pgvector vs Aerospike: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar pgvector y Aerospike, 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 los 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 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, incluidos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente administrado)
- 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.
pgvector es una base de datos tradicional y Aerospike es una base de datos NoSQL distribuida y escalable. Ambas tienen capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
pgvector: Descripción general y tecnología central
pgvector es una extensión para PostgreSQL que agrega compatibilidad con operaciones vectoriales. Permite a los usuarios almacenar y consultar embeddings vectoriales directamente dentro de su base de datos PostgreSQL, proporcionando capacidades de búsqueda de similitud vectorial sin necesidad de una base de datos vectorial separada.
Las características clave de pgvector incluyen:
- Compatibilidad con búsqueda de vecinos más cercanos exacta y aproximada
- Integración con los mecanismos de indexación de PostgreSQL
- Capacidad para realizar operaciones vectoriales como suma y resta
- Compatibilidad con varias métricas de distancia (euclidiana, coseno, producto interno)
pgvector, de forma predeterminada, emplea búsqueda exacta de vecinos más cercanos, lo que garantiza una recuperación perfecta pero puede ser más lento para conjuntos de datos grandes. Para optimizar el rendimiento, pgvector ofrece la opción de crear índices para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos. Este enfoque sacrifica algo de precisión a cambio de una velocidad significativamente mejorada, lo que a menudo es un compromiso que vale la pena en muchas aplicaciones del mundo real.
Es importante señalar que agregar un índice aproximado puede cambiar los resultados de tus consultas. Esto es diferente de los índices típicos de bases de datos, que no afectan los resultados reales devueltos. Los dos tipos de índices aproximados compatibles con pgvector son:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introducido en la versión 0.5.0 de pgvector, HNSW es conocido por su alto rendimiento y la calidad de sus resultados. Construye una estructura de grafo multicapa que permite un recorrido rápido durante las búsquedas.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Este método divide el espacio vectorial en clústeres. Durante una búsqueda, primero identifica los clústeres más relevantes y luego realiza una búsqueda exacta dentro de esos clústeres. Esto puede acelerar significativamente las búsquedas en grandes conjuntos de datos.
La elección entre estos tipos de índice depende de tu caso de uso específico, considerando factores como el tamaño del conjunto de datos, la velocidad de consulta requerida y el equilibrio aceptable en la precisión. HNSW generalmente ofrece mejor rendimiento, pero puede usar más memoria, mientras que IVFFlat puede ser más eficiente en memoria, pero podría ser ligeramente más lento o menos preciso en algunos casos.
Al implementar pgvector en tu proyecto, intenta experimentar con ambos tipos de índice y sus parámetros para encontrar la configuración óptima para tus necesidades específicas. Este proceso de ajuste fino puede afectar el rendimiento y la precisión de tus operaciones de búsqueda vectorial.
¿Quieres aprender cómo empezar a usar pgvector? ¡Consulta este tutorial!
¿Qué es Aerospike? Una visión general
Aerospike es una base de datos NoSQL para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento. Ha añadido soporte para indexación y búsqueda vectorial, por lo que es adecuada para casos de uso de bases de datos vectoriales. La capacidad vectorial se llama Aerospike Vector Search (AVS) y está en Preview. Puedes solicitar acceso anticipado a Aerospike.
AVS solo admite índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para la búsqueda vectorial. Cuando se realizan actualizaciones o inserciones en AVS, los datos del registro, incluido el vector, se escriben en Aerospike Database (ASDB) y son visibles de inmediato. Para la indexación, cada registro debe tener al menos un vector en el campo vectorial especificado de un índice. Puedes tener múltiples vectores e índices para un solo registro, de modo que puedas buscar en los mismos datos de diferentes maneras. Aerospike recomienda asignar los registros insertados o actualizados mediante upsert a un conjunto específico para que puedas monitorearlos y operar sobre ellos.
AVS tiene una forma única de construir el índice: es concurrente en todos los nodos de AVS. Mientras que las actualizaciones de registros vectoriales se escriben directamente en ASDB, los registros de índice se procesan de forma asincrónica desde una cola de indexación. Esto se hace en lotes y se distribuye entre todos los nodos de AVS, por lo que utiliza todos los núcleos de CPU del clúster de AVS y es escalable. El rendimiento de ingesta depende en gran medida de la memoria del host y de la configuración de la capa de almacenamiento.
Para cada elemento de la cola de indexación, AVS procesa el vector para la indexación, construye los clústeres para cada vector y los confirma en ASDB. Un registro de índice contiene una copia del propio vector y los clústeres de ese vector en una capa determinada del grafo HNSW. La indexación usa extensiones vectoriales (AVX) para el procesamiento paralelo de instrucción única y múltiples datos.
AVS realiza consultas durante la ingesta para “prehidratar” la caché del índice, porque los registros en los clústeres están interconectados. Estas consultas no se cuentan como solicitudes de consulta, pero aparecen como lecturas contra la capa de almacenamiento. De esta manera, la caché se llena con datos relevantes y puede mejorar el rendimiento de las consultas. Esto muestra cómo AVS maneja los datos vectoriales y construye índices para la búsqueda por similitud, de modo que pueda escalar para búsquedas vectoriales de alta dimensionalidad.
Diferencias clave
Al decidir entre pgvector y Aerospike para la búsqueda vectorial, estos son los factores clave que debes considerar.
Metodología de búsqueda:
pgvector admite búsqueda de vecinos más cercanos exacta y aproximada. Tiene dos tipos de índices aproximados: HNSW (Hierarchical Navigable Small World) e IVFFlat (Inverted File Flat). HNSW construye un grafo de varias capas para un recorrido rápido, IVFFlat divide el espacio vectorial en clústeres. Aerospike Vector Search (AVS) solo admite índices HNSW para la búsqueda vectorial.
Manejo de datos:
pgvector se integra con PostgreSQL para que puedas almacenar y consultar embeddings vectoriales junto con tus datos relacionales tradicionales. Si necesitas combinar la búsqueda vectorial con operaciones de datos estructurados, esto puede ser útil. Aerospike, al ser una base de datos NoSQL, está diseñado para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento y puede ser más adecuado para datos semiestructurados o no estructurados a escala.
Escalabilidad y rendimiento:
pgvector utiliza los mecanismos de indexación de PostgreSQL, que pueden ser buenos para muchos casos de uso. Pero para conjuntos de datos muy grandes, es posible que necesites ajustar cuidadosamente tus índices y consultas. Aerospike está diseñado para una alta escalabilidad y tiene un proceso único de indexación concurrente en todos los nodos del clúster. Este enfoque distribuido puede ser mejor para operaciones de búsqueda vectorial a gran escala.
Flexibilidad y personalización:
pgvector te permite realizar varias operaciones vectoriales como suma y resta y admite múltiples métricas de distancia (euclidiana, coseno, producto interno). Se integra sin problemas con el amplio conjunto de características y extensiones de PostgreSQL. Aerospike puede tener menos flexibilidad en términos de operaciones similares a SQL, pero más opciones para ajustar el rendimiento a escala.
Integración y ecosistema:
pgvector tiene el beneficio del gran ecosistema de herramientas e integraciones de PostgreSQL. Si tu stack existente está fuertemente invertido en PostgreSQL, entonces pgvector podría ser una opción natural. Aerospike, aunque menos común, puede tener integraciones específicas que sean valiosas para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento.
Facilidad de uso:
pgvector puede ser fácil de configurar y usar si ya estás familiarizado con PostgreSQL. La curva de aprendizaje puede ser más pronunciada para Aerospike si eres nuevo en las bases de datos NoSQL. Sin embargo, ambos requieren una consideración cuidadosa de los tipos de índice y parámetros para optimizar el rendimiento.
Costo:
pgvector es una extensión de código abierto para PostgreSQL, por lo que podría tener un costo menor. Aerospike ofrece ediciones de código abierto y empresariales, AVS está actualmente en vista previa. El costo total dependerá de tu implementación y escala específicas.
Seguridad:
Ambos tienen características de seguridad, pero los detalles son diferentes. PostgreSQL cuenta con un conjunto robusto de mecanismos de autenticación y control de acceso que pgvector puede usar. Aerospike tiene características de seguridad, pero tendrías que consultar su documentación para obtener la información más actualizada sobre cifrado, autenticación y control de acceso para su búsqueda vectorial.
Cuándo elegir cada tecnología
Usar pgvector:
pgvector es una buena opción cuando ya tienes PostgreSQL y quieres agregar búsqueda vectorial a tu base de datos relacional existente. Es bueno para proyectos que necesitan combinar operaciones vectoriales con consultas SQL o cuando tienes datos estructurados con un componente vectorial. pgvector es bueno para la búsqueda exacta de vecinos más cercanos o conjuntos de datos pequeños a medianos donde el rendimiento de las consultas no es un cuello de botella.
Usar Aerospike:
Aerospike con Vector Search (AVS) es más adecuado para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento que necesitan manejar búsqueda vectorial a gran escala. Es una buena opción cuando estás construyendo sistemas que requieren búsqueda de similitud vectorial de baja latencia en conjuntos de datos enormes. La indexación distribuida de Aerospike es particularmente útil para aplicaciones en áreas como sistemas de recomendación, detección de fraude en tiempo real o búsqueda de similitud de imágenes o texto a gran escala, donde la velocidad y la escalabilidad son clave.
Conclusión:
pgvector destaca por su integración con PostgreSQL, un entorno familiar para los desarrolladores que trabajan con bases de datos relacionales y flexibilidad para combinar la búsqueda vectorial con operaciones de datos estructurados. Aerospike es una búsqueda vectorial escalable y de alto rendimiento para grandes conjuntos de datos, con indexación distribuida potencialmente mejor para una escala masiva. Tu elección entre estos dos debe basarse en tu caso de uso, infraestructura existente, volumen de datos y requisitos de rendimiento. Considera la experiencia de tu equipo, la naturaleza de tus datos (estructurados vs semiestructurados), la escala de tus necesidades de búsqueda vectorial y el rendimiento en tiempo real de tu aplicación al tomar tu decisión.
Si bien este artículo proporciona una descripción general de pgvector y Aerospike, es clave evaluar estas bases de datos según tu caso de uso específico. Una herramienta que puede ayudar en este proceso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para comparar el rendimiento de bases de datos vectoriales. En última instancia, un benchmarking exhaustivo con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes, aunque distintos, 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 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. 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 convencionales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
Recursos adicionales sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
Introducing Functions and Model Inference on Zilliz Cloud: Automatic Embedding and Reranking with Hosted Models
Zilliz Cloud Functions auto-generate embeddings via OpenAI, Voyage AI, Cohere, or Zilliz Hosted Models. Built-in reranking — just insert text and search.
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.
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.