pgvector vs MyScale: Elegir la base de datos vectorial adecuada para tus necesidades
A medida que avanzan la IA y las tecnologías basadas en datos, seleccionar una base de datos vectorial adecuada para tu aplicación se está volviendo cada vez más importante. pgvector y MyScale son dos opciones en este ámbito. Este artículo compara estas tecnologías para ayudarte a tomar una decisión informada para tu proyecto.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar pgvector y MyScale, exploremos primero el concepto de las 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 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 la 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) y Weaviate
- 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 con capacidades de búsqueda vectorial como complemento. MyScale es una base de datos creada sobre ClickHouse que combina búsqueda vectorial y análisis SQL con capacidades adicionales de búsqueda vectorial. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
pgvector: descripción general y tecnología principal
pgvector es una extensión para PostgreSQL que añade soporte para operaciones vectoriales. Permite a los usuarios almacenar y consultar embeddings vectoriales directamente dentro de su base de datos PostgreSQL, proporcionando capacidades de búsqueda por similitud vectorial sin necesidad de una base de datos vectorial separada.
Las características clave de pgvector incluyen:
- Soporte para 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
- Soporte para varias métricas de distancia (euclidiana, coseno, producto interno)
pgvector, de forma predeterminada, emplea búsqueda de vecinos más cercanos exacta, lo que garantiza una recuperación perfecta, pero puede ser más lenta 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 intercambia algo de precisión por una velocidad significativamente mejorada, lo que a menudo es una compensación 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 de bases de datos típicos, 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 índices 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 precisión. HNSW generalmente ofrece un 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 índices 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 MyScale? Descripción general y tecnología principal
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 analítica 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 procesamiento en tiempo real e información impulsada por IA. Al usar 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 usando 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 usa SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en costo.
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 costos de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y análisis de datos conjuntos, así como una base de datos única para aplicaciones de IA. MyScale también cuenta con MyScale Telemetry para una observabilidad completa de sistemas LLM, de modo que puedes monitorear 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 modalidades de datos más nuevas y tamaños de bases de datos mayores, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento de cómputo y la integración entre diferentes tipos de datos.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
pgvector ofrece indexación HNSW e IVFFlat con métricas de distancia estándar (euclidiana, coseno, producto interno). MyScale proporciona más opciones, incluidas MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, y admite las mismas métricas de distancia.
Manejo de datos
pgvector hereda las capacidades relacionales de PostgreSQL para la gestión de datos estructurados. MyScale combina búsqueda vectorial, datos estructurados y búsqueda de texto completo mediante una arquitectura OLAP.
Escalabilidad y rendimiento
pgvector funciona mejor con conjuntos de datos moderados, y requiere ajustes para escalas mayores. El motor MSTG de MyScale utiliza SSD NVMe para una mayor densidad de datos y afirma ofrecer mejor rendimiento que las bases de datos vectoriales especializadas.
Flexibilidad y personalización
pgvector se basa en la flexibilidad de consultas de PostgreSQL. MyScale ofrece personalización SQL y múltiples algoritmos de indexación con parámetros ajustables.
Integración y ecosistema
pgvector se integra con implementaciones y herramientas existentes de PostgreSQL. MyScale proporciona soporte SQL nativo y herramientas de telemetría para la supervisión de sistemas LLM.
Facilidad de uso
pgvector es sencillo para los usuarios de PostgreSQL. La interfaz SQL de MyScale lo hace accesible para desarrolladores familiarizados con bases de datos relacionales.
Cuándo elegir pgvector
Elige pgvector cuando ya utilices PostgreSQL, necesites capacidades básicas de búsqueda vectorial, quieras evitar gestionar múltiples bases de datos y trabajes con conjuntos de datos de tamaño moderado que no requieran escalado complejo ni operaciones vectoriales avanzadas.
Cuándo elegir MyScale
Elige MyScale cuando necesites opciones avanzadas de indexación vectorial, capacidades combinadas de búsqueda vectorial y de texto completo, escalado de alto rendimiento para grandes conjuntos de datos, supervisión integrada para sistemas LLM, o planees manejar tipos de datos complejos que requieran operaciones de consulta sofisticadas.
Conclusión
pgvector destaca por proporcionar capacidades de búsqueda vectorial dentro de entornos PostgreSQL, ofreciendo simplicidad e integración con flujos de trabajo existentes. MyScale sobresale por sus opciones avanzadas de indexación, capacidades de búsqueda combinadas y funciones de escalabilidad. Tu elección debe depender de tu infraestructura actual, el tamaño del conjunto de datos, los requisitos de complejidad de búsqueda y si necesitas herramientas especializadas de supervisión de IA y LLM.
Lee esto para obtener una visión general de pgvector y MyScale, pero para evaluarlos necesitas hacerlo en función de tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para la comparación de bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarks exhaustivos con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes 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 para usuarios que necesitan sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, especialmente bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) usando sus propios conjuntos de datos y encontrar el que se ajuste a sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales en lugar de afirmaciones de marketing o rumores.
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 en tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en la tabla de clasificación de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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