Pinecone vs ClickHouse: 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 apoyar estos avances. Esta publicación de blog analizará dos bases de datos destacadas con capacidades de búsqueda vectorial: Pinecone y ClickHouse. Cada una proporciona 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 a decidir qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Pinecone vs ClickHouse, 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, 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 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 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.
Pinecone es una base de datos vectorial diseñada específicamente y ClickHouse es una base de datos de código abierto orientada a columnas con capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Pinecone: conceptos básicos
Pinecone es un SaaS creado para la búsqueda vectorial en aplicaciones de aprendizaje automático. Como servicio gestionado, Pinecone se encarga de la infraestructura para que puedas centrarte en crear aplicaciones, no bases de datos. Es una plataforma escalable para almacenar y consultar grandes cantidades de incrustaciones vectoriales para tareas como la búsqueda semántica y los sistemas de recomendación.
Las características clave de Pinecone incluyen actualizaciones en tiempo real, compatibilidad con modelos de aprendizaje automático y una técnica de indexación propietaria que hace que la búsqueda vectorial sea rápida incluso con miles de millones de vectores. Los espacios de nombres te permiten dividir registros dentro de un índice para consultas más rápidas y multiinquilino. Pinecone también admite el filtrado de metadatos, por lo que puedes agregar contexto a cada registro y filtrar los resultados de búsqueda para mejorar la velocidad y la relevancia.
La oferta serverless de Pinecone facilita la gestión de bases de datos e incluye métodos eficientes de ingesta de datos. Una de las funciones es la capacidad de importar datos desde almacenamiento de objetos, lo cual es muy rentable para la ingesta de datos a gran escala. Esto utiliza una operación asíncrona de larga duración para importar e indexar datos almacenados como archivos Parquet.
Para mejorar la búsqueda, Pinecone aloja el modelo multilanguage-e5-large para la generación de vectores y tiene un proceso de recuperación en dos etapas con reordenamiento utilizando el modelo bge-reranker-v2-m3. Pinecone también admite búsqueda híbrida, que combina incrustaciones vectoriales densas y dispersas para equilibrar la comprensión semántica con la coincidencia de palabras clave. Con integración en frameworks populares de aprendizaje automático, soporte para múltiples idiomas y escalado automático, Pinecone es una solución completa para la búsqueda vectorial en aplicaciones de IA, con rendimiento y facilidad de uso.
ClickHouse: Descripción general y núcleo
ClickHouse es una base de datos OLAP de código abierto para analítica en tiempo real con soporte completo de SQL y procesamiento rápido de consultas. Es excelente para consultas analíticas gracias a su canalización de consultas totalmente paralelizada y puede realizar búsqueda vectorial rápidamente. Tiene alta compresión (personalizable mediante códecs), por lo que puede almacenar y consultar grandes conjuntos de datos. Una de sus principales ventajas es que puede manejar conjuntos de datos de varios TB sin estar limitado por la memoria, por lo que es una gran herramienta para usuarios con grandes datos vectoriales. También admite filtrado y agregación sobre metadatos, por lo que puedes consultar vectores y sus metadatos.
ClickHouse tiene funcionalidad de búsqueda vectorial mediante SQL, donde las operaciones de distancia vectorial son como cualquier otra función SQL. Así que puedes combinarla con filtrado y agregación tradicionales. Es excelente para casos de uso en los que necesitas consultar datos vectoriales junto con metadatos u otra información. También tiene índices experimentales de Vecino Más Cercano Aproximado (ANN) para coincidencias más rápidas (pero aproximadas). Y coincidencia exacta mediante escaneo lineal sobre filas con procesamiento paralelo para mayor velocidad y eficiencia.
ClickHouse es excelente para la búsqueda vectorial cuando necesitas combinar coincidencia vectorial con filtrado o agregación de metadatos. Especialmente para conjuntos de datos vectoriales muy grandes que necesitan procesarse en paralelo en múltiples núcleos de CPU. ClickHouse también es bueno cuando necesitas soporte SQL y tu conjunto de datos vectoriales es demasiado grande para caber en índices solo en memoria. Además, si ya tienes datos relacionados en ClickHouse o no quieres aprender otra herramienta para gestionar millones de vectores, ClickHouse puede ahorrarte tiempo y recursos. La coincidencia exacta rápida y paralelizada y el manejo de grandes conjuntos de datos es en lo que ClickHouse es bueno, por lo que está dirigido a usuarios avanzados de búsqueda.
ClickHouse es una plataforma de propósito general para búsqueda vectorial, especialmente para grandes conjuntos de datos que necesitan procesamiento paralelo y cuando combinas búsqueda vectorial con filtrado y agregación basados en SQL. No es tan bueno como las bases de datos vectoriales especializadas para conjuntos de datos pequeños limitados por memoria o escenarios de alto QPS, pero puede manejar consultas complejas, incluidos metadatos, por lo que es excelente para desarrolladores que conocen SQL y necesitan búsqueda vectorial rápida.
Diferencias clave
Al elegir una herramienta de búsqueda vectorial, comprender las diferencias entre Pinecone y ClickHouse te ayudará a tomar una decisión informada. Ambos son buenos para diferentes casos de uso en búsqueda vectorial.
Método de búsqueda
Pinecone utiliza una técnica de indexación propietaria para la búsqueda vectorial, por lo que es súper rápido para la búsqueda por similitud entre miles de millones de vectores. Admite actualizaciones en tiempo real y tiene una recuperación en 2 etapas con reordenamiento.
ClickHouse fue diseñado para cargas de trabajo OLAP; aborda la búsqueda vectorial mediante SQL. Realiza coincidencia exacta mediante escaneos lineales con procesamiento paralelo y tiene ANNs experimentales para coincidencias más rápidas y aproximadas.
Datos
Pinecone está diseñado para almacenar y consultar incrustaciones vectoriales. Admite filtrado de metadatos para que puedas añadir contexto a cada registro y refinar los resultados de búsqueda.
ClickHouse es excelente para datos estructurados y semiestructurados. Su base SQL lo hace potente para combinar la búsqueda vectorial con operaciones de datos tradicionales como el filtrado y la agregación.
Escalabilidad y rendimiento
Pinecone tiene escalado automático y está diseñado para miles de millones de vectores. Su arquitectura serverless ayuda con el rendimiento a escala mientras mantiene el control de los costos.
ClickHouse es excelente con grandes conjuntos de datos, utiliza procesamiento paralelo en múltiples núcleos de CPU. Puede manejar conjuntos de datos de varios TB sin estar limitado por la memoria, por lo que es bueno para usuarios con muchos datos vectoriales.
Flexibilidad y personalización
Pinecone tiene namespaces para dividir registros dentro de un índice, para acelerar las consultas y admitir multitenencia. También tiene búsqueda híbrida, embeddings vectoriales densos y dispersos.
ClickHouse tiene una interfaz SQL para que puedas escribir consultas altamente personalizadas, combinar operaciones vectoriales con manipulación compleja de datos. Sus opciones de compresión (a través de codecs) te dan flexibilidad en el almacenamiento de datos.
Integración y ecosistema
Pinecone se integra con frameworks de ML populares y admite varios lenguajes. También aloja modelos para generación de vectores y reranking.
ClickHouse, al ser una base de datos OLAP de propósito general, se integra bien con muchas herramientas de procesamiento y visualización de datos. Su interfaz SQL resulta familiar para los usuarios de bases de datos relacionales.
Facilidad de uso
Pinecone, como servicio gestionado, se encarga de la infraestructura por ti, para que puedas concentrarte en crear tu aplicación LLM, no en la base de datos. Su oferta serverless hace que la gestión de la base de datos sea aún más simple.
ClickHouse requiere más configuración y mantenimiento, pero resulta familiar para quienes tienen conocimientos de SQL. Su documentación es buena, pero la curva de aprendizaje es más pronunciada si eres nuevo en los sistemas OLAP.
Costo
Pinecone se cobra según la cantidad de vectores almacenados y las lecturas y escrituras. Su opción serverless es rentable para cargas de trabajo variables.
ClickHouse, al ser de código abierto, puede alojarse por cuenta propia, lo que puede reducir costos para organizaciones con infraestructura existente. Pero eso implica una sobrecarga de gestión.
Seguridad
Pinecone tiene características de seguridad estándar de un servicio gestionado, cifrado y controles de acceso.
ClickHouse tiene muchas características de seguridad, cifrado, autenticación, control de acceso detallado que se puede personalizar según tus requisitos de seguridad.
Cuándo usar cada uno
Pinecone es bueno para aplicaciones que necesitan búsqueda vectorial dedicada, especialmente en casos de uso impulsados por machine learning y GenAI. Es excelente para búsquedas de similitud a gran escala, sistemas de recomendación y casos de uso de búsqueda semántica. Pinecone es perfecto cuando necesitas actualizaciones en tiempo real, manejar miles de millones de vectores y un servicio gestionado, para que puedas concentrarte en el desarrollo de aplicaciones, no en la gestión de infraestructura. Elige Pinecone cuando tu enfoque principal esté en las operaciones vectoriales, necesites escalabilidad fluida y quieras una solución que se integre con flujos de trabajo de machine learning.
ClickHouse es para cuando necesitas combinar la búsqueda vectorial con analítica compleja en grandes conjuntos de datos. Es excelente para situaciones en las que la búsqueda vectorial forma parte de un flujo de trabajo de analítica de datos más amplio, especialmente cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos que necesitan procesamiento paralelo. ClickHouse es perfecto cuando necesitas buscar vectores junto con SQL tradicional, filtrado de metadatos y agregaciones. Elige ClickHouse cuando tengas un equipo que se sienta cómodo con SQL, necesites flexibilidad en el modelado y las consultas de datos y quieras usar búsqueda vectorial dentro de una base de datos OLAP.
Conclusión
Pinecone es para búsqueda vectorial dedicada con una sobrecarga de gestión mínima. ClickHouse es para búsqueda vectorial como parte de un flujo de trabajo analítico más amplio. Tu elección entre ambos debe basarse en tu caso de uso, tipos de datos y requisitos de rendimiento. Considera la escala de tus datos vectoriales, la complejidad de tus consultas, tu equipo y tu infraestructura existente. Pinecone es la mejor opción para necesidades de búsqueda vectorial dedicada. ClickHouse es mejor para búsqueda vectorial en un flujo de trabajo analítico más amplio. En última instancia, se trata de alinear la tecnología con los requisitos de tu proyecto y las necesidades de escalabilidad a largo plazo.
Lee esto para obtener una visión general de Pinecone y ClickHouse, pero para evaluarlos necesitas hacerlo según tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para comparar bases de datos vectoriales. Al final, realizar un benchmarking exhaustivo con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes de 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 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 funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales convencionales en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para aprender más sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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