólidas, aunque no se detallaron aspectos específicos como el cifrado y el control de acceso, probablemente se adhiere a los estándares de la industria para garantizar la seguridad de los datos en su entorno de análisis en tiempo real.
Cuándo elegir OpenSearch y Rockset para GenAI
Decidir cuándo elegir OpenSearch frente a Rockset depende en gran medida de tus necesidades específicas, particularmente en lo referente a la naturaleza de tus datos, los requisitos en tiempo real de tus aplicaciones y la complejidad de tus necesidades de búsqueda y consulta.
Elige OpenSearch para GenAI cuando:
- Necesidades de búsqueda complejas: Requieres capacidades de búsqueda sofisticadas en varios tipos de datos, incluidas búsquedas de texto completo, semánticas, vectoriales e híbridas. OpenSearch es ideal para aplicaciones que exigen consultas complejas y amplias funcionalidades de búsqueda integradas en grandes conjuntos de datos.
- Gestión de datos diversos: Tu sistema necesita manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados dentro de una única plataforma. La flexibilidad de OpenSearch lo hace adecuado para entornos donde la ingesta y el procesamiento de datos variados son críticos.
- Escalabilidad con personalización: Buscas una solución que ofrezca tanto escalabilidad horizontal como amplias opciones de personalización mediante plugins y contribuciones de la comunidad. OpenSearch es muy adecuado para organizaciones que quieren adaptar su motor de búsqueda y análisis a casos de uso específicos o integrarlo profundamente con sistemas existentes.
- Visualización avanzada de datos: Necesitas herramientas integradas de análisis y visualización de datos para una exploración profunda de datos y conocimientos en tiempo real. OpenSearch Dashboards proporciona una interfaz potente para visualizar e interactuar con los datos.
Elige Rockset para GenAI cuando:
- Requisitos de análisis en tiempo real: Tu aplicación demanda capacidades de ingesta y consulta de datos ultrarrápidas para análisis en tiempo real. Rockset está optimizado para escenarios que requieren conocimientos inmediatos a partir de datos en streaming, fuentes de captura de datos de cambios o respuestas rápidas a consultas.
- Manejo eficiente de datos de alta velocidad: Trabajas con flujos de eventos de alta velocidad o necesitas un sistema que pueda procesar e indexar datos casi instantáneamente. La indexación en tiempo real de Rockset y su capacidad para manejar actualizaciones frecuentes de datos lo hacen altamente eficaz para entornos de datos dinámicos.
- Necesidades de consultas híbridas: Requieres un sistema que pueda realizar búsquedas híbridas complejas combinando filtrado de datos vectoriales y tradicionales. La indexación convergente de Rockset y su sofisticado optimizador de consultas están diseñados para aplicaciones que combinan la búsqueda vectorial con consultas SQL, proporcionando flexibilidad y eficiencia.
- Escalabilidad nativa en la nube: Prefieres una solución totalmente gestionada y nativa en la nube que escale automáticamente sin una sobrecarga operativa significativa. La arquitectura de Rockset está diseñada para escalar dinámicamente en entornos de nube, lo que la hace ideal para empresas que necesitan escalar rápidamente en función de la demanda.
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, particularmente 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) usando sus propios conjuntos de datos, y determinar el más adecuado para sus casos de uso. Usando 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 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 características 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 principales bases de datos vectoriales en la tabla de clasificación de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
Más recursos sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
From Vector Database to Vector Lakebase
Zilliz offers a fully managed Vector Lakebase powered by Milvus, unifying real-time vector search, lake-scale discovery, and Al data operations.
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
Migrating from S3 Vectors to Zilliz Cloud: Unlocking the Power of Tiered Storage
Learn how Zilliz Cloud bridges cost and performance with tiered storage and enterprise-grade features, and how to migrate data from AWS S3 Vectors to Zilliz Cloud.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.