OpenSearch vs Vald: 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 Vald. 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 les ayude a decidir qué base de datos se ajusta mejor a sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar OpenSearch y 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 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 para 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 creadas específicamente 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.
OpenSearch es una suite de búsqueda y análisis de código abierto con búsqueda vectorial como complemento; Vald es un motor de búsqueda de vectores densos.
¿Qué es OpenSearch? Una visión general
OpenSearch es una suite robusta de búsqueda y análisis de código abierto que gestiona una amplia variedad de tipos de datos, desde datos estructurados y semiestructurados hasta datos no estructurados. Lanzada en 2021 como una bifurcación impulsada por la comunidad de Elasticsearch y Kibana, esta suite 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 complementos adicionales, lo cual es esencial para crear aplicaciones impulsadas por IA. OpenSearch ahora admite una variedad de métodos de búsqueda potenciados por aprendizaje automático, incluidas 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 las búsquedas.
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 de búsqueda y análisis integral, escalable y adaptable que destaca como una opción principal para desarrolladores que necesitan capacidades de búsqueda avanzadas en sus aplicaciones.
¿Qué es Vald? Una visión general
Vald es una herramienta potente para buscar en enormes cantidades de datos vectoriales muy rápido. Está diseñada para manejar miles de millones de vectores y puede crecer fácilmente a medida que aumentan tus necesidades. Lo interesante de Vald es que utiliza un algoritmo superrápido llamado NGT para encontrar vectores similares.
Una de las mejores características de Vald es cómo maneja la indexación. Por lo general, cuando estás construyendo 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 realiza copias de seguridad automáticas de los datos de tu índice, por lo que no tienes que preocuparte por perderlo todo si algo sale mal.
Vald se adapta muy bien 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, por lo que puedes añadir fácilmente más potencia de cómputo o memoria cuando la 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 bien. Vald equilibra automáticamente estas copias, por lo 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.
Comparación entre OpenSearch y Vald: diferencias clave para GenAI
Metodología de búsqueda
OpenSearch continúa evolucionando sus sólidas capacidades de búsqueda construidas sobre Apache Lucene. Ahora incorpora funcionalidades avanzadas de búsqueda vectorial junto con búsquedas tradicionales basadas en texto, incluidos métodos potenciados por aprendizaje automático como k-NN, búsquedas semánticas y multimodales. Estas mejoras están diseñadas para aumentar la relevancia y la eficiencia de las búsquedas al integrar modelos neuronales directamente en el marco de búsqueda, lo que permite la generación de embeddings sobre la marcha.
Vald utiliza un algoritmo de alto rendimiento, NGT (Neighborhood Graph and Tree for Indexing High-dimensional Data), para búsquedas de similitud eficientes, lo que lo hace excepcionalmente rápido en el manejo de datos vectoriales. Vald admite la indexación continua incluso mientras las búsquedas están en curso, gracias a su naturaleza distribuida, lo que evita el tiempo de inactividad durante las actualizaciones del índice y mejora la eficiencia general de búsqueda.
Manejo de datos
OpenSearch es versátil en la gestión de una amplia gama de tipos de datos, desde datos estructurados y semiestructurados hasta no estructurados. Sus actualizaciones más recientes incluyen búsqueda vectorial optimizada para disco, cuantización binaria y codificación de vectores de bytes, que aumentan significativamente su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva, lo que lo hace ideal para aplicaciones complejas impulsadas por IA.
Vald está optimizado para manejar volúmenes masivos de datos vectoriales de alta dimensión, con un enfoque en la escalabilidad y el rendimiento en tiempo real. Cuenta con replicación y balanceo automáticos de índices en múltiples máquinas, lo que garantiza alta disponibilidad y fiabilidad para manejar miles de millones de vectores.
Escalabilidad y rendimiento
OpenSearch es altamente escalable y admite implementaciones a gran escala con facilidad. Su arquitectura le permite distribuir datos y procesamiento entre múltiples nodos de manera eficiente, manteniendo el rendimiento incluso bajo cargas pesadas.
Vald ofrece características de escalabilidad excepcionales, diseñadas para expandirse sin problemas a medida que crecen las necesidades computacionales. Su arquitectura nativa de la nube y el soporte para la replicación de índices en múltiples nodos garantizan que pueda manejar conjuntos de datos vectoriales extensos con latencia mínima.
Flexibilidad y personalización
OpenSearch proporciona amplias opciones de personalización mediante plugins y un enfoque dinámico impulsado por la comunidad para el desarrollo de funciones. Esto permite a los usuarios adaptar el sistema a sus requisitos específicos, mejorando tanto la funcionalidad como la experiencia de usuario.
Vald ofrece ingesta y salida de datos personalizables, admitiendo diversas configuraciones e integraciones, particularmente con gRPC para una transmisión de datos eficiente. Su arquitectura flexible es adecuada para diversos entornos operativos, especialmente en entornos de nube.
Integración y ecosistema
OpenSearch cuenta con un ecosistema de integración integral que incluye herramientas avanzadas de visualización de datos y capacidades de recopilación de datos del lado del servidor. Su soporte comunitario y actualizaciones continuas lo convierten en una plataforma robusta para desarrolladores.
Vald está diseñado para integrarse bien en infraestructuras modernas de nube, ofreciendo características que complementan su naturaleza distribuida. Es particularmente hábil para integrarse en sistemas que requieren procesamiento de datos vectoriales escalable y de alto rendimiento.
Facilidad de uso
OpenSearch tiene una curva de aprendizaje moderada debido a sus amplias funcionalidades, pero está respaldado por una comunidad activa y documentación completa, lo que ayuda en la adopción y la resolución de problemas.
Vald está diseñado para ser eficiente y fiable en la gestión de búsquedas vectoriales, aunque requiere cierta familiaridad con su arquitectura específica y las tecnologías subyacentes como Kubernetes y NGT para un uso óptimo.
Consideraciones de costo
OpenSearch, como solución de código abierto, puede ser rentable, aunque las implementaciones más grandes pueden incurrir en costos significativos relacionados con el escalado y la gestión en entornos de nube.
El diseño de Vald reduce los costos de infraestructura y mantenimiento al gestionar eficientemente los recursos y automatizar muchos aspectos del manejo de datos y la gestión de índices, lo que potencialmente ofrece ahorros de costos en implementaciones a gran escala.
Funciones de seguridad
OpenSearch incluye medidas de seguridad robustas como cifrado, control de acceso basado en roles y registro de auditoría, garantizando la integridad de los datos y el cumplimiento de los estándares de la industria.
Vald probablemente incorpora prácticas de seguridad fundamentales típicas de las aplicaciones nativas de la nube, aunque no se detallaron aspectos específicos como el cifrado y el control de acceso.
Cuándo elegir OpenSearch y Vald para GenAI
Elegir entre OpenSearch y Vald depende de las necesidades específicas de tu aplicación, particularmente en cuanto a los tipos de datos que estás gestionando y las funcionalidades de búsqueda que requieres. Aquí tienes una guía sencilla sobre cuándo optar por cada uno según sus fortalezas:
Elige OpenSearch para GenAI cuando:
- Se necesitan capacidades avanzadas de búsqueda de texto: Tu aplicación requiere funcionalidades sofisticadas de búsqueda de texto completo, incluidas búsquedas semánticas, por palabras clave y multimodales. OpenSearch es ideal para escenarios en los que las consultas y el análisis complejos basados en texto son críticos.
- Analítica y visualización en tiempo real: Necesitas un sistema que no solo gestione la búsqueda, sino que también proporcione herramientas potentes para analítica en tiempo real y visualización de datos. OpenSearch Dashboards es particularmente útil para supervisar, analizar y representar visualmente datos y métricas de búsqueda.
- Diversos tipos de datos: Tu aplicación trabaja con una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La flexibilidad de OpenSearch para manejar varios formatos de datos lo hace adecuado para aplicaciones que requieren una amplia capacidad de ingesta de datos.
- Plataforma escalable y completa: Buscas una plataforma robusta y escalable de búsqueda y analítica, con una comunidad sólida y soporte de desarrollo continuo. OpenSearch ofrece amplio soporte de plugins y personalización, lo que lo hace adaptable a requisitos cambiantes.
Elige Vald para GenAI cuando:
- Búsqueda vectorial de alto rendimiento: Tu aplicación requiere específicamente gestionar y buscar en grandes volúmenes de datos vectoriales de alta dimensionalidad, como imágenes o patrones complejos, donde la búsqueda por similitud es más crítica que la búsqueda por palabras clave o de texto completo.
- Escalabilidad con grandes conjuntos de datos vectoriales: Necesitas un sistema que pueda escalar de manera eficiente a medida que crece tu conjunto de datos. Vald está diseñado para manejar miles de millones de vectores y proporciona escalabilidad automática, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que anticipan un rápido crecimiento en el volumen de datos.
- Gestión eficiente de recursos: Tu configuración exige una solución que minimice el uso de recursos mientras mantiene un alto rendimiento y baja latencia en las operaciones de búsqueda vectorial. El diseño nativo de la nube de Vald y sus mecanismos de indexación eficientes proporcionan escalabilidad rentable.
- Indexación y actualizaciones en tiempo real: Tu aplicación requiere que el índice de búsqueda se actualice en tiempo real sin tiempo de inactividad. Vald admite indexación continua incluso mientras gestiona consultas de búsqueda, lo cual es crucial para conjuntos de datos dinámicos donde se añaden nuevos datos con frecuencia.
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 licenciado 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 bases de datos vectoriales principales en la clasificación de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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