OpenSearch vs Vearch: Seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que las aplicaciones impulsadas por IA evolucionan, 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 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, ayudándoles a decidir qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar OpenSearch y 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 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 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; Vearch es una base de datos vectorial diseñada específicamente.
¿Qué es OpenSearch? Una visión general
OpenSearch es una suite sólida 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 plugins 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 las 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 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 de búsqueda y analítica integral, escalable y adaptable que destaca como una opción principal para desarrolladores que necesitan capacidades de búsqueda avanzadas en sus aplicaciones.
¿Qué es Vearch? Una visión general
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 potenciada, 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 que puedes hacer búsquedas complejas como “encontrar 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. Utiliza una configuración de clúster, como un equipo de computadoras trabajando juntas. Tienes diferentes tipos de nodos (master, router y partition server) que manejan diferentes tareas, 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 esfuerzo.
Para los desarrolladores, Vearch tiene algunas funciones útiles que facilitan la vida. 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, 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.
Comparando OpenSearch y Vearch: diferencias clave para GenAI
Metodología de búsqueda
OpenSearch ahora incorpora capacidades avanzadas de búsqueda vectorial junto con su búsqueda tradicional basada en texto, admitiendo una variedad de métodos de búsqueda potenciados por aprendizaje automático, como k-NN, modelos de búsqueda semántica e híbrida. Estas mejoras permiten manejar de manera eficiente aplicaciones impulsadas por IA al permitir la generación dinámica de embeddings y consultas de búsqueda sofisticadas integradas directamente en el marco de búsqueda.
Vearch se especializa en búsquedas de similitud rápidas y eficientes para aplicaciones de IA, combinando filtrado de datos vectoriales y tradicionales en búsquedas híbridas. Esto permite capacidades de consulta complejas, como buscar en múltiples campos vectoriales y escalares, optimizadas para la recuperación rápida de elementos similares basados en embeddings vectoriales.
Manejo de datos
OpenSearch gestiona una amplia gama de tipos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Está bien equipado para manejar grandes conjuntos de datos con funciones como búsqueda vectorial optimizada para disco y cuantización binaria, lo que lo hace altamente adaptable para diversas cargas de trabajo de búsqueda y análisis.
Vearch está optimizado para datos vectoriales, particularmente vectores de embedding utilizados en modelos de aprendizaje automático. Admite estructuras de datos complejas, permitiendo múltiples campos vectoriales por documento e indexación de datos en tiempo real, asegurando que la base de datos se mantenga actualizada y refleje los datos más recientes.
Escalabilidad y rendimiento
OpenSearch está diseñado para una alta escalabilidad, manejando eficazmente grandes conjuntos de datos mediante computación distribuida y proporcionando mejoras que aumentan tanto el rendimiento de las consultas de búsqueda como el procesamiento de tareas de aprendizaje automático.
Vearch emplea una arquitectura basada en clústeres con diferentes tipos de nodos que manejan funciones específicas—maestro, enrutador y servidor de particiones—lo que le permite escalar horizontalmente de manera eficiente a medida que crecen las demandas de datos y consultas. Admite entornos tanto de CPU como de GPU, mejorando su adaptabilidad a varias configuraciones de hardware.
Flexibilidad y personalización
OpenSearch ofrece una amplia personalización a través de sus plugins y una comunidad de apoyo que contribuye continuamente a su desarrollo. Esto garantiza que OpenSearch pueda adaptarse para satisfacer necesidades específicas de aplicaciones y requisitos de integración.
Vearch proporciona varios métodos de indexación y la flexibilidad para optimizar las operaciones de búsqueda en función de las configuraciones de hardware. Ofrece un SDK de Python para una fácil integración en los flujos de trabajo de desarrollo, lo que lo hace amigable para desarrolladores para el desarrollo rápido de aplicaciones.
Integración y ecosistema
OpenSearch tiene un amplio ecosistema de integración, respaldado por numerosas herramientas para visualización de datos, registro y recopilación de datos del lado del servidor. Su evolución continua está respaldada por una comunidad dinámica y colaborativa.
Vearch se integra bien con pilas modernas de desarrollo de IA, ofreciendo funciones como indexación en tiempo real y soporte para múltiples campos vectoriales que son cruciales para los desarrolladores que crean aplicaciones de IA sofisticadas.
Facilidad de uso
OpenSearch podría tener una curva de aprendizaje ligeramente más pronunciada debido a sus amplias funcionalidades, pero cuenta con el respaldo de documentación completa y una comunidad activa.
Vearch, con su SDK de Python y enfoque en aplicaciones de IA, está diseñado para ser fácil de usar para desarrolladores que trabajan en el ámbito de la IA, proporcionando herramientas y funciones que simplifican el desarrollo de aplicaciones de búsqueda impulsadas por IA.
Consideraciones de costo
OpenSearch, como plataforma de código abierto, puede ser rentable, aunque los costos operativos pueden variar ampliamente según el tamaño y la complejidad de la implementación.
Vearch está diseñado para usar los recursos de manera eficiente, ofreciendo potencialmente ahorros de costos en implementaciones a gran escala, especialmente al aprovechar su capacidad de escalar bajo demanda en entornos de CPU y GPU.
Funciones de seguridad
OpenSearch ofrece funciones de seguridad sólidas, incluidas cifrado, control de acceso basado en roles y registros de auditoría, garantizando la integridad de los datos y el cumplimiento normativo.
Los detalles de Vearch sobre seguridad están menos especificados, pero probablemente incorpora prácticas de seguridad estándar para proteger los datos dentro de su arquitectura distribuida.
Cuándo elegir OpenSearch y Vearch para GenAI
Elige OpenSearch para GenAI cuando:
- Necesidades integrales de búsqueda y análisis: Necesitas una plataforma robusta que pueda manejar búsqueda de texto completo, consultas complejas y análisis en una amplia variedad de tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados. OpenSearch es ideal para entornos donde la información profunda y la interacción con los datos mediante la búsqueda son cruciales.
- Visualización de datos en tiempo real: Tu proyecto exige capacidades avanzadas de visualización de datos integradas directamente con la funcionalidad de búsqueda. OpenSearch Dashboards lo convierte en una excelente opción para monitorear, analizar y visualizar datos en tiempo real.
- Escalabilidad con funciones de búsqueda avanzadas: Necesitas un sistema que escale de manera eficiente mientras ofrece funcionalidades de búsqueda avanzadas, incluida la búsqueda vectorial y métodos de búsqueda mejorados con aprendizaje automático. La capacidad de OpenSearch para manejar grandes conjuntos de datos con búsquedas optimizadas para disco y su dinámico apoyo comunitario lo convierten en una opción versátil para conjuntos de datos crecientes y complejos.
- Aplicaciones multipropósito: Tu aplicación no se centra únicamente en datos vectoriales, sino que requiere un potente motor de búsqueda que pueda integrar múltiples capacidades de procesamiento de datos y búsqueda en una sola plataforma.
Elige Vearch para GenAI cuando:
- Búsqueda de similitud impulsada por IA: Tu aplicación gira específicamente en torno a búsquedas de similitud rápidas y eficientes, como en sistemas de recomendación o sistemas de recuperación de imágenes. Vearch está optimizado para manejar grandes volúmenes de datos vectoriales, lo que lo hace particularmente eficaz para aplicaciones que dependen en gran medida de las búsquedas de similitud.
- Requisitos de búsqueda híbrida: Necesitas realizar búsquedas complejas que combinen similitud vectorial con filtros de datos tradicionales. Vearch admite búsquedas híbridas que pueden filtrar por vectores y campos escalares simultáneamente, ideal para consultas matizadas como "encontrar elementos similares a este pero con atributos específicos."
- Escalabilidad en aplicaciones de IA: Tu aplicación requiere una base de datos que pueda escalar dinámicamente a medida que crecen los datos vectoriales y los volúmenes de consultas. La configuración basada en clúster de Vearch y su compatibilidad con entornos CPU y GPU lo hacen altamente escalable y eficiente para manejar conjuntos de datos vectoriales masivos.
- Fácil de usar para desarrolladores para un desarrollo rápido de IA: Valoras los ciclos de desarrollo rápidos y requieres un sistema que sea fácil de integrar y usar dentro de flujos de trabajo de desarrollo de IA. El SDK de Python de Vearch y sus opciones de indexación flexibles atienden específicamente a desarrolladores que trabajan en IA y aprendizaje automático, simplificando la integración y el mantenimiento de datos complejos.
Uso de VectorDBBench de código abierto para evaluar y comparar bases de datos vectoriales por tu cuenta
VectorDBBench es una herramienta de evaluación comparativa 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) utilizando sus propios conjuntos de datos, y determinar 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 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 evaluación comparativa 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.
Más recursos sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
Zilliz Cloud BYOC Now Available Across AWS, GCP, and Azure
Zilliz Cloud BYOC is now generally available on all three major clouds. Deploy fully managed vector search in your own AWS, GCP, or Azure account — your data never leaves your VPC.
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
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.